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kkk1259

code-audit-mcp

by kkk1259
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TypeScript
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Code Audit MCP Server

대규모 언어 모델(LLM)과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 자동화된 코드 감사 도구입니다.

기능 특징

  • 코드 의미론적 분석: AST 파싱, 타입 추론, 오염(taint) 마킹

  • 호출 체인 추적: 파일/모듈 간 데이터 흐름 추적

  • 취약점 검증: PoC 자동 생성 및 검증 실행

  • 다국어 지원: PHP, Python, Java, JavaScript/TypeScript

Related MCP server: Code Audit MCP Server

빠른 시작

환경 요구사항

  • Node.js >= 18.0

  • TypeScript >= 5.0

  • Cursor / Windsurf(MCP를 지원하는 IDE)

설치

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

구성

Cursor에서 MCP Server 구성:

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

사용 예시

SQL 인젝션 감사

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...

역직렬화 취약점 탐지

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...

도구 목록

도구명

기능

매개변수

parse_ast

소스 코드 AST 파싱

file: 파일 경로

find_callers

함수 호출자 찾기

funcName: 함수명, maxDepth: 최대 깊이

trace_dataflow

데이터 흐름 추적

source: 소스, sink: 싱크

generate_poc

취약점 PoC 생성

vulnType: 취약점 유형, params: 매개변수

프로젝트 구조

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

모범 사례

✅ 권장 사항

  • 모듈별로 감사하고, 전체 프로젝트를 한 번에 넣지 마세요

  • 먼저 정적 도구로 의심 지점을 찾고, AI로 심층 분석하세요

  • 각 취약점 유형별로 전용 프롬프트를 준비하세요

  • 감사 전에 AI가 프로젝트 구조(진입점, 라우팅, 데이터베이스)를 파악하게 하세요

  • AI 보고서를 수동으로 재검토하세요, 특히 "고위험" 발견 사항

  • 감사 이력을 저장하여 프롬프트 반복 최적화에 활용하세요

❌ 금지 사항

  • AI 보고서를 맹목적으로 신뢰하지 마세요, 오탐은 피할 수 없습니다

  • 프롬프트에 지나치게 복잡한 감사 로직을 기술하지 마세요

  • 취약점 검증 단계를 건너뛰지 마세요

  • 민감한 프로젝트에서 클라우드 API를 사용하지 마세요(로컬 모델 사용)

  • 비즈니스 로직 취약점을 무시하지 마세요(AI는 이에 취약합니다)

기대 효과

취약점 유형

재현율

정확도

인젝션 유형 취약점

80%+

75%+

역직렬화

POP 체인 발견 능력이 수동보다 우수

-

로직 취약점

여전히 수동 감사가 주를 이룸

-

전체 효율: 3~5배 향상(수동 재검토 시간 포함)

오픈소스 라이선스

MIT License

관련 문서

기여

Issue와 PR 제출을 환영합니다!

연락처

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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