agentaudit-CLI

🛡️ 代理审计

AI代理包安全扫描程序-CLI+MCP服务器

扫描MCP服务器、人工智能技能和软件包是否存在漏洞，及时注入， 以及供应链攻击。由正则表达式静态分析和深度LLM审计提供支持。

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📑 目录

• 什么是AgentAudit？
• 快速开始
• 命令参考
• 快速扫描与深度审计
• MCP服务器
• 它检测到什么
• 三通审核的工作原理
• CI/CD集成
• 仪表板和社区
• 配置
• 需求
• 常见问题解答
• 相关链接
• 许可证

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什么是AgentAudit？

AgentAudit是专为AI软件包生态系统构建的安全扫描器。它以两种模式工作：

1. CLI工具 --快跑 agentaudit 在您的终端中发现并扫描安装在AI编辑器中的MCP服务器
2. MCP服务器 --添加到Claude Desktop、Cursor或Windsurf，以便您的AI代理可以代表您审核包

它根据以下内容检查包裹 代理审计信托登记处 --一个共享的、社区驱动的安全发现数据库，可以执行从快速正则表达式分析到深度LLM驱动的3遍审计的本地扫描。

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🚀 快速开始

选项A:CLI（推荐）

# Install globally (or use npx agentaudit)
npm install -g agentaudit

# Discover MCP servers configured in your AI editors
agentaudit

# Quick scan — clones repo, checks code with regex patterns (~2s)
agentaudit scan https://github.com/owner/repo

# Deep audit — clones repo, sends code to LLM for 3-pass analysis (~30s)
agentaudit audit https://github.com/owner/repo

# Registry lookup — check if a package has been audited before (no cloning)
agentaudit lookup fastmcp

输出示例：

  ◆ AgentAudit v3.13.4  │  my-scanner · #3 · 280pts · 19 audits

  Discovering MCP servers in your AI editors...

•  Scanning Cursor  ~/.cursor/mcp.json    found 3 servers

├──  tool   supabase-mcp              ✔ ok
│   SAFE  Risk 0  https://agentaudit.dev/packages/supabase-mcp
├──  tool   browser-tools-mcp         ✔ ok
│   ⚠ not audited  Run: agentaudit audit https://github.com/nichochar/browser-tools-mcp
└──  tool   filesystem                ✔ ok
│   SAFE  Risk 0  https://agentaudit.dev/packages/filesystem

  Looking for general package scanning? Try `pip audit` or `npm audit`.

增强横幅： 登录后，横幅显示您的代理姓名、排名、积分和审核计数。跑 agentaudit setup 创建一个帐户。

选项B:AI编辑器中的MCP服务器

将AgentAudit添加为MCP服务器——然后，您的AI代理可以使用自己的LLM发现、扫描和审计包。 不需要额外的API密钥。

Claude Desktop — ~/.claude/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "agentaudit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  }
}

Cursor — .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global)

{
  "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

添加到 mcpServers 您现有配置的部分：

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "agentaudit",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
    }
  ]
}

Zed — ~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "agentaudit": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["-y", "agentaudit", "--stdio"]
      }
    }
  }
}

然后问你的经纪人： *“检查我安装了哪些MCP服务器，并审核任何未经审核的服务器。”*

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📋 命令参考

扫描和审核

社区

配置

全球旗帜

退出代码

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⚖️ 快速扫描与深度审计

提示： 使用 agentaudit scan --deep 通过扫描命令运行深度审计。

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🔌 MCP服务器

当作为MCP服务器运行时，AgentAudit向您的AI代理公开以下工具：

工作流程

User asks agent to install a package
         │
         ▼
Agent calls check_registry(package_name)
         │
    ┌────┴────┐
    │         │
  Found    Not Found
    │         │
    ▼         ▼
 Return    Agent calls audit_package(repo_url)
 score        │
              ▼
         LLM analyzes code (3-pass)
              │
              ▼
         Agent calls submit_report(findings)
              │
              ▼
         Return findings + risk score

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🎯 它检测到什么

核心安全

AI专用

MCP特定

坚持与困惑

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🧠 三通审核的工作原理

深度审计(agentaudit audit)使用结构化的三相LLM分析——不是单次射击提示，而是严格的多遍过程：

为什么是3次传球？ 单程分析是假阳性的首要原因。通过分离理解→ 检测→ 分类：

• 第一阶段防止将核心功能标记为可疑（例如，数据库工具中的SQL执行）
• 第二阶段确保收集的证据没有严重性偏差
• 第三阶段在假阳性到达报告之前发现假阳性

该架构实现了 0%假阳性 在我们的11包测试集上，这一比例低于v2中的42%。

对抗验证通行证（v3.14+）

经过三级审核后 验证通行证 对照实际源代码重新检查每个发现。 上传到注册表时自动启用验证 以确保数据质量。对于仅本地扫描，请使用 --no-verify 跳过它（这也会禁用注册表上传）。

# Verification runs automatically when uploading (default behavior)
agentaudit audit https://github.com/owner/repo

# Explicit verification mode
agentaudit audit https://github.com/owner/repo --verify cross

# Skip verification + upload (local-only, fast)
agentaudit audit https://github.com/owner/repo --no-verify

每个发现都要经过一个5点检查表：

1. 代码存在 --引用的代码是否确实存在于文件中？
2. 上下文准确性 --代码是否按照描述的方式使用？
3. 执行模型 --攻击者真的能触发这个吗？
4. 严重性校准 --严重程度是否合适？
5. 制造检查 --是否存在幻觉般的细节？

判决： verified （确认为真实）， demoted （严重程度降低）， rejected （去除假阳性）。

为什么上传需要验证？ LLM可能会产生不存在的代码幻觉或夸大严重性。如果不进行验证，误报就会进入公共注册表，并不公平地将包标记为不安全。验证通行证会在这些记录成为永久记录之前将其捕获。

模型精度（真实世界数据）

我们对多个LLM进行了基准测试 20款最受欢迎的MCP服务器 （62+份报告）：

关键见解： 模型选择对审计质量有显著影响。我们建议使用Claude Opus 4或Claude Sonnet 4进行生产审核。使用 --models 运行多个模型并通过以下方式比较结果 consensus.

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🔄 CI/CD集成

AgentAudit专为具有适当退出代码和JSON输出的CI管道而设计：

# GitHub Actions example
- name: Scan MCP servers
  run: |
    npx agentaudit scan https://github.com/org/mcp-server --json --quiet > results.json
    # Exit code 1 = findings detected → fail the build

# Shell scripting
agentaudit scan https://github.com/owner/repo --json --quiet 2>/dev/null
if [ $? -eq 1 ]; then
  echo "Security findings detected!"
  exit 1
fi

JSON输出示例

# Scan with JSON output
agentaudit scan https://github.com/owner/repo --json

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

# Registry lookup with JSON
agentaudit lookup fastmcp --json

马上就来： --fail-on 标记以设置非零退出的最小严重性阈值（例如。， --fail-on high 忽略低/中发现）。

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📊 仪表板和社区

AgentAudit包括一个全屏交互式仪表板和独立的社区命令。

交互式仪表板

agentaudit dashboard    # or: agentaudit dash

5标签TUI，带键盘导航（←→标签，↑↓ 滚动，1-5跳，q退出）。 概述选项卡包括 交互式快速操作 --直接从仪表板选择并启动审核、共识视图或远程扫描：

独立命令

所有社区命令都可以在没有仪表板的情况下工作（管道友好，支持 --json):

agentaudit leaderboard              # Top contributors
agentaudit leaderboard --tab monthly --json   # Monthly rankings as JSON
agentaudit benchmark                # Model comparison
agentaudit activity                 # Your recent audits & findings
agentaudit search fastmcp           # Search registry by name/ASF-ID
agentaudit search fastmcp --json    # Machine-readable search results

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⚙️ 配置

凭证

AgentAudit将凭据存储在 ~/.config/agentaudit/credentials.json （或 $XDG_CONFIG_HOME/agentaudit/credentials.json).

跑 agentaudit setup 使用GitHub登录或粘贴API密钥，或通过环境设置：

export AGENTAUDIT_API_KEY=asf_your_key_here

法学硕士提供者（支持13个）

AgentAudit支持13家LLM提供商进行深度审计。设置一个API密钥-CLI自动检测它。使用 agentaudit model 以交互方式选择提供者+模型，或 agentaudit status 检查您的设置。

其他环境变量

提供商优先级： 集 preferred_provider 通过 agentaudit model，或者CLI选择第一个可用密钥。每次运行覆盖 --model .

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📦 需求

• Node.js ≥ 18.0.0
• Git （用于在扫描/审核期间克隆存储库）

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❓ 常见问题解答

如何设置AgentAudit？

npm install -g agentaudit
agentaudit setup

或者在不安装的情况下使用： npx agentaudit

我需要API密钥吗？

• 快速扫描 (scan)：不需要API密钥-使用regex在本地运行
• 深度审计 (audit)：需要LLM API密钥（请参见下文）
• 注册表查找 (lookup)：阅读无需钥匙；上传报告所需的密钥
• MCP服务器：不需要额外的键--使用宿主编辑器的LLM

设置LLM密钥以进行深度审核

这 audit 命令支持 13名法学硕士提供者.设置一个API密钥，AgentAudit自动检测该密钥：

# Set any one of these (Anthropic recommended)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export GEMINI_API_KEY=...
export DEEPSEEK_API_KEY=...
# ... or any of the 13 supported providers (see Configuration section)

交互式设置：

agentaudit model     # 2-step menu: pick provider → pick model
agentaudit status    # check which keys are set + current config

每次运行覆盖：

agentaudit audit https://github.com/owner/repo --model gpt-4o

故障排除： 如果你看到 API error: Incorrect API key，请仔细检查您的密钥是否有效，是否有积分。使用 --debug 查看API的完整响应。

哪些数据被发送到外部？

• 注册表查找：包名/slug发送到 agentaudit.dev 检查现有审计
• 报告上传：审核结果上传到公共注册表（需要API密钥）
• 深度审计：源代码被发送到Anthropic或OpenAI进行LLM分析
• 快速扫描：一切都是本地的，没有数据离开你的机器

我可以离线使用它吗？

快速扫描(agentaudit scan)克隆后完全脱机工作。注册表查找和深度审计需要网络访问。

我可以在没有CLI的情况下将其用作MCP服务器吗？

对！ npx agentaudit 当编辑器调用时，启动MCP服务器。CLI和MCP服务器是同一个包——行为取决于它的调用方式。

如何 discover 知道我使用哪些编辑器吗？

它检查Claude Desktop、Cursor、VS Code和Windsurf的标准配置文件位置。它还检查项目级别的当前工作目录 .cursor/mcp.json 和 .vscode/mcp.json.

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🔗 相关

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📄 许可证

AGPL-3.0 --免费开源使用。商业许可证可用于专有集成。

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