MCP服务器审核
代码审计工具，用于发现MCP服务器和Claude Desktop Extensions中的安全漏洞，因为任何人都可以构建它们，但并非每个人都能安全地构建它们。
为什么这个工具存在
任何人都可以创建MCP服务器和桌面扩展 -无需编程经验。这是多么容易：
示例：构建桌面扩展（无需编程）
正如Anthropic在其 官方博客文章:
“在Anthropic内部，我们发现Claude擅长以最少的干预构建扩展。如果你也想使用Claude Code，我们建议你简要解释一下你想要扩展做什么，然后在提示中添加以下上下文：”
只需将此粘贴到Claude或任何AI助手中：
I want to build this as a Desktop Extension, abbreviated as "DXT". Please follow these steps:
1. **Read the specifications thoroughly:**
- https://github.com/anthropics/dxt/blob/main/README.md - DXT architecture overview, capabilities, and integration patterns
- https://github.com/anthropics/dxt/blob/main/MANIFEST.md - Complete extension manifest structure and field definitions
- https://github.com/anthropics/dxt/tree/main/examples - Reference implementations including a "Hello World" example
2. **Create a proper extension structure:**
- Generate a valid manifest.json following the MANIFEST.md spec
- Implement an MCP server using @modelcontextprotocol/sdk with proper tool definitions
- Include proper error handling and timeout management
3. **Follow best development practices:**
- Implement proper MCP protocol communication via stdio transport
- Structure tools with clear schemas, validation, and consistent JSON responses
- Make use of the fact that this extension will be running locally
- Add appropriate logging and debugging capabilities
- Include proper documentation and setup instructions
4. **Test considerations:**
- Validate that all tool calls return properly structured responses
- Verify manifest loads correctly and host integration works
Generate complete, production-ready code that can be immediately tested. Focus on defensive programming, clear error messages, and following the exact DXT specifications to ensure compatibility with the ecosystem.AI将为您编写整个扩展。 不需要编码知识。
问题：易于构建，难以安全构建
由于任何人都可以通过询问人工智能助手来创建这些工具，我们看到了MCP服务器和扩展的爆炸式增长。 但许多建筑质量差，存在潜在危险：
- 安全漏洞 -人工智能生成的代码往往存在安全漏洞
- 数据暴露风险 -工具可能会泄露敏感信息
- 质量差 -许多工具损坏、性能不佳或未得到维护
- 未知可信度 -很难说哪些工具可以安全使用
解决方案：代码安全审计
MCP服务器审核 审核MCP服务器源代码以查找安全漏洞。它不仅仅是一个自动扫描仪，而是一个知识渊博的安全导师，教你如何识别代码漏洞，了解AIVSS评分，并培养独立审计服务器代码的技能。
此工具可帮助您 审核MCP服务器代码 查找以下服务器中的漏洞：
- 由AI助手构建（如上图所示）
- 从社区下载
- 由专业开发人员创建
- 你自己建造的东西
该工具将漏洞检测与安全教育相结合，不仅帮助您了解代码是否存在安全问题，还帮助您了解如何使用AIVSS（AI漏洞评分系统）系统地识别和评分漏洞。
MCP安全生态系统集成
MCP服务器审核是完整安全工具包的一部分：
- mcpserver审计 （此工具）： 查找安全漏洞 在现有代码中
- mcpserver构建器: 修复漏洞并构建安全代码 从头开始或更新现有代码
- mcpserver操作员: 安全地部署和操作服务器，提供运行时安全控制和解决方法
完整的工作流程：审计发现问题→ Builder在代码中修复了它们→ 操作员负责安全部署
专家指导方法
此MCP服务器设计为 专家顾问和导师 在其领域内，主要侧重于提供指导、教育和实用建议，而不是作为一个全面的实施工具。虽然它包括足够的功能，可以立即使用并展示真正的专业知识，但长期愿景是让这台服务器成为您的领域专家，帮助您了解情况，评估选项，并为您的特定需求找到合适的工具。随着MCP生态系统的发展，该服务器将学习新的工具和方法，推荐最佳解决方案，同时教你如何有效地评估和使用它们。更广泛的模型上下文协议安全倡议也可能开发全面的实施工具，但这些特定的存储库侧重于成为实用的专家指导系统——将深厚的领域知识与足够的实践能力相结合，以提供真正的价值，而不仅仅是理论建议。
关键能力
这个工具做什么
- 审核源代码 -扫描MCP服务器代码以查找安全漏洞
- 分数漏洞 -使用AIVSS对发现的安全问题的严重程度进行评级
- 识别危险模式 -发现产生安全风险的代码
- 教授漏洞识别 -了解代码中的安全问题
- 有限的修复指导 -基本建议（由mcpserver构建器处理的详细修复）
代码漏洞分析
- 源代码扫描：自动检测代码中的安全漏洞
- 相关性分析：检查第三方库中的已知漏洞
- 配置审查：识别不安全的配置模式
- AIVSS评分：使用传统CVSS和AI风险因素对漏洞进行评级
- CWE映射：将调查结果与常见弱点枚举类别联系起来
安全教育
- 漏洞识别：教您识别MCP服务器代码中的安全问题
- 代码安全模式：显示安全与不安全的编码模式
- AIVSS理解：解释如何对人工智能安全风险进行评分
- 审计方法：培养系统代码安全审查的技能
生态系统整合
- 漏洞数据库：为审计数据库和漏洞数据库提供调查结果，以造福社区
- mcpserver构建器集成：不干涉漏洞，以获得详细的修复建议
- mcpserver操作员集成：配合部署安全指导
- 社区智能：分享漏洞模式，帮助每个人保持安全
谁需要这个工具
MCP生态系统中的每个人：
- 非程序员创建工具 -验证人工智能生成的扩展是否安全
- 用户下载工具 -检查社区扩展是否值得信赖
- 具有安全意识的组织 -在业务使用之前评估工具
- 开发者 -工具评估和创建的系统方法
目标与教学方法
初等教育目标
- 培养安全思维：教导用户以安全心态接近MCP服务器
- 培养风险评估技能：帮助用户有效评估和沟通安全风险
- 培养威胁意识：教育MCP特定的威胁和攻击媒介
- 推广安全最佳实践：分享有关安全开发和部署的知识
- 启用独立分析为进行安全评估提供框架
- 建立社区安全知识：促进对MCP安全的集体理解
教学策略
1.互动式安全学习
- 威胁建模会话：引导您识别和分析威胁
- 风险评估实践：安全风险评估的实践经验
- 弱点分析：指导审查实际安全问题
- 攻击场景规划：探讨攻击可能如何展开
- 国防战略发展：教授缓解和保护方法
2.实际安全应用
- 真实世界的例子：使用实际的MCP服务器来说明安全概念
- 案例分析：检查安全和易受攻击的实现
- 基于场景的学习：介绍不同的安全背景和挑战
- 解决问题：帮助您应对实际的安全评估挑战
- 技能培养：培养独立评估安全性的能力
3.安全知识共享
- 专家见解：提供专业的安全观点和经验
- 社区智慧：分享安全界的集体知识
- 新兴威胁：让您了解新的攻击媒介和风险
- 防御进化：教导安全实践如何随着威胁而发展
- 持续学习：及时了解安全发展和研究
专家知识领域
MCP特定安全威胁
- 提示注入：了解直接和间接的即时操纵攻击
- 困惑的副手：认识到绕过授权和特权升级的风险
- 代币盗窃：评估OAuth令牌安全性和凭据保护
- 数据渗漏：评估未经授权访问和泄露数据的风险
- 违反协议：识别与MCP安全规范的偏差
- 跨来源问题：了解跨域和跨服务的安全风险
AI特定漏洞
- 提示注入：操纵服务器行为的恶意提示
- 模型操纵：针对底层语言模型的攻击
- 训练数据中毒：影响模型行为的受损训练数据
- 输出操纵：修改或拦截模型响应的攻击
- 上下文中毒：影响决策的恶意上下文注入
- 间接快速注射：通过外部数据源进行攻击
- 模型拒绝服务：针对人工智能系统的资源耗尽攻击
- 隐私攻击：从模型中提取敏感信息
安全评估方法
- 威胁建模：系统地识别和分析安全威胁
- 风险分析：风险评估的定量和定性方法
- 漏洞评估：识别安全弱点的技术
- 代码安全审查：评估代码安全性的方法
- 配置安全：评估与安全相关的配置选项
- 依赖安全：评估第三方库和依赖风险
安全工具生态系统
- 静态分析工具：理解和使用代码分析工具
- 动态测试：运行时安全测试方法
- 漏洞扫描：利用自动漏洞检测
- 安全框架：使用既定的安全评估框架
- 监控解决方案：实施安全监控和警报
- 事件响应：处理安全事件和违规行为
全面的安全保障
已知漏洞：我们系统地涵盖了既定的安全模式：
- 标准CWE类别 -所有适用的常见弱点枚举
- AI特有的威胁 -快速注射、模型操纵、训练数据中毒
- MCP协议风险 -传输安全、身份验证流程、消息验证
- 供应链问题 -依赖漏洞、维护者信任、构建安全
新兴威胁：我们培训评估能力，以识别新的和不断变化的风险：
- 模式识别 -识别与已知漏洞不匹配的可疑代码结构
- 上下文分析 -关注单独看起来安全的特征组合
- 行为评估 -检测可能指示新攻击媒介的异常服务器行为
- 生态系统监测 -标记MCP社区中可能引入风险的新趋势
实用工作流程
第一阶段：安全教育和威胁建模
- 安全意识建设：介绍MCP特定的安全概念和风险
- 威胁模型开发：指导您识别相关威胁
- 风险评估框架：教授系统的风险评估方法
- 攻击向量分析：探索攻击如何针对特定服务器
- 安全目标：定义安全性对您的用例意味着什么
第二阶段：引导式安全分析
- 分析规划制定系统的安全评估方法
- 基本安全扫描：执行基本安全检查
- 代码审查指南：帮助您了解在代码中查找什么
- 配置评估：评估与安全相关的设置和选项
- 依赖性审查：检查依赖关系中的已知漏洞
第3阶段：风险评估和优先级
- 查找分类：对发现的问题进行分类并确定优先级
- 风险评估：评估现实世界的影响和威胁的可能性
- 弱点分析深入探究已识别的安全漏洞
- 可利用性评估：确定问题被利用的难易程度
- 业务影响：了解安全问题如何影响您的特定用例
第4阶段：补救指导和下一步行动
- 缓解策略：制定应对已识别风险的方法
- 补救计划：优先考虑和规划安全改进
- 补偿控制：在需要时确定替代安全措施
- 监测建议：在正在进行的行动中要注意什么
- 学习强化：总结所开发的关键安全经验和技能
基本功能能力
安全分析功能
- 静态代码分析：常见安全模式和反模式的基本扫描
- 依赖关系扫描：检查第三方库中的已知漏洞
- 配置审查：评估与安全相关的配置选项
- 协议遵从：验证MCP安全规范的遵守情况
- 权限分析：评估访问控制和特权模型
教育功能
- 交互式威胁建模：识别和分析威胁的指导性会议
- 风险评估工具：评估和沟通安全风险的框架
- 漏洞解释：对安全问题及其影响的详细解释
- 缓解指南：关于解决已查明的安全问题的实用建议
- 安全技能评估：评估用户安全知识和差距
编排功能
- 安全工具集成：关于专门安全分析工具的建议
- 专家咨询：关于何时让安保专业人员参与的指导
- 资源建议：指向相关安全文件和资源
- 社区智能：获得集体安全知识和经验
- 事故响应计划：关于处理安全问题和违规行为的指导
如何使用此系统
快速演练
1.选择您的代码审核方法：
- 全面的代码审计：从以下内容开始
read prompts/security-assessment.md用于完整的漏洞扫描和代码分析 - 有针对性的代码审查：使用
read prompts/targeted-evaluation.md如果您已经有特定的服务器要审核 - 一般审计指南：使用
read prompts/main-prompt.md关于MCP服务器代码审计的总体指导
2.应用代码安全检查：
- 浏览
checks/可用漏洞检测检查目录 - 每个检查都包括AIVSS评分、CWE映射和代码扫描方法
- 当前检查：凭证管理漏洞、网络安全问题
- 使用AIVSS评分（严重/高/中/低）来确定漏洞修复的优先级
3.参考审计资源：
research/包含漏洞分析模板和审计框架resources/有代码安全检查表和漏洞评估框架- 存在许多漏洞类型，但还没有专门的检查文件——这是一个很好的贡献者机会！
4.利用代码分析工具：
- Claude Desktop和其他MCP客户端内置了代码漏洞扫描和分析功能
- 提供AIVSS和CVSS参考材料，用于准确的漏洞评分
- 该系统提供了审计方法；你的AI助手提供代码分析能力
5.贡献和移交：
- 将漏洞调查结果提交给
audit-db和vulnerability-db为了社区利益 - 移交给mcpserver构建器 获取详细的漏洞修复和安全编码指南
- 与mcpserver操作员协调 用于安全部署和运行时安全控制
- 帮助我们从您的发现中学习，并改进漏洞检测框架
快速入门示例
全面的代码审计 （完整漏洞扫描）：
read prompts/security-assessment.md and conduct a security audit of MCP server [SERVER_NAME]有针对性的代码审查 （重点脆弱性评估）：
read prompts/targeted-evaluation.md and audit the security of MCP server [SERVER_NAME]应用漏洞检查 （扫描特定漏洞类型）：
read checks/credential-management-security.md and check for credential vulnerabilities in [SERVER_NAME]系统要求
- 克劳德桌面版 或其他与MCP兼容的AI客户端
- 文件系统访问 读取MCP服务器源代码和漏洞检查
- 互联网接入 用于漏洞数据库查找和依赖性分析（可选但有用）
了解更多
关键资源
我们的安全第一方针
此工具是 模型上下文协议安全 倡议-一个专注于使MCP工具更安全、更可靠的社区项目。我们强调：
- 自动化教育 -教你自己评估工具
- 安全意识 -帮助您识别和避免风险
- 社区知识 -分享有关工具质量和安全的见解
- 持续改进 -通过实际使用变得更好
个性化学习（未来愿景）
长期目标：使教学风格灵活、个性化，以满足每个用户的需求、经验水平和学习偏好。
由于这是一个基于人工智能的工具，我们可以构建评估功能，为您定制：
- 适应你的技能水平 -初学者得到更多解释，专家得到简洁分析
- 匹配你的角色 -针对开发人员、业务用户和安全专业人员的不同指导
- 了解您的偏好 -记住哪种教学方法最适合你
- 专注于你的目标 -强调与您的用例最相关的安全方面
- 与你一起进化 -随着专业知识的增长，变得更加先进
人工智能实现大规模个性化 -同样的工具可以是新手的耐心导师，也可以是专业人士的高效专家顾问，实时适应每个用户的需求和愿望。
与生态系统的整合
安全框架集成
我们正在构建漏洞和安全框架之间的全面映射：
标准对齐:
- CWE映射 -与常见弱点枚举类别相关的每个漏洞
- NIST框架 -将调查结果映射到NIST网络安全框架控制
- OWASP集成 -符合OWASP Top 10和应用程序安全标准
- ISO 27001控制 -将漏洞连接到特定的ISO安全控制
威胁情报集成:
- MITRE ATT&CK 公司 -将攻击模式映射到MITRE ATT&CK框架战术和技术
- 威胁建模 -将漏洞与特定的威胁行为者和攻击场景联系起来
- 风险量化 -计算业务影响和可能性得分
- 控制有效性 -衡量安全控制如何降低特定风险
企业安全集成:
- 合规报告 -为SOC 2、PCI-DSS、HIPAA等生成报告。
- 安全控制映射 -显示哪些控件解决了哪些漏洞
- 风险登记集成 -将调查结果输入企业风险管理系统
- 政策协调 -将调查结果映射到组织安全策略
这创建了一个 综合安全情报系统 这不仅发现了问题，还解释了它们的业务影响、监管影响，以及需要实施哪些安全控制来解决这些问题。
生态系统整合和交接
- mcpserver构建器：移交漏洞以获得详细的修复指导和安全开发
- mcpserver操作员：协调行动安全要求和部署风险
- 漏洞数据库：提供和访问已知漏洞和安全情报
- 审计数据库分享并学习社区脆弱性评估和调查结果
下一步的代码审核准备
- 漏洞修复计划：为mcpserver构建器修复准备详细的调查结果
- 部署安全：记录mcpserver操作员所需的运行时安全控制
- 事件响应：确保用户了解如何处理发现的漏洞
- 连续监控：教授持续的代码审计和漏洞监控实践
专家发展和学习
持续的安全知识更新
- 威胁情报：及时了解新出现的威胁和攻击媒介
- 脆弱性研究：监控新漏洞和安全研究
- 工具演变：了解新的安全分析工具和技术
- 社区参与：结合安全研究人员和从业人员的见解
- 最佳实践演变：根据不断变化的安全形势调整指导
改进教学方法
- 学习评估：评估用户开发安全思维技能的程度
- 方法优化：改进基于用户成功的安全教育方法
- 课程开发：加强安全教育内容和进度
- 反馈集成：将用户反馈纳入教学方法
- 技能发展更好地了解安全知识差距和需求
安全评估类型
评估目的
- 安全验证：验证服务器是否符合安全要求
- 风险评估：评估部署决策的安全风险
- 漏洞发现：识别潜在的安全弱点
- 合规性评价：评估对安全标准和最佳做法的遵守情况
- 事故调查：分析安全事件和漏洞
评估方法
每种评估类型都会根据安全目标和风险背景接受量身定制的安全教育、适当的分析深度和具体指导。
安全评估类型
评估目的
- 安全验证：验证服务器是否符合安全要求
- 风险评估：评估部署决策的安全风险
- 漏洞发现：识别潜在的安全弱点
- 合规性评价：评估对安全标准和最佳做法的遵守情况
- 事故调查：分析安全事件和漏洞
评估方法
每种评估类型都会根据安全目标和风险背景接受量身定制的安全教育、适当的分析深度和具体指导。
使用和访问
此MCP服务器旨在与MCP兼容的客户端一起使用，并要求：
- 交互能力：用于会话安全指导和辅导
- 基本代码访问：用于进行安全分析和审查
- 漏洞情报：用于访问已知漏洞信息
- 安全工具集成：用于使用专门的安全分析工具进行编排
贡献
我们欢迎帮助用户做出更安全选择的贡献：
- 安全见解 来自真实工具评估
- 例子 好的和坏的工具模式
- 教学改进 基于用户反馈
- 新的安全检查 应对新出现的威胁
- 社区智能 关于工具声誉和质量
该工具是更广泛的模型上下文协议安全倡议的一部分。我们欢迎加强安全专业知识和教学能力的贡献：
- 安全专业知识：关于MCP特定威胁和漏洞的见解
- 教学方法：改进了对用户进行安全教育的方法
- 分析技术：评估MCP服务器安全性的更好方法
- 威胁情报：关于新出现的威胁和攻击媒介的信息
- 安全最佳实践：经过验证的安全MCP服务器开发和部署方法
参与
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