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kkk1259

code-audit-mcp

by kkk1259
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TypeScript
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Code Audit MCP Server

大規模言語モデル（LLM）とモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく自動コード監査ツール。

機能特性

  • コードセマンティクス解析：AST解析、型推論、タイントマーキング

  • 呼び出しチェーン追跡：ファイル/モジュールをまたぐデータフロー追跡

  • 脆弱性検証：PoCを自動生成して検証を実行

  • 多言語サポート：PHP、Python、Java、JavaScript/TypeScript

Related MCP server: deep-code-security

クイックスタート

環境要件

  • Node.js >= 18.0

  • TypeScript >= 5.0

  • Cursor / Windsurf（MCP対応IDE）

インストール

git clone https://github.com/kkk1259/code-audit-mcp.git
cd code-audit-mcp
npm install
npm run build

設定

CursorでMCP Serverを設定します：

// .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "code-audit": {
      "command": "node",
      "args": ["./dist/server.js"],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

使用例

SQLインジェクション監査

用户: 请审计这个项目的SQL注入漏洞

AI: 我将使用MCP工具进行系统性审计。
    首先，识别所有用户输入源和SQL执行点...

逆シリアライゼーション脆弱性の探索

用户: 检查是否存在反序列化漏洞

AI: 我将分析项目中的unserialize调用，并追踪POP链...

ツールリスト

ツール名

機能

パラメータ

parse_ast

ソースコードのAST解析

file: ファイルパス

find_callers

関数呼び出し元を検索

funcName: 関数名, maxDepth: 最大深度

trace_dataflow

データフローを追跡

source: ソース, sink: シンク

generate_poc

脆弱性PoCを生成

vulnType: 脆弱性タイプ, params: パラメータ

プロジェクト構造

code-audit-mcp/
├── src/
│   ├── server.ts          # MCP Server入口
│   ├── tools/
│   │   ├── parser.ts      # AST解析
│   │   ├── callgraph.ts   # 调用链追踪
│   │   ├── verifier.ts    # 漏洞验证
│   │   └── poc.ts         # PoC生成
│   ├── rules/
│   │   ├── php.json       # PHP安全规则
│   │   ├── python.json    # Python安全规则
│   │   └── java.json      # Java安全规则
│   └── utils/
│       ├── taint.ts       # 污点分析
│       └── sanitizer.ts   # 过滤函数识别
├── prompts/
│   ├── audit-system.md    # 系统Prompt
│   └── vuln-types/        # 各漏洞类型Prompt
├── tests/
├── package.json
└── README.md

ベストプラクティス

✅ やるべきこと

  • モジュール単位で監査し、プロジェクト全体を一度に投入しない

  • まず静的ツールで疑わしい箇所を取得し、その後AIで深く分析する

  • 各脆弱性タイプに専用のPromptを準備する

  • 監査前にAIにプロジェクト構造（エントリ、ルート、データベース）を理解させる

  • AIレポートを人手でレビューする、特に「高リスク」の指摘

  • 監査履歴を保存し、Promptの反復改善に使用する

❌ やってはいけないこと

  • AIレポートを盲信しない（誤検出は避けられない）

  • Promptに複雑すぎる監査ロジックを記述しない

  • 脆弱性検証ステップを省略しない

  • 機密プロジェクトでクラウドAPIを使用しない（ローカルモデルを使う）

  • ビジネスロジックの脆弱性を無視しない（AIはこれに弱い）

効果の期待値

脆弱性タイプ

再現率

適合率

インジェクション系脆弱性

80%+

75%+

逆シリアライゼーション

POPチェーン発見能力は人手を超える

-

ロジック脆弱性

依然として人工監査が主体

-

全体の効率：3〜5倍の向上（人手レビュー時間を含む）

オープンソースライセンス

MIT License

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コントリビューション

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お問い合わせ

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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