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agentaudit-mcp

AI包安全扫描工具，提供CLI和MCP服务器两种模式，可快速检测MCP服务器、AI技能和软件包中的漏洞、提示注入和供应链攻击

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README

🚀 AgentAudit

AgentAudit 是一款专为 AI 包生态系统打造的安全扫描工具，具备 MCP 服务器和 CLI 两种使用方式。它能对 MCP 服务器、AI 技能和包进行漏洞、提示注入和供应链攻击检测，采用正则静态分析和深度大语言模型审计技术。

AgentAudit npm version Trust Registry License

🚀 快速开始

选项 A：CLI（推荐）

# 全局安装（或使用 npx agentaudit）
npm install -g agentaudit

# 发现 AI 编辑器中配置的 MCP 服务器
agentaudit

# 快速扫描 — 克隆仓库，使用正则模式检查代码（约 2 秒）
agentaudit scan https://github.com/owner/repo

# 深度审计 — 克隆仓库，将代码发送到 LLM 进行 3 遍分析（约 30 秒）
agentaudit audit https://github.com/owner/repo

# 注册表查找 — 检查包是否之前已被审计（无需克隆）
agentaudit lookup fastmcp

示例输出：

  AgentAudit v3.9.8
  用于 AI 包的安全扫描器

  正在发现 AI 编辑器中的 MCP 服务器...

•  扫描 Cursor  ~/.cursor/mcp.json    找到 3 个服务器

├──  工具   supabase-mcp              ✔ 正常
│   安全  风险 0  https://agentaudit.dev/skills/supabase-mcp
├──  工具   browser-tools-mcp         ✔ 正常
│   ⚠ 未审计  运行：agentaudit audit https://github.com/nichochar/browser-tools-mcp
└──  工具   filesystem                ✔ 正常
│   安全  风险 0  https://agentaudit.dev/skills/filesystem

  正在寻找通用包扫描工具？试试 `pip audit` 或 `npm audit`。

选项 B：在 AI 编辑器中使用 MCP 服务器

将 AgentAudit 添加为 MCP 服务器，这样你的 AI 代理就可以使用其自身的大语言模型来发现、扫描和审计包，无需额外的 API 密钥。

Claude Desktop — ~/.claude/mcp.json 
{
  "mcpServers": {
    "agentaudit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  }
}
Cursor — .cursor/mcp.json（项目级）或 ~/.cursor/mcp.json（全局） 
{
  "mcpServers": {
    "agentaudit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  }
}
Windsurf — ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "agentaudit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  }
}
VS Code — .vscode/mcp.json 
{
  "servers": {
    "agentaudit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  }
}
Continue.dev — ~/.continue/config.json

在现有配置的 mcpServers 部分添加：

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "agentaudit",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  ]
}
Zed — ~/.config/zed/settings.json 
{
  "context_servers": {
    "agentaudit": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
      }
    }
  }
}

然后向你的代理询问：“检查我已安装的 MCP 服务器，并审计任何未审计的服务器。”

✨ 主要特性

  • 支持 CLI 工具和 MCP 服务器两种模式。
  • 可对 MCP 服务器、AI 技能和包进行漏洞、提示注入和供应链攻击检测。
  • 采用正则静态分析和深度大语言模型审计技术。
  • 与 AgentAudit 信任注册表集成，可进行本地扫描。

📦 安装指南

全局安装

npm install -g agentaudit

不安装直接使用

npx agentaudit

💻 使用示例

基础用法

# 发现 AI 编辑器中配置的 MCP 服务器
agentaudit

# 快速扫描
agentaudit scan https://github.com/owner/repo

# 深度审计
agentaudit audit https://github.com/owner/repo

# 注册表查找
agentaudit lookup fastmcp

高级用法

# 发现并自动扫描所有服务器
agentaudit discover --quick

# 发现并交互式选择服务器进行深度审计
agentaudit discover --deep

# 通过扫描命令运行深度审计
agentaudit scan https://github.com/owner/repo --deep

📚 详细文档

📋 命令参考

| 命令 | 描述 | 示例 | |---------|-------------|---------| | agentaudit | 发现 MCP 服务器（默认，与 discover 相同） | agentaudit | | agentaudit discover | 在 Cursor、Claude、VS Code、Windsurf 中查找 MCP 服务器 | agentaudit discover | | agentaudit discover --quick | 发现并自动扫描所有服务器 | agentaudit discover --quick | | agentaudit discover --deep | 发现并交互式选择服务器进行深度审计 | agentaudit discover --deep | | agentaudit scan <url> | 基于正则的快速静态扫描（约 2 秒） | agentaudit scan https://github.com/owner/repo | | agentaudit scan <url> --deep | 深度审计（与 audit 相同） | agentaudit scan https://github.com/owner/repo --deep | | agentaudit audit <url> | 基于大语言模型的深度 3 遍审计（约 30 秒） | agentaudit audit https://github.com/owner/repo | | agentaudit lookup <name> | 在信任注册表中查找包 | agentaudit lookup fastmcp | | agentaudit setup | 注册代理并配置 API 密钥 | agentaudit setup |

全局标志

| 标志 | 描述 | |------|-------------| | --json | 将机器可读的 JSON 输出到标准输出 | | --quiet / -q | 抑制横幅和装饰性输出（仅显示发现结果） | | --no-color | 禁用 ANSI 颜色（也遵循 NO_COLOR 环境变量） | | --help / -h | 显示帮助文本 | | -v / --version | 显示版本 |

退出代码

| 代码 | 含义 | |------|---------| | 0 | 无发现，或查找成功 | | 1 | 发现问题 | | 2 | 错误（克隆失败、网络错误、参数无效） |

⚖️ 快速扫描与深度审计对比

| | 快速扫描 (scan) | 深度审计 (audit) | |---|---------------------|---------------------| | 速度 | 约 2 秒 | 约 30 秒 | | 方法 | 正则模式匹配 | 基于大语言模型的 3 遍分析 | | 是否需要 API 密钥 | 否 | 是（ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY） | | 误报率 | 较高（正则限制） | 非常低（上下文感知） | | 检测内容 | 常见模式（注入、密钥、eval） | 复杂攻击链、AI 特定威胁、混淆 | | 适用场景 | 快速筛选、CI 管道 | 关键包、预生产审查 |

🔌 MCP 服务器

作为 MCP 服务器运行时，AgentAudit 向你的 AI 代理提供以下工具： | 工具 | 描述 | |------|-------------| | audit_package | 对存储库进行基于大语言模型的深度审计 | | check_registry | 在信任注册表中查找包 | | submit_report | 将审计结果上传到注册表 | | discover_servers | 在本地编辑器配置中查找 MCP 服务器 |

工作流程

用户要求代理安装包
         │
         ▼
代理调用 check_registry(package_name)
         │
    ┌────┴────┐
    │         │
  找到    未找到
    │         │
    ▼         ▼
 返回    代理调用 audit_package(repo_url)
 分数        │
              ▼
         大语言模型分析代码（3 遍）
              │
              ▼
         代理调用 submit_report(findings)
              │
              ▼
         返回结果 + 风险分数

🎯 检测内容

| 类别 | 检测项 | | ---- | ---- | | 核心安全 | 命令注入、凭证窃取、数据泄露、SQL 注入、路径遍历、不安全反序列化 | | AI 特定 | 提示注入、越狱、代理伪装、能力提升、上下文污染、隐藏指令 | | MCP 特定 | 工具中毒、描述注入、资源遍历、未固定的 npx、广泛权限 | | 持久化与混淆 | 定时任务修改、Shell RC 注入、Git Hook 滥用、零宽字符、Base64 执行、ANSI 转义 |

🧠 3 遍审计工作原理

深度审计 (agentaudit audit) 使用结构化的 3 阶段大语言模型分析，不是单次提示，而是严格的多遍处理过程： | 阶段 | 名称 | 操作 | |-------|------|-------------| | 1 | 🔍 理解 | 读取所有文件并构建 包配置文件：用途、类别、预期行为、信任边界。此时不进行扫描，目标是在查找不应有的内容之前，先了解包 应该 做什么。 | | 2 | 🎯 检测 | 根据 50 多种检测模式 在 8 个类别（AI 特定、MCP、持久化、混淆、跨文件关联）中收集证据。只记录事实，暂不进行严重程度判断。 | | 3 | ⚖️ 分类 | 每个发现都要经过 强制自检（5 个问题）、可利用性评估 和 置信度筛选。高/关键发现必须通过 魔鬼代言人 挑战，并包含完整的 推理链。 |

为什么需要 3 遍？ 单次分析是误报的首要原因。通过将理解、检测和分类分开：

  • 阶段 1 防止将核心功能标记为可疑（例如，数据库工具中的 SQL 执行）。
  • 阶段 2 确保在没有严重程度偏见的情况下收集证据。
  • 阶段 3 在结果报告之前捕获误报。

这种架构在我们的 11 个包测试集中实现了 0% 的误报率，而 v2 版本的误报率为 42%。

🔄 CI/CD 集成

AgentAudit 设计用于 CI 管道，具有适当的退出代码和 JSON 输出：

# GitHub Actions 示例
- name: 扫描 MCP 服务器
  run: |
    npx agentaudit scan https://github.com/org/mcp-server --json --quiet > results.json
    # 退出代码 1 = 发现问题 → 构建失败

# Shell 脚本
agentaudit scan https://github.com/owner/repo --json --quiet 2>/dev/null
if [ $? -eq 1 ]; then
  echo "发现安全问题！"
  exit 1
fi

JSON 输出示例

# 扫描并输出 JSON
agentaudit scan https://github.com/owner/repo --json

{
  "slug": "repo",
  "url": "https://github.com/owner/repo",
  "findings": [
    {
      "severity": "high",
      "title": "命令注入风险",
      "file": "src/handler.js",
      "line": 42,
      "snippet": "exec(`git ${userInput}`)"
    }
  ],
  "fileCount": 15,
  "duration": "1.8s"
}

# 注册表查找并输出 JSON
agentaudit lookup fastmcp --json

即将推出： --fail-on <severity> 标志，用于设置非零退出的最低严重程度阈值（例如，--fail-on high 忽略低/中等发现）。

⚙️ 配置

凭证

AgentAudit 将凭证存储在 ~/.config/agentaudit/credentials.json（或 $XDG_CONFIG_HOME/agentaudit/credentials.json）中。 可以运行 agentaudit setup 进行交互式配置，也可以通过环境变量设置：

export AGENTAUDIT_API_KEY=asf_your_key_here

环境变量

| 变量 | 描述 | |----------|-------------| | AGENTAUDIT_API_KEY | 访问注册表的 API 密钥 | | ANTHROPIC_API_KEY | 用于深度审计的 Anthropic API 密钥（Claude） | | OPENAI_API_KEY | 用于深度审计的 OpenAI API 密钥（GPT-4o） | | NO_COLOR | 禁用 ANSI 颜色（no-color.org） |

🔧 技术细节

  • 3 遍审计架构：通过将理解、检测和分类阶段分开，有效降低误报率。
  • 正则静态分析：快速扫描使用正则模式匹配，能够快速检测常见的安全问题。
  • 深度大语言模型审计：深度审计使用大语言模型进行 3 遍分析，能够检测复杂的攻击链和 AI 特定威胁。

❓ FAQ

如何设置 AgentAudit？

npm install -g agentaudit
agentaudit setup

或者不安装直接使用：npx agentaudit

是否需要 API 密钥？

  • 快速扫描 (scan)：无需 API 密钥，使用正则进行本地扫描。
  • 深度审计 (audit)：需要 LLM API 密钥（见下文）。
  • 注册表查找 (lookup)：读取无需密钥，上传报告需要密钥。
  • MCP 服务器：无需额外密钥，使用主机编辑器的大语言模型。

设置深度审计的 LLM 密钥

audit 命令支持 Anthropic（Claude） 和 OpenAI（GPT-4o）。设置以下环境变量之一：

# Linux / macOS
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...    # 推荐
export OPENAI_API_KEY=sk-...           # 替代方案

# Windows (PowerShell)
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "sk-ant-..."
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."

# Windows (CMD)
set ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
set OPENAI_API_KEY=sk-...

优先级：如果同时设置了两个密钥，将使用 Anthropic。审计期间会显示活动的提供商。

故障排除：如果看到 API error: Incorrect API key，请检查密钥是否有效且有余额。使用 --debug 查看完整的 API 响应。

哪些数据会被外部发送？

  • 注册表查找：包名称/标识符会发送到 agentaudit.dev 以检查现有审计。
  • 报告上传：审计结果会上传到公共注册表（需要 API 密钥）。
  • 深度审计：源代码会发送到 Anthropic 或 OpenAI 进行大语言模型分析。
  • 快速扫描：所有操作都在本地进行，没有数据离开你的机器。

能否离线使用？

快速扫描 (agentaudit scan) 在克隆后可以完全离线工作。注册表查找和深度审计需要网络访问。

能否不使用 CLI 而将其用作 MCP 服务器？

可以！当编辑器调用 npx agentaudit 时，它会启动 MCP 服务器。CLI 和 MCP 服务器是同一个包，其行为由调用方式决定。

discover 如何知道我使用的编辑器？

它会检查 Claude Desktop、Cursor、VS Code 和 Windsurf 的标准配置文件位置。它还会检查当前工作目录中的项目级 .cursor/mcp.json 和 .vscode/mcp.json。

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托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载，用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入，不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

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  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
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本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖，把 server_config 复制到 MCP 客户端，并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端