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MCP Server · 安全风控

agentsec (Debu Sinha)

agentsec是一款静态配置扫描和加固工具,用于检测AI代理安装中的错误配置、凭证泄露、供应链风险和MCP工具中毒问题,并将发现映射到OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026)。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
安全PythonClaude静态分析CursorWindsurf

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作者 / 组织
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提供方
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MCP World

选型结论

agentsec (Debu Sinha) 属于安全风控类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor、Windsurf,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

安全风控

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install agentsec-ai

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

代理sec

用于AI试剂安装的静态配置扫描仪和硬化剂。 检测配置错误、凭据泄漏、供应链风险和MCP工具中毒,然后将每个发现映射到 代理应用程序的OWASP前10名(2026).

支持OpenClaw、Claude Code、Cursor、Windsurf、Gemini CLI和MCP服务器生态系统。

范围: agentsec执行静态配置和文件分析。它不提供运行时保护、行为监控或实时威胁检测。作为深度防御策略中的一层。

快速开始

pip install agentsec-ai
agentsec scan

扫描特定安装:

agentsec scan ~/.openclaw

agentsec检查什么

模块范围
installation网关暴露、身份验证状态、DM/组策略、工具/沙盒设置、SSRF和安全检查、已知CVE版本检查、敏感文件/目录权限
skill指令恶意软件、危险代码模式(eval/exec/subprocess)、快速注入模式、前端能力风险、依赖/安装挂钩风险
mcp工具中毒模式、远程端点上的身份验证漏洞、危险的模式/权限、未经验证 npx 用法
credential检测秘密引擎(23个插件)+16个自定义模式(OpenAI、Anthropic、AWS、Databricks、HuggingFace、Groq、Mistral等)、高熵检测、git证书泄漏

参考目录:

核心命令

# Full installation scan (all scanners, default target=. )
agentsec scan

# JSON report for CI parsing and pipelines
agentsec scan -o json -f report.json

# SARIF output for GitHub code scanning upload
agentsec scan -o sarif -f results.sarif

# Run only selected scanners for focused checks
agentsec scan -s installation,mcp

# Fail build only at/above selected severity
agentsec scan --fail-on critical
# Preview profile changes without writing config
agentsec harden -p workstation

# Apply profile and write hardened config values
agentsec harden -p workstation --apply

# Watch files and auto re-scan on security-relevant changes
agentsec watch ~/.openclaw -i 2

# Pre-install package gate (scan before install)
agentsec gate npm install express

# Pin MCP tool descriptions for rug-pull detection
agentsec pin-tools

# Generate shell hook wrappers for npm/pip install flows
agentsec hook --shell zsh

列出可用的扫描仪(名称+描述):

agentsec list-scanners

硬化型材

简介预期用途
workstation单一所有者本地使用
vps远程/自托管部署
public-bot对不受信任的公共输入的最高限制

使用 agentsec show-profile 在应用之前检查确切的变化。

输出和退出代码

输出格式:

  • terminal (默认)
  • json
  • sarif

退出代码:

  • 0:没有达到/超过阈值的发现
  • 1:调查结果达到/超过阈值
  • 2:使用错误(例如,未知的扫描仪名称)
  • 3:运行时错误(例如,文件访问失败)

GitHub操作

使用捆绑的复合动作:

name: Agent Security
on: [push, pull_request]

jobs:
  agentsec:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      security-events: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: debu-sinha/agentsec@v0.4.5
        with:
          fail-on: high
          output: sarif
          upload-sarif: 'true'

动作定义:

截图

下面的截图显示了实验演示沙盒流(故意不安全的配置用于检测和强化演示)。闸门和吊钩行为记录在 docs/case-studies/003-preinstall-gate-blocked-malicious-package.md 和 docs/adr/ADR-0004-pre-install-gate.md.

步骤1:对故意不安全的演示配置进行初始扫描

步骤2:应用工作站硬化轮廓

步骤3:硬化后重新扫描结果

步骤4:硬化后的OWASP姿势视图

MCP生态系统安全仪表板

每周对排名前50的MCP服务器存储库进行自动安全扫描,评级为A至F。

查看完整的仪表板 -每周一通过GitHub Actions更新。

基准和研究

  • 夹具基准 --精度/召回率/F1超过20个夹具套件(自制夹具,未独立验证)。
  • Top-50 MCP研究 --agentsec只运行带有标准化结果输出的repro。
  • Top-50学习套件 --模式、选择CSV、JSONL结果和摘要JSON。

当前已登记的Top-50汇总数据:

  • docs/benchmarks/top50/reports/top50_summary_20260215.json
  • docs/benchmarks/top50/reports/top50_findings_20260215.jsonl

可重复性

夹具基准:

python docs/benchmarks/run_benchmark.py

前50名研究报告:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\reproduce_top50_study.ps1 -DateStamp 20260215

注意:semgrep和gitleaks基线运行在PowerShell repro脚本中是可选的,需要在PATH上使用这些工具。

对抗一致性审计(文档与工件):

python scripts/repo_consistency_audit.py

案例研究

启动证据

发展

git clone https://github.com/debu-sinha/agentsec.git
cd agentsec
pip install -c requirements/constraints-dev.txt -e ".[dev]"
ruff check src tests
pytest

贡献指南:

安全策略:

治理

问题接收是基于模板驱动的 .github/ISSUE_TEMPLATE/ 以保持高分诊和繁殖质量。

许可证

阿帕奇-2.0

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI安全Python本地部署静态分析配置扫描凭证检测供应链安全

支持客户端

ClaudeCursorWindsurf

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

资产与漏洞排查

批量查询资产和漏洞信息,输出待修清单。

日志审计

从日志里筛出异常访问和高风险操作。

合规检查

按规则核对配置项,记录不符合项。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor、Windsurf,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在安全风控场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

agentsec (Debu Sinha) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install agentsec-ai,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

agentsec (Debu Sinha) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

agentsec (Debu Sinha) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

agentsec (Debu Sinha) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

agentsec (Debu Sinha) 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor、Windsurf;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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