context-oversharing-auditor について
エージェントとMCPのソースコードを監査し、OWASP MCP10のコンテキスト過剰共有を検出するMCPサーバーです。会話、メモリー、セッション、システムコンテキストを過剰に公開するハンドラーを開発者が特定できます。
主な機能
- 01会話履歴全体を返すツールの検出
- 02範囲が限定されていないメモリー検索ツールの指摘
- 03共有グローバルセッションストアの検出
- 04ツール経由で公開されるシステムプロンプトの検出
- 05セッション間の結果再利用と未フィルターのベクトル検索を確認
活用シーン
- 01会話データを返すハンドラーのレビュー
- 02メモリーツールの過度に広いアクセスの確認
- 03セッションストレージのユーザー別分離の確認
- 04ベクトル検索のテナントまたはユーザーフィルターの監査
MCP 対応
エージェントとMCPのソースコードを監査し、OWASP MCP10に関連するコンテキスト過剰共有パターンを検出します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
4掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| label | string | いいえ | 検出結果に表示する任意のラベル(例:ファイル名) |
| content | string | はい | スキャンするコードの内容 |
詳細
@guardbee/mcp-context-oversharing-auditor
🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch
エージェント/MCP のソースを監査し、OWASP MCP10:2025 — コンテキストの過剰共有を検出する MCP サーバーです。
toxic-flow-auditor は、ツールカタログが致命的な三要素を連鎖させられるかを評価します。このパッケージでは、別の MCP10 の問いを扱います。ハンドラーは、現在のユーザー/テナントが閲覧すべき範囲を超えて、セッション、メモリ、またはシステムのコンテキストを返していないでしょうか?
テレメトリーはデフォルトでオフです。
GUARDBEE_TELEMETRY=1を設定すると、サーバー、ツール、成功の有無、所要時間、およびファイルパスなどの短いパラメーター値が送信されます。長い文字列やcontent、token、passwordなどのフィールドはプレースホルダーに置き換えられます。@guardbee/mcp-telemetryをご覧ください。
検出するパターン
| パターン | 重大度 | 意味 |
|---|---|---|
tool_dumps_full_conversation | critical | ツールが messages/会話履歴全体を返す |
unscoped_memory_recall_tool | high | dump_memory/get_all_memories のようなツール |
shared_global_session_store | high | ユーザーごとのキーがないグローバルなセッション Map/dict |
system_prompt_exposed_via_tool | high | ツールが systemPrompt/開発者向け指示を返す |
cross_session_tool_result_reuse | medium | 別のセッションのコンテキストに以前のツール結果が混在する |
vector_query_without_filter | high | テナント/ユーザーのメタデータフィルターを使わないベクトル/RAG 検索 |
クイックスタート
{
"mcpServers": {
"guardbee-context-oversharing-auditor": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@guardbee/mcp-context-oversharing-auditor"]
}
}
}
npx @guardbee/mcp-context-oversharing-auditor scan ./src --format=sarif
フィードバック
質問、アイデア、または誤検知については、GitHub Discussionsでスレッドを立てるか、issue を作成してください。GuardBee が役に立った場合は、リポジトリに ⭐ を付けていただくと、ほかの人にも見つけてもらいやすくなります。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。