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MCP Server · 安全风控

Lanalyzer MCP

Lanalyzer 是一个高级的 Python 静态污点分析工具,旨在检测 Python 项目中的潜在安全漏洞。它识别从未受信任的源(Sources)到敏感操作(Sinks)的数据流,并提供潜在风险的详细见解。

stdio官方级别未说明来源级核验工具数未标注
静态分析PythonSTDIO

快速开始

作者 / 组织
bayuncao
提供方
bayuncao
运行时
Python

工具数量

公开资料未说明

来源目录标注

资源数量

公开资料未说明

来源目录标注

提示词数量

公开资料未说明

来源目录标注

GitHub Star

28

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Lanalyzer MCP 属于安全风控类 MCP Server,公开资料没有标注工具数量,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,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

python -m lanalyzer.mcp run --host 0.0.0.0 --port 8000 --debug

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "lanalyzer": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "lanalyzer.mcp",
        "run",
        "--host",
        "0.0.0.0",
        "--port",
        "8000",
        "--debug"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Python,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可用工具,先用只读工具试一次,确认能返回结果再放开权限。

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

基本能力

产品定位

Lanalyzer 是一个专注于 Python 代码安全分析的静态污点分析工具,主要用于检测代码中的安全漏洞。

核心功能

  • 污点分析:追踪从源到汇的数据流。
  • 自定义规则:定义自己的源、汇、净化器和污点传播路径。
  • 静态分析:无需执行代码即可进行分析。
  • 可扩展性:轻松添加新规则以检测 SQL 注入、XSS 等漏洞。
  • 详细报告:生成包含漏洞详情和缓解建议的综合分析报告。
  • 命令行界面:直接从终端运行分析。

适用场景

  • 开发过程中检测代码安全漏洞。
  • 代码审查时识别潜在风险。
  • 集成到 CI/CD 流程中自动检测安全问题。

工具列表

  • lanalyzer:主命令行工具,用于运行污点分析。
  • MCP Server:支持 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,提供标准化的分析接口。

使用教程

使用依赖

  1. 安装 Python 3.10 或更高版本。
  2. 安装 uv(推荐用于依赖管理)。

安装教程

  1. 克隆仓库:
   git clone https://github.com/bayuncao/lanalyzer.git
   cd lanalyzer
  1. 创建虚拟环境并安装依赖:
   uv venv
   uv pip sync pyproject.toml --all-extras
  1. 激活虚拟环境:
   source .venv/bin/activate

调试方式

  1. 运行基本分析:
   lanalyzer --target  --config  --pretty --output  --log-file  --debug
  1. 启动 MCP 服务器:
   python -m lanalyzer.mcp run --host 0.0.0.0 --port 8000 --debug

工具与能力

工具数量

公开资料未说明

资源数量

公开资料未说明

提示词数量

公开资料未说明

能力标签

静态分析Python安全检测

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

  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 没有标注工具数量,能力范围只能看文档。
  • 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。
  • 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

Lanalyzer MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m lanalyzer.mcp run --host 0.0.0.0 --port 8000 --debug,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Lanalyzer MCP 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Lanalyzer MCP 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。

Lanalyzer MCP 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。

Lanalyzer MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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