GSC
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@GSCscan this repo and list the highest-priority security findings"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
🛡️ GSC — Git Security Checker
English
GSC is a self-learning AppSec platform that proves exploits, verifies fixes, and heals CI.
detect → prove → fix → verify → heal → learnMost scanners report matches. GSC proves them: every finding can be turned into a runnable proof-of-concept, validated in a sandbox, then fixed and re-verified by re-running the exploit.
What makes it different:
69 detectors across SAST, SCA, secrets and IaC — plus a YAML rule DSL.
PoC auto-generation with a safe-exploitation gate: a finding ships with a working exploit, not just a line number.
Proof-of-Fix — a patch is only accepted after the exploit stops firing in a sandbox.
Self-learning — detectors are re-scored nightly against a calibration network; noisy patterns are auto-deactivated at <30% TP. Federated feedback is privacy-first (
{tenant_hash, rule_id, tp, fp}+ DP noise).Priority by exploitability, not CVSS — EPSS + CISA KEV + ExploitDB.
BYO-LLM — the engine, detectors and PoC logic are ours; LLM revalidation runs on your key (any OpenAI-compatible endpoint, including a local Ollama). No key → fast regex-only mode.
Use it as a GitHub Action (see below), from the CLI / Docker image, or as an
MCP server for AI coding agents — six tools (scan_repo, scan_diff,
list_findings, get_finding, verify_finding, list_detectors) over stdio or HTTP.
Read-only towards your repository: no patching, no PRs, no writes to the working tree.
(verify_finding does execute a PoC — see the safety notes in the MCP section.)
Proven on real code: HALL_OF_FAME.md · first public case study: CASE_STUDY_CYBERBRO.md
Measured on 100 real GitHub projects
The same fixed corpus is re-scanned after detector changes — 100 real repositories (90 clean + 10 known-vulnerable), pinned to specific commits, regex-only, no LLM key. Same projects every run, so a delta is the fix and not a new dataset.
2026-08-21 (baseline) | 2026-08-28 (after FP fixes) | |
Findings | 64,831 | 41,127 |
CRITICAL | 4,302 | 414 |
HIGH | 37,246 | 2,187 |
Known-vulnerable projects flagged | 8 / 10 | 10 / 10 |
Clean projects with ≥1 false CRITICAL | 48 / 90 | 41 / 90 |
CRITICAL precision on a labeled review of 434 findings: ~4–5% at baseline → 31.1% (TP = 135, FP = 299, 2026-08-26). That is still noisy. The remaining false-positive mass is concentrated in GS001 (secrets), GS005 (SQLi), GS020 (XSS) and GS037 (path traversal) and is worked down rule by rule — we publish the numbers we have, not the numbers we would like.
Method note: corpus, severity counting and per-rule aggregation are ours; the engine ships as
a closed image, so reproducing this means running gsc scan --ci --json over the same pinned
projects and aggregating the same way. No clean-room comparison against other vendors is implied.
License: this repo (Action, docs, marketing) is Apache-2.0. The engine ships as a
closed Docker image ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner under BSL 1.1 (free to scan your own
repos; competing SaaS requires a commercial license; converts to Apache-2.0 on 2030-08-06).
Case study: XSS in a 122★ OSINT platform (stars as of 2026-08-08)
First public proof — stanfrbd/cyberbro (46,677 LOC, 281 files):
Finding | CWE-79 XSS via search highlight — |
Severity | HIGH (CVSS 7.5) |
Detector | GS020 ( |
Fix | 9 lines, 1 file — exploit re-run in sandbox confirms it no longer fires |
Full write-up → CASE_STUDY_CYBERBRO.md · more findings in production OSS → HALL_OF_FAME.md
GSC — самообучающаяся AppSec-платформа полного цикла.
detect → prove → fix → verify → heal → learnRelated MCP server: agentguard
🚀 Быстрый старт — GitHub Action
Проверьте свой репозиторий за 30 секунд. Добавьте файл .github/workflows/gsc.yml:
name: GSC Audit
on:
pull_request:
branches: [main, master]
jobs:
audit:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:
contents: read
pull-requests: write
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: poliakarmai/gsc@v1 # для воспроизводимости — pin на commit SHA
with:
fail_on_critical: false # true = блокировать merge при CRITICALОткройте pull request — GSC отсканирует код, пришлёт комментарий с находками
(CRITICAL / HIGH) и поставит оценку безопасности. Ядро поставляется как
закрытый Docker-образ ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner — исходный код движка
не публикуется.
Воспроизводимость.
@v1и тег образа — плавающие ссылки: результат может измениться без изменения вашего workflow. Для аудита/CI фиксируйтеpoliakarmai/gsc@<commit-sha>и образ по digest (ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner@sha256:<digest>).
Входные параметры:
Вход | По умолчанию | Что делает |
|
| Что сканировать (корень репозитория) |
|
| Глубокий скан (Echelon 4, медленнее) |
|
|
|
|
| Упасть, если score ниже порога. |
|
| Сколько строк показывать в комментарии на каждую секцию |
|
| BYO-LLM ключ для ревалидации (без него — regex-only) |
|
| Свой OpenAI-совместимый эндпоинт (DeepSeek/OpenRouter/Ollama) |
|
| Имя модели для ревалидации |
|
| Дополнительно отдать SARIF для GitHub Code Scanning |
|
| Понизить находки в недостижимых файлах (import-graph) |
Выходы: score (0–100) и grade (A+ … F).
Комментарий в PR считает находки по локациям (
file:line), а не по срабатываниям детекторов: один секрет, пойманый четырьмя правилами, — это одна строка с перечислением правил, а не четыре.Totalв таблице всегда равен сумме категорий.
LLM-ревалидация — на вашем ключе (BYO-LLM):
- uses: poliakarmai/gsc@v1
with:
llm_api_key: ${{ secrets.DEEPSEEK_API_KEY }} # DeepSeek / OpenRouter / GMI / OllamaБез ключа — быстрый regex-only скан (уязвимости находит; confirmed-вердикты — с ключом).
Что умеет
Слой | Возможности |
SAST | 69 детекторов (SAST · SCA · Secrets · IaC), YAML rule DSL, LLM-триаж с confidence scoring |
Доказательство | PoC auto-generation — рабочий эксплойт для находки (движок; CLI/engine, не MCP) |
Исправление | Proof-of-Fix — патч верифицируется перезапуском эксплойта в sandbox; self-healing CI (авто-PR) (CLI, требует явного флага) |
Приоритизация | EPSS + CISA KEV + ExploitDB (не сырой CVSS), БДУ ФСТЭК |
Recon | passive reconnaissance: subdomain / tech / DNS / HTTP |
Supply chain | SBOM (CycloneDX / SPDX) + VEX |
Compliance | маппинг находок на ГОСТ Р 56939-2024, PCI DSS 4.0, SOC2, ISO 27001, CWE, OWASP — отчёт для ФСТЭК / КИИ / аудита |
Интеллект | security archaeology, predictive forecasting, NL-policy, federated self-learning |
Где что доступно. Возможности движка не равны возможностям Action/MCP:
Возможность
Action
MCP
CLI / engine image
Скан (SAST/SCA/Secrets/IaC)
✅
✅
✅
PoC auto-generation
—
—
✅ (
--with-poc)Proof-of-Fix
—
—
✅ (
pof generate)Self-healing CI (авто-PR)
—
—
✅ (
--create-pr, human-approval)В MCP нет деструктивных действий (auto-patch/PR) — осознанно, они остаются в CLI/human-лупе.
verify_findingперезапускает PoC в sandbox, то есть по побочным эффектам это не «чисто read-only».
Что уже внутри (код, а не план)
Механика | Где | Что делает |
Мутационный re-attack PoF |
| после фикса PoC перезапускается в мутированных формах (url-encode, double-encode, HTML-entities, case-swap, tab/space) — ловит «залатали симптом, а не причину». Детерминированно, без LLM |
Positive control + taint-recheck |
| PoC обязан срабатывать на уязвимом варианте и молчать на исправленном |
Контейнерная изоляция hostile-PoC |
| docker/podman ( |
Quick-режим без LLM |
| regex-only: находки без LLM-вердиктов, 0 токенов |
🎯 Наша фишка: BYO-LLM — движок наш, судья твой
GSC — это движок + детекторы + PoC, а не очередная обёртка над LLM.
От GSC: 69 детекторов, V3-scoring, FP-фильтр, PoC/PoF, self-learning — закрытый IP в Docker-образе.
От вас: LLM-ключ (любой OpenAI-совместимый — DeepSeek/OpenRouter/GMI/локальный Ollama).
Почему это выгодно вам:
Ноль расходов на чужие токены — ревалидация на вашем ключе.
Никакой привязки к провайдеру — хоть бесплатный локальный Ollama.
Вы платите за детекторы и логику, а не за вызовы LLM.
🧠 Второй столп: Self-Learning — детекторы обновляются сами, каждую ночь
Помимо BYO-LLM у GSC есть замкнутый контур обучения без LLM (0 токенов, детерминированный):
скан → авто-разметка findings по calibration-сети (16 проектов: 9 clean + 7 vuln)
→ авто-деактивация шумных паттернов (<30% TP)
→ пополнение эталонов из security-фидов
→ federated feedback (приватно: только {tenant_hash, rule_id, tp, fp} + DP-шум)Детекторы учатся на реальных находках клиентов через federated-контур — то, чего мейнстрим сознательно избегает (риск дрейфа). GSC обходит это консервативным self-learning: разметка по фиксированной сети + дискретные деактивации, без переписывания весов — скорость ежедневного апдейта без катастрофического дрейфа.
Вендор | Как обновляет правила | Self-learning |
Semgrep | вручную ( | ❌ |
GitHub CodeQL | вручную (Security Lab) | ❌ |
Snyk Code | офлайн-ML, «never customer data» | ❌ |
SonarQube | вручную (SonarSource) | ❌ |
GSC | ежедневно · 0-LLM · federated | ✅ |
Никто не замыкает петлю обучения в проде — GSC закрывает этот зазор. Подробно, с пруф-базой (доки вендоров + research-статьи) → SELF_LEARNING.md.
Честная рамка. GSC не заменяет Semgrep/CodeQL: у них шире покрытие языков и зрелее правила. GSC закрывает то, чего они не делают — доказывает находку PoC, верифицирует фикс перезапуском эксплойта, учится на TP/FP. Рабочая схема — вместе: зрелый сканер на массовый охват + GSC на закрытие конкретных находок.
🔌 Интеграции
MCP — подключи GSC к Claude Code / Cursor / Codex
Движок отдаёт 6 инструментов по MCP (read-only по отношению к репозиторию — не патчит
и не делает PR; verify_finding исполняет PoC там, где есть docker/podman — см. границы ниже): scan_repo, scan_diff,
list_findings, get_finding, verify_finding, list_detectors.
Сервер уже внутри образа — .mcp.json в корне проекта (Claude Code):
{
"mcpServers": {
"gsc": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i",
"-v", "${PWD}:/repo:ro",
"-v", "gsc-state:/app/.hermes/state",
"ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1", "mcp"],
"env": { "GSC_ALLOWED_ROOTS": "/repo" }
}
}
}Cursor и любой другой MCP-клиент — та же форма (command + args).
По умолчанию транспорт stdio; всё не-протокольное идёт в stderr.
HTTP (общий сервер, токен обязателен — fail-closed):
docker run --rm -p 8001:8001 -e GSC_MCP_TOKEN=your-secret \
ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1 mcp --transport http --host 0.0.0.0 --port 8001⚠️ На том конце — агент, и честно о границах:
Деструктивных действий нет: ни auto-patch, ни PR — они в CLI/human-лупе.
verify_findingне исполняет PoC в этом образе. Гейты в коде реальные (DESTRUCTIVE-PoC и недетерминированный PoC отклоняются), а без OS-изоляции движок fail-closed: docker/podman внутри нет → PoC не запускается вовсе, тул отвечаетstatus: "unavailable"+ hint. Это не «не воспроизводится»: о самой находке такой ответ не говорит ничего. Реальный прогон — CLI на хосте с docker/podman. Пробросdocker.sock— не изоляция, а выдача PoC хостового демона (эквивалент root): не делать.
scan_repoограничен бюджетом:GSC_SCAN_TIMEOUT(default 300 с) на свип детекторов,GSC_MAX_FILES(default 50 000) на инвентарь. Упёрлись в лимит — в ответеstatus: "partial",truncated: trueи список детекторов, которые не запускались. Мало находок там не значит «чисто»; такой скан в БД не сохраняется.
GSC_ALLOWED_ROOTSограничиваетscan_repo/scan_diffсмонтированными путями.
scan_repoсохраняет находки в БД (persisted: trueв ответе), поэтомуlist_findingsиget_findingих видят сразу.get_findingотвечает из БД (source: "database"), без пересканирования; ~30–60 с — только если ключа в БД нет и он пересобирает скан.Нужен writable volume на
/app/.hermes/state— там SQLite. Docker создаёт volume от root, а процесс идёт под uid 999, поэтому сначала отдайте права:docker run --rm -v gsc-state:/s --user 0 <image> chown -R 999:999 /s. Без этогоscan_repoвернётpersisted: false(скан работает, БД — нет), а--read-onlyвообще не годится.Без
llm_api_key/DEEPSEEK_API_KEYработают только regex-детекторы.
Paperclip — «найми GSC как сотрудника по безопасности»
Paperclip (79K★, open-source оркестратор AI-агентов) подключает GSC через MCP Tool Gateway — любой нанятый агент (Claude Code / Codex / Hermes) получает GSC-инструменты и роль «Security Engineer».
📦 Интеграция идёт через MCP-сервер образа (см. раздел MCP выше). Гайд и skill
gsc-security-reviewпоставляются с коммерческим доступом (репозиторийgsc-core,docs/integrations/paperclip/) — в публичном репо их нет.
Транспорт:
local_stdio(subprocess) илиmcp_remote(HTTP)
Подключение за минуты: зарегистрируй ToolStdioCommandTemplate, создай gateway — и GSC сканирует репозитории твоей Paperclip-компании.
Лицензия и доступ
Этот репозиторий (GitHub Action, документация, маркетинг) — Apache License 2.0. Свободно используйте Action в своих репозиториях.
Движок GSC (детекторы, PoC/PoF, калибровочная сеть, LLM-слой) поставляется отдельно как закрытый Docker-образ ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner под Business Source License 1.1 (BSL 1.1):
Свободное использование — включая сканирование собственных репозиториев в production — разрешено всегда.
Коммерческий SaaS/SAST-сервис для третьих лиц, конкурирующий с GSC, — требует коммерческой лицензии (после NDA).
Change Date 2030-08-06 → движок автоматически переходит на Apache 2.0.
Для демо, пилота или приобретения — свяжитесь с автором.
© 2026 Алексей Поляков.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Security scanner for AI-written code: SAST, secrets, dependencies, IaC, containers and DAST.
CVE lookups (NVD) and dependency-manifest audits (OSV) for AI agents. No API keys.
CVE lookups (NVD) and dependency-manifest audits (OSV) for AI agents. No API keys.
Exposes FEDLIN's public security scanners as agent-callable tools over Streamable HTTP.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceAgent-native "safe to ship?" security gate for AI-generated code. Uses real parsers and inter-rocedural taint analysis (JS/TS, Python, Go) to flag the classes AI coding agents get wrong — secrets, SQL injection, SS, SSRF, path traversal, command injection, weak JWT/CORS — and ranks findings by confidence. Exposes a scan tool over MCP.12 npm2MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides security checks for AI agents, including secret scanning, CVE lookup, and dependency vulnerability scanning, all running locally except for CVE lookups.MIT
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceExposes 21 tools over stdio that let any MCP-capable AI agent run real Kali-container security tools (nmap, nuclei, sqlmap, Metasploit), search a local 59,000+ CVE vulnerability database, and browse a 5,266-entry GitHub security tool index. Built-in guardrails refuse government, education, and military domains, and only whitelisted in-container executables can be invoked.2-
- AlicenseBqualityBmaintenanceEnables AI coding agents to list, inspect, triage, and bulk-update security findings and issue groups from Sourcery's public security API, with aggregate counts, cursor pagination, and generated minimal-change fix prompts. It exposes 12 tools wired to a pinned OpenAPI snapshot, running over stdio or Streamable HTTP.1245 npmMIT