MCP Scan Action

mcp扫描操作

第一个扫描MCP服务器、AI代理和LLM管道以查找安全漏洞的GitHub Action，并将结果直接发送到您的GitHub security选项卡。

](https://github.com/marketplace/actions/mcp-security-scan)   

24漏洞检查。4个扫描引擎。运行时间成本为零。一行YAML。

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为什么存在

MCP正在快速发展。正在建造数千台服务器，让人工智能代理访问浏览器、文件系统、API和内部服务。 几乎没有一个在发货前被扫描安全漏洞。

我们扫描了5个流行的开源MCP服务器。 所有5人都有发现：

一个拥有33个注册工具的浏览器自动化MCP公开了一个 playwright_evaluate 接受来自LLM的原始JavaScript的工具——没有验证，没有沙盒。那是 远程代码执行（CVSS 9.8） 由任何快速注射的试剂控制。这个动作会在第一次提交之前抓住它 main.

此操作为基于模型上下文协议构建的每个团队带来了自动化、连续的MCP安全扫描，无需任何配置，也无需API密钥。

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快速入门--一行

- uses: nhomyk/mcp-scan-action@v1

将其添加到任何检查代码的作业中。就这样

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完整工作流程

name: MCP Security Scan

on: [push, pull_request]

jobs:
  mcp-security:
    name: MCP Security Scan
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      security-events: write   # upload findings to GitHub Security tab
      contents: read

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - uses: nhomyk/mcp-scan-action@v1
        id: scan
        with:
          fail-on-critical: 'true'   # block merges on critical findings

      - name: Show risk level
        run: echo "Risk → ${{ steps.scan.outputs.risk-level }}"

调查结果立即出现在 安全→ 代码扫描警报。

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它检测到什么——24个漏洞类

MCP工具中毒（11种攻击类型）

跨代理DataFlow Taint（9种查找类型）

跟踪来自的秘密和PII 源到汇 跨越代理边界：

SECRET_SOURCE (line 87): authToken = randomBytes(32).toString('hex')
        │
        ▼ [UNSANITIZED]
SINK_LOGGING (line 89): console.log(`Generated auth token: ${authToken}`)
                                     ↑
                          DataFlow risk: 1.000  ← caught by this action

SECRET_SOURCE · PII_SOURCE · CROSS_BOUNDARY · SINK_LOGGING · SINK_NETWORK · SINK_STORAGE · TAINT_PROPAGATION · MISSING_SANITIZE · PRIVILEGE_ESCALATION

快速注射（4种模式）

架构分析（MCP/Agent集成点）

所有的静态映射 MCP_TOOL, AGENT_FRAMEWORK, SHELL_EXEC，以及 EXTERNAL_HTTP 集成区域——在手动审查之前，为您提供代理攻击面的完整图片。

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输出--GitHub安全选项卡

调查结果上传为 沙林2.1.0 直接到您的存储库 安全→ 代码扫描 页面。没有第三方仪表板，不需要帐户，没有数据离开GitHub。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Security  /  Code scanning alerts                               │
│                                                                  │
│  ● SSRF_RISK          High     src/tools/requests.ts:99         │
│  ● AMBIENT_AUTHORITY  High     scripts/eval_gemini.ts:115       │
│  ● SINK_LOGGING       High     scripts/start-server.ts:89       │
│  ● SHADOW_TOOL        Medium   src/registry.ts:44               │
│                                                                  │
│  4 open alerts  ·  Powered by AgenticQA MCP Scanner             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

每个警报包括：文件路径、行号、严重性、CWE类和补救指南。

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步骤总结

每次运行后，您的工作流中都会显示一个格式化的摘要 摘要 选项卡：

🔴 MCP Security Scan — CRITICAL

Total findings: 7 | Critical: 2

| Scanner                | Findings | Critical | Types Detected                          |
|------------------------|----------|----------|-----------------------------------------|
| MCP Tool Scan          | 3        | 1        | SSRF_RISK, COMMAND_INJECTION, SHADOW_TOOL |
| DataFlow Taint         | 2        | 1        | SECRET_SOURCE, SINK_LOGGING             |
| Prompt Injection       | 1        | 0        |                                         |
| Architecture (MCP/Agent)| 1       | 0        | AGENT_FRAMEWORK                         |

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在下游步骤中使用输出

- uses: nhomyk/mcp-scan-action@v1
  id: mcp

# Gate deployment on risk level
- name: Block on critical
  if: steps.mcp.outputs.risk-level == 'critical'
  run: |
    echo "❌ ${{ steps.mcp.outputs.critical-count }} critical finding(s) — deploy blocked"
    exit 1

# Save SARIF as workflow artifact
- name: Upload scan artifact
  uses: actions/upload-artifact@v4
  with:
    name: mcp-scan-sarif
    path: ${{ steps.mcp.outputs.sarif-file }}

# Post finding count to Slack/webhook
- name: Notify
  run: |
    curl -X POST $SLACK_WEBHOOK \
      -d "{\"text\": \"MCP scan: ${{ steps.mcp.outputs.findings-count }} findings, risk=${{ steps.mcp.outputs.risk-level }}\"}"

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输入

输出

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仅PR扫描

on:
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  mcp-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      security-events: write
      contents: read
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: nhomyk/mcp-scan-action@v1
        with:
          fail-on-critical: 'true'
          category: 'mcp-pr-scan'

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成本节约

静态分析捕获了一整类错误——SSRF、命令注入、凭证日志记录——这些错误很容易预防，但会造成灾难性的失误。自动化检查的成本为零。

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不需要API密钥

所有扫描都是 纯静态分析。 行动：

• 从不打电话给LLM
• 从不将代码发送到外部服务
• 确定性地生成结果——每次运行都使用相同的代码、相同的结果
• 完全在GitHub Actions运行器中运行

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支持的语言和框架

在以下位置检测MCP和代理模式：

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运作原理

Your repo
    │
    ├── MCPSecurityScanner     → 11 attack types via pattern matching + tool schema analysis
    │                            Learned patterns accumulate from real findings
    │
    ├── CrossAgentDataFlowTracer → 9 taint finding types
    │                              Tracks SECRET/PII from source → sink across agent calls
    │
    ├── PromptInjectionScanner → 4 injection patterns
    │                            Direct concat · Template · Unsafe output · Role override
    │
    └── ArchitectureScanner    → Maps all MCP_TOOL + AGENT_FRAMEWORK integration points
                                 Full attack surface visibility before manual review
                                        │
                                        ▼
                               SARIFExporter (2.1.0)
                                        │
                                        ▼
                        GitHub Security → Code scanning alerts

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由AgenticQA提供技术支持

此操作将安全扫描程序从 代理QA --面向人工智能原生团队的开源自主CI/CD平台。

AgenticQA添加到您的管道中：

• 连续MCP安全扫描 （此操作）
• 欧盟人工智能法案合规性 --附件三分类+第九、十三、十四、二十二条
• HIPAA PHI检测 --代码库中的5个PHI污染类别
• 自我修复CI --SRE代理自动修复棉绒错误和测试失败
• 对抗性硬化 --红队特工，20种旁路技术+宪法门
• SOC 2/GDPR --7台合规扫描仪，SARIF可导出证据

探索代理商QA→

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许可证

MIT© nhomyk