agent-bom

AI エージェントを支える脆弱なソフトウェアを見つけ、リスクを示す証拠をたどります。

AI エージェントと MCP サーバーを担当する AppSec およびプラットフォームエンジニア向けです。 リポジトリをスキャンし、検出結果をエージェントやインフラストラクチャのコンテキストと関連付け、 影響範囲と到達可能性の証拠に基づいて修正の優先順位を決められます。影響を受けるもの、 証拠から裏付けられること、レビューが必要なアクションを説明します。 AI、MCP、クラウドインフラストラクチャ向けのオープンソースセキュリティスキャナーとセルフホスト可能なコントロールプレーンです。 ローカルスキャンにアカウントは不要です。

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クイックスタート

調査するリポジトリで実行します。

pip install agent-bom
agent-bom scan .

インベントリ、検出結果、カバレッジの不足、修正のガイダンスをターミナルで確認します。 agent-bom scan . -f sarif -o findings.sarif でレポートを保存し、 アップロードして CI のゲートを設定します。 セットアップに失敗した場合は agent-bom doctor を実行してください。初回実行ガイドをご覧ください。

手元にプロジェクトがない場合は、agent-bom scan --demo --offline を実行して、同梱のサンプルを使います。 終了コード 1 は想定どおりです。サンプルがセキュリティゲートに引っかかるためです。ゼロ以外の終了コードは、 セキュリティゲートまたは評価の未完了を示す場合があります。レポートとカバレッジを確認してください。 終了コードをご覧ください。

録画には、ラベル付きのサンプルデータと同梱のアドバイザリーを使用しています。認証情報への参照は 名前であり、秘密の値ではありません。記録された関係性は、悪用やデータアクセスの成功を証明するものではありません。

コンテキストと露出範囲を調査する

脆弱なコンポーネントを使用しているエージェントはどれですか？ どこにアクセスできますか？ その経路を裏付ける証拠は何ですか？ 保持されたスキャンを、テナント単位で厳密にスコープされた識別情報を使って相関させます。各エージェントからMCP サーバー、パッケージ、検出結果、認証情報、データストアへと記録された影響範囲をたどります。各関係のソースと証拠の種類を確認し、同じスコープを再スキャンして変更点を確認します。

架空のサンプル環境です。破線の使用、認証情報、アクセスのリンクは設定またはモデル化されたものであり、実行時に観測されたものではありません。経路分析の対象は、収集されたスナップショットのみです。

エージェントから検証済みの修正まで： Document Intake Agentを選択し、CVE-2023-4863（高、KEV掲載）と各矢印の証拠を確認して、提案された修復を実施し、変更したピンを再スキャンしてスナップショットを比較します。この比較で検証できるのは変更された入力であり、稼働中のデプロイではありません。

裏付けとなる証拠：1つのパッケージ、3つの解析済み入力。 リポジトリのピン、イメージのSBOM、モデル化されたKubernetesワークロードは、1つの[email protected]に解決されます。イメージのインベントリとデプロイ内の出現箇所は別々のノードとして維持されます。アドバイザリの受領記録は未解決です。

実際のパーサーとモデル化されたインフラストラクチャを使用しています。グラフ上の経路は悪用を証明するものではありません。

コンテキスト、相関、到達可能性を確認する · リファレンスラボを実行する · これらのスクリーンショットを再現する

検出結果をチームに説明するには、影響を受けるアセット、ソースの受領記録、証拠の不足、確認すべき次のアクションをまとめた影響概要を作成します。

リポジトリとクラウドの調査

ソースのインポート、デプロイ設定、CIから、公開済みコンテナとその脆弱なパッケージまでをたどります。

公開APIゲートウェイから、脆弱なワークロード、そのロール、PIIバケットまでをたどります。

## サンプルグラフを開く

pip install 'agent-bom[ui]==0.110.0'
agent-bom quickstart --run --offline

表示されたサーバーコマンドを実行し、グラフの URL を開きます。オフラインのクイックスタートではパッケージの CVE 検索が省略されるため、CVE が 0 件でも安全性が確認されたわけではありません。アドバイザリに基づく検出結果を確認するには、同梱のデモを使用するか、アドバイザリデータベースにデータを登録してください。

環境内でセルフホストする

インフラストラクチャ、ID、データベース、監査の境界は、お客様の管理下にあります。公開リリースのチェックアウトからローカルのパイロット環境を開始します。

git clone --depth 1 --branch v0.110.0 https://github.com/koda-ai-studio/agent-bom.git && cd agent-bom
AGENT_BOM_IMAGE_TAG=0.110.0 docker compose up -d

http://localhost:3000 を開き、Connections または New Scan を選択します。パイロット環境はループバックにバインドされ、状態は Docker ボリュームに保持されます。クラウドアカウントの場合は、スコープを限定した読み取り専用の接続を追加し、アクセスを確認してからスキャンを開始します。認証付きデプロイを使用してください。

• CLI または CI でスキャンし、検出結果、SBOM、レポートをエクスポートします。
• ご自身のコントロールプレーンで、インベントリ、グラフの証拠、修復情報、コンプライアンス情報を一元管理します。
• プロキシまたはゲートウェイを通じて、選択したライブ MCP ツール呼び出しにポリシーを適用します。

Docker パイロットガイド · PostgreSQL を使用する Compose · デプロイ方法を選択 · エンタープライズ向け制御 · クラウドアカウントを接続

既存のツールと連携する

CLI または GitHub Action、REST API、MCPを使用でき、SARIF、CycloneDX、 SPDX、JSON、HTMLにエクスポートできます。クラウドコネクターとフリート同期でインベントリを収集し、 プロキシとゲートウェイのデプロイで実行時の証拠を追加します。

コーディングアシスタントでは、agent-bom mcp server を実行します。 Claude Code では、/plugin marketplace add koda-ai-studio/agent-bom を実行してから、/plugin install agent-bom@agent-bom を実行し、プラグインをインストールします（詳細）。 /plugin install agent-bom-guard@agent-bom を追加すると、Claude が実行する前に悪意のあるパッケージやタイポスクワッティングされたパッケージのインストールをブロックできます（詳細）。 デフォルトプロファイルの、目的を絞った 8 つのツールから始められます。 グラフ、クラウド、実行時、監査の作業には、MCP プロファイルを選択してください。 3 つの調査を試す：影響を受けるエージェント、エクスポージャーの証跡、スキャン前後の比較です。 既存のスキャナーレポートをインポートして、元の証拠を置き換えずに利用できます。

分離した実行を優先する場合は、uvx agent-bom scan . を使用するか、uvx agent-bom check [email protected] --ecosystem pypi で依存関係を確認してください。繰り返しチェックするには、pre-commit と CI の設定を追加します。

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信頼性と証拠

デフォルトでは、検出に読み取り専用アクセスを使用します。明示的なディスクのサイドスキャンでは、一時的なクラウドリソースが作成されます。不足している証拠は、利用不可または部分的な状態のままです。制御項目とのマッピングは、監査の認証を意味しません。

MITRE の手法との関連付けは調査の参考情報であり、攻撃の証明ではありません。ATLAS マッピングの証跡には、弱点との関連付けとソースカタログのハッシュが保持されます。モデル化されたグラフの経路は、実行が観測されたことや、アクセスが有効であることを立証するものではありません。

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貢献とサポート

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ソースバージョン：v0.110.0 · 最新リリース：v0.110.0 · 変更履歴