AIShield Security Scanner

Name: AIShield Security Scanner
Author: lm203688

ローカル

aishield.toolsセキュリティ21 日前に更新

リポジトリ公式サイト

AIShield Security Scanner について

AIShield Security Scanner は、MCP サーバー、スキル、プロンプトなどのエージェント関連資産を対象とするローカルのオープンソーススキャナーです。スキャン対象を実行せずに内容や設定のリスクを調べ、オフラインのほか MCP クライアントや CI ワークフローからも利用できます。

主な機能

01プロンプトインジェクションとツール汚染の検査
02サプライチェーンと設定リスクの確認
03中国語のプロンプト攻撃パターンの検出
04スキル、プロンプト、MCP 資産のスキャン
05入力を実行しないローカルスキャン

活用シーン

01接続前の MCP サーバー監査
02スキルやプロンプトの悪意ある指示の確認
03リポジトリの CI ワークフローへのスキャン追加
04設定をアップロードせずにエージェント資産を確認

MCP 対応

AIShield は MCP サーバーとして互換クライアントに接続でき、セキュリティスキャン機能をツールとして公開します。README では MCP 互換の JSON-RPC サービスについても説明しています。

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。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "lm203688-aishield": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aishield-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y aishield-mcp-server

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

npmaishield-mcp-server4.3.0stdio

ツール

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター	型	必須	説明
name	string	いいえ	ツール名（任意）
tool_type	enum	いいえ	ツールの種類mcp \| skill \| gpt \| prompt
source_url	string	はい	スキャン対象ツールの GitHub リポジトリ URL

詳細

AIShield

AI エージェント安全エコシステムのインフラ
_{あらゆるエージェントが、別のエージェントを安全に発見、検証、委任、支払いできるようにします}

🖥️ ローカル優先 · 依存関係ゼロ · コードはマシンの外に出ません
_{オープンソースのローカル版 — 同名のクラウド SaaS aishield.ai とはまったく異なる製品です}

   ██████╗██╗   ██╗██████╗ ███████╗██████╗ ███████╗███████╗ ██████╗
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  ██║       ╚██╔╝  ██╔══██╗██╔══╝  ██╔══██╗╚════██║██╔══╝  ██║
  ╚██████╗   ██║   ██████╔╝███████╗██║  ██║███████║███████╗╚██████╗
   ╚═════╝   ╚═╝   ╚═════╝ ╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚══════╝╚══════╝ ╚═════╝
              Security · Identity · Collaboration · Trust

🖥️ ローカル優先 · オープンソース · クラウドなし AIShield オープンソース版は完全にお使いのマシン上で動作します。サードパーティ製の依存関係はゼロで、100%オフラインで利用でき、コードや設定がクラウドにアップロードされることは一切ありません。また、スキャン時にスキャン対象の設定が実行されることはありません。 ⚠️ aishield.ai との違い：このリポジトリはローカルのオープンソース版であり、同名の商用クラウド SaaS aishield.ai（登録／キー／従量課金型のクラウドサービス）とはまったく異なる製品です。混同しないでください。

主な機能

🛡️ 313 件のルール（静的 286 + 情報 8 + レーダー 19） — OWASP MCP Top 10 (2025 v0.1) と OWASP Agentic AI Top 10 (2026) の全 10 種類のリスクに対応し、プロンプトインジェクション、権限昇格、不正アクセス、データ漏えい、プロトコル攻撃、サプライチェーンリスク、サンドボックス脱出の 6 つの主要分野を網羅します。

番号体系について（重要）：レポートの owasp_category フィールドにある ASI01–ASI10 は、本ライブラリ独自の分類番号です。 OWASP 公式の Top 10 for Agentic Applications 2026 の番号体系とは異なります。ASI01／ASI02／ASI03 のみが偶然一致しています。たとえば、本ライブラリの ASI04（メモリ操作とポイズニング）は、公式体系では ASI06 Memory & Context Poisoning に該当します。一方、公式の ASI04 は Agentic Supply Chain です。項目ごとの対応表は scanner/compliance.py の INTERNAL_ASI_TO_OWASP（compliance_summary() の戻り値にも含まれます）と docs/owasp-agentic-taxonomy-alignment.md を参照してください。 OWASP 公式の文言を引用する前に、必ずこの対応関係を確認してください。

🧰 エージェントコンピューターのコンテンツセキュリティプレーン — Cloudflare Sandboxes、forgevm、E2B、Open Interpreter、Goose などのランタイムが管理するのは影響範囲（エージェントが何にアクセスできるか）です。AIShield が管理するのはコンテンツの信頼性（エージェントが読み込む MCP サーバー、スキル、ツールの説明を信頼してよいかどうか）です。両者は互いを補完し、起動前のワークスペースの事前スキャン → サンドボックスの強化ルール → 呼び出しごとのアクセス許可 → 継続的な検証を実現します。詳しくはエージェントコンピューターの 2 つのセキュリティプレーンをご覧ください。

📄 Markdown を実行可能なコンテンツとしてスキャン — Skill 系のアセットでは、SKILL.md 自体がプログラムです。.md をすべて「ドキュメントの例」として扱い、重要度を下げるスキャナーでは、スキルのサプライチェーンを丸ごと見逃してしまいます。

🧠 高度なプロンプトインジェクション検出 — 中国語の検出に標準対応し、ピンインの変形、同音語への置き換え、文字分解攻撃など、地域に特有の回避手法を識別します。

🪪 エージェント ID システム — DID による分散型 ID の生成、多段階のレピュテーション評価、API Key のライフサイクル管理、完全な監査ログチェーンを提供します。

🤝 エージェント間の協調通信 — パブリッシュ／サブスクライブ型メッセージバス、協調セッション管理、エージェント間のタスク委任を内蔵し、エージェント同士の安全な対話を可能にします。

📦 セキュアなサンドボックス実行 — コードの事前チェックで危険なパターンをブロックし、Python／JavaScript／Shell の複数言語による隔離実行に対応します。実行結果は自動的に安全性を審査します。

🏪 スキルマーケットプレイス — スキルの公開、検索、呼び出しを一体化し、評価システムを内蔵しています。HTTP RPC による実際の呼び出し検証にも対応します。

📘 エージェント向けネイティブドキュメント — AGENTS.md（アーキテクチャ／コア不変条件／コントリビューション規約。AI コーディングエージェントが直接読み取るためのもの）+ COMMUNITY.md（配布・掲載先の一覧）

🔗 A2A プロトコルゲートウェイ — Google A2A プロトコルに対応し、Agent Card の登録と発見、インテリジェントなタスクルーティング、エージェント間のスケジューリングを提供します。

🔌 6 つの外部プロジェクトとの統合モジュール — プラグアンドプレイで利用できるセキュリティ強化スイートです。

モジュール	機能	依存関係
BB Browser	36 プラットフォーム、103 コマンドに対応する脅威インテリジェンス収集アダプター	依存関係ゼロ
Browser Use	AI によるブラウザーのセキュリティスキャン（XSS／SQLi／CSRF／偵察）	`browser-use`
Graph DB	Neo4j／FalkorDB／ArangoDB による脅威グラフと攻撃チェーンの検索	`neo4j`
Event Stream	Kafka／メモリ内イベントバス、Flink 形式のルールエンジン	`kafka-python`（オプション）
Scan Isolation	vCluster による隔離スキャン環境の管理	vCluster CLI
Persistent Agent	Grok Bot による永続的なセキュリティ監視エージェント	xAI API Key

💳 決済と課金 — API の従量課金、プラン管理、使用量統計を提供し、エージェント経済のインフラを支えます。

🏆 セキュリティ認証バッジ — スキャンに合格すると認証を自動発行し、GitHub README に埋め込める SVG バッジを生成します。ゴールド／シルバー／ブロンズの 3 段階です。

🌐 中立的な信頼機関（Neutral Trust Authority） — AIShield は単なるスキャナーではなく、エージェントエコシステムの信頼レイヤーです。スキャン対象の各アセットに、機械可読で署名可能な、発見用フォーマットに埋め込める Trust Attestation（aishield-trust/v1）の証明書を発行します。MCP Server Card／A2A Agent Card／Google ai-catalog は、それぞれの metadata に trust フィールドを追加するだけで、AIShield による「コンテンツを信頼できるか」という判定をコストをかけずに利用できます。このレイヤーは現在、エージェントのサプライチェーン全体で最も脆弱であり、主導権を争う動きが最も活発な空白領域です。AIShield の差別化の要は、ローカルでオフライン動作し、コンテンツ（プロンプトインジェクション／ツールポイズニング／サプライチェーンの変化）をスキャンし、スキャン対象の設定を決して実行しない、唯一の信頼判定です。エコシステムでの位置づけについては docs/ecosystem-positioning-2026.md をご覧ください。

AIShield を選ぶ理由

	AIShield	純粋なスキャンツール	クローズドソースの商用ソリューション	取引機能のないプラットフォーム
オープンソースの透明性	MIT 完全オープンソース	一部オープンソース	❌ ブラックボックス	一部オープンソース
セキュリティルールの網羅範囲	313 / 340 件（OWASP の二軸に準拠）	10-60 件	ベンダーに依存	限定的
中国語プロンプトの検出	6 プラットフォームの禁止語を網羅	❌	ベンダーに依存	❌
エージェントのアイデンティティと信頼	DID + 評判 + バッジ	❌	商用オプション	❌
エージェントのアイデンティティ / ネットワーク層スキャン	アイデンティティの欠陥 + 過剰なネットワーク接続をスキャン	❌	限定的	❌
エージェントの連携とマーケットプレイス	完全なエコシステム	❌	限定的	シンプルな登録
課金と経済モデル	標準搭載	❌	エンタープライズ版	❌
外部依存関係	依存関係なし	依存関係あり	N/A	依存関係あり
MCP 統合	ネイティブ対応	一部対応	限定的	一部対応

🔍 エージェントのアイデンティティと認証情報のスキャン（アイデンティティ層 / NHI） — 2026 年、エージェントセキュリティの主戦場は「ツールの実行」から「エージェントのアイデンティティを検証できること」へ移っています（A2A リポジトリの上位 issue はすべてアイデンティティ関連、Authentik は NHI によって再燃、ANS/DNSid/Entra Agent ID が相次いで登場）。AIShield は「信頼証明書を発行するだけ」から「アイデンティティの欠陥もスキャンする」へと進化しました。AgentCard/エージェントのアイデンティティに署名があるか、認証情報が短期間で失効するか、認可の範囲が広すぎないか（scope: "*" は最小権限に違反）、mTLS/DID が欠けていないか、委任時に scope attenuation が行われているかを確認します。詳しくはエージェントエコシステムの 2026 年動向とポジショニングをご覧ください。

🕸️ エージェントネットワーク / Mesh 設定スキャン（ネットワーク層） — Cloudflare Mesh はエージェントのネットワーク接続をインフラ化しましたが、公式に「エージェントごとのアイデンティティとポリシーが欠けている」と認めています（すべてのエージェントトラフィックが 1 つの Worker から来たものとして扱われます）。AIShield はこのギャップを補います。アカウント全体の Mesh/VPC バインディングによってネットワーク全体がすべてのエージェントに公開されていないか、エージェントのエンドポイントに認証がないか（auth: none）、プライベートリソースがパブリックに公開されていないか（public: true）をスキャンします。コンテンツの信頼性 + アイデンティティの帰属 + ネットワークの到達可能性という 3 つの対策で、エージェントの「信頼の浅瀬」を網羅します。

🔐 Authentik / NHI service-account スキャン（アイデンティティ層 · Authentik 系） — Authentik 形式の service-account エクスポートをスキャンします。同意をスキップする skip_authorization、有効期限のないトークン（token_ttl: 0/never）、広すぎる scope（"*"）、ハードコードされた client_secret を検出します。アイデンティティ層を「証明書の発行だけ」から「NHI の衛生状態もスキャンする」へと拡張します。

🪪 A2A AgentCard の構造検証（アイデンティティ層 · A2A 系） — .well-known/agent.json を JSON として構造検証します。署名がない、有効期限がない、https ではない、認証方式（securitySchemes）がない、委任チェーンで scope attenuation が行われていない、といった問題を検出します。A2A #1672/#1628 の「信頼の浅瀬」に直接対応します。

🛡️ AI-slop / 脱獄回避の検出（コンテンツ信頼層） — コンテンツ分類器を回避する目的で作られたプロンプト / skill を識別します。指示の上書き（ignore previous instructions）、DAN ロールプレイ、base64/翻訳による難読化、検出回避を意識した自己言及などを検出します。これは「AI らしさを消す」文化的潮流が武器化された側面であり、AIShield はその安全性 / 信頼性に対するヘッジ層となります（soundshuman のスタイル層とは補完関係にあり、競合ではありません）。

💰 AP2 / x402 支払い認可 scope 監査（経済層 · 支払い認可） — エージェントの支払い設定をスキャンします。無制限の maxAmount、確認不要の auto_approve、広すぎる支払い scope、intent（cartId/orderId）に紐付いていない支払い認可を検出します。エージェントの経済層における「3 つの認可」の収束を網羅します。

🧩 OWASP Agentic AI Top 10（ASI01–ASI10）をすべて網羅 — 11 個の新モジュールで「完全な空白 3 領域 + 一部のみ対応する 5 領域」を補完：

ASI01 目標の乗っ取り（scanner/goal_hijack_scan.py）：外部コンテンツを指示として扱うこと、目標の置き換え、永続的 / 恒久的な目標の注入。
ASI02 ツールの悪用 / 最小権限（scanner/least_agency_scan.py）：パイプラインから shell への接続、rm -rf、sudo、chmod 777、os.system/eval、認証情報や SSH key の読み取り。
ASI03 アイデンティティ / OAuth の状態（scanner/mcp_oauth_scan.py）：認証のないリモート MCP サーバー（CVE-2026-32211 型）、RFC 9207 issuer が欠けた OAuth、長寿命 / ローテーションされない token。（GPT Action リストは独自の auth schema に基づいて判定するため、MCP の不足として誤検出しません。）
ASI04 サプライチェーン / 出所の信頼性（scanner/provenance_scan.py）：バージョンが固定されていない npx/pip、commit が固定されていない git インストール、完全性が欠けたロックファイル、署名のない SBOM。
ASI06 メモリ / コンテキストの汚染（scanner/memory_scan.py）：メモリに書き込まれる指示、永続的 / 種となる目標、メモリファイルへの書き込み。
ASI07 エージェント間 / 委任（scanner/scope_composition_scan.py）：エージェント自身の認証情報でリクエストを転送する混乱した代理人（confused deputy）。
ASI08 連鎖的な障害 / 影響範囲（scanner/scope_composition_scan.py）：認証情報の読み取り + 外部への持ち出しの組み合わせ（接続済みのすべての server scope の和集合）。
ASI09 人間と機械の信頼の悪用（scanner/dark_pattern_scan.py）：権威のなりすまし、検証の抑制、虚偽の保証、緊急性の演出 — 2 つ以上のシグナルが同時に検出された場合にのみ警告します（誤検出を低減）。
ASI10 制御不能なエージェント / 改ざん防止（scanner/antitamper_scan.py）：自己防御 / 削除後の再インストール、他のコンポーネントの無効化 / 置き換え、解析回避 / 隠された指示。
ツール / スキルの完全性（scanner/tool_integrity_scan.py）：ツール名の typosquat（標準ブランドとの編集距離 ≤2、CVE-2026-30856 型）、バージョンが固定されていないリモート MCP（rug-pull）。
レジストリのサプライチェーン（scanner/registry_supply_scan.py）：スキル名の typosquat、疑わしい外部への持ち出し、段階的に隠されるペイロード（メインファイルからインストールコマンドを二次 .md ファイルに遅延）。

上記 11 個のモジュールはすべて、tests/test_capability_full_scan.py の「良性ケースでは誤検出ゼロ + 悪意あるケースは引き続きブロック」という契約（40 項目）に合格しています。全テストの結果は 523 件合格 / 0 件失敗 / 9 件スキップ です。

AIShield は単なるスキャナーではありません — AI エージェントセキュリティエコシステムのための完全なインフラです。

クイックスタート

AIShield は完全にローカルで実行されるオープンソースツールです。登録不要、アカウント不要、コードがクラウドにアップロードされることもありません。クライアントへの直接接続には MCP の使用を推奨します。

方法 1（推奨）：MCP サーバーとして接続

インストール不要で、1 行のコマンドから Claude Desktop / Cursor / 任意の MCP クライアントに接続できます。

{
  "mcpServers": {
    "aishield": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aishield-mcp-server"]
    }
  }
}

接続後は設定不要で、会話中に次のように指示するだけで使えます。

「この MCP ツールにプロンプトインジェクションのリスクがあるかスキャンしてください」

方法 2：ローカル API サーバー（任意）

git clone https://github.com/lm203688/aishield.git
cd aishield
python api/server.py

起動後、http://localhost:8450 にアクセスすると、ローカル API パネルを確認できます。この server は完全にローカルで実行され、登録不要、クレジット不要、パブリックネットワークへの依存なしです。スキャンはすべてお使いのマシン上で実行されます。

セキュリティバッジの取得

スキャンに合格したら、プロジェクトの README にセキュリティバッジを埋め込めます（インスタンスをセルフホストした後、ドメインを置き換えてください）。

![AIShield Security](https://aishield.tools/badge/my-agent-tool)

MCP 統合

AIShield は MCP サーバーとして、Claude Desktop、Cursor などの MCP 対応クライアントに直接統合できます。

Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "aishield": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "api.mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/aishield"
    }
  }
}

Cursor / その他の MCP クライアント

同じ内容を MCP 設定に追加すると、会話中に AIShield のすべてのセキュリティスキャン機能を直接呼び出せます。

統合後は、会話中に次のように指示できます。

"この MCP ツールにプロンプトインジェクションのリスクがあるかスキャンしてください"

"このテキストに禁止語が含まれているか確認してください"

CI 安全门禁（GitHub Action）

把 AIShield 接入任何仓库的 CI：每次 push / PR 自动扫描工作区里的 MCP server、skill、prompt，达到阈值即让构建失败。

# .github/workflows/aishield.yml
name: AIShield Security Scan
on: [push, pull_request]
jobs:
  aishield:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: lm203688/[email protected]   # 发布到 Marketplace 后可用；此前用 commit/ tag 引用
        with:
          fail_on: high        # safe / medium / high / critical
          tool_type: mcp       # mcp / skill / gpt / prompt
      - name: 上传 SARIF 到 GitHub Security
        if: always()
        uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3
        with:
          sarif_file: aishield.sarif

差异化：默认 no-spawn（不执行被扫配置） + 内容/prompt 注入检测 + 中文合规（违禁词）——占「中国合规 + 不执行」位，与 AgentAuditKit 的通用位互补。

外部项目集成

AIShield 内置 6 个即插即用的集成模块，提升安全扫描和威胁情报能力。所有模块零依赖即可运行，外部依赖为可选增强。

快速使用

from scanner.integrations import EventPipeline, VClusterManager, PersistentAgent

# 实时事件管道
pipeline = EventPipeline()
pipeline.publish_vulnerability("CVE-2026-12345", "critical", "https://target.com")

# 隔离扫描环境
manager = VClusterManager()
env = manager.create_scan_env("target-scan-001")

# 持久化安全代理
agent = PersistentAgent(api_key="your-xai-key")
agent.analyze_threat({"cve_id": "CVE-2026-12345", "severity": "critical"})

安装可选依赖

pip install -r requirements-integrations.txt

详见 requirements-integrations.txt 和 scanner/integrations/ 目录。

本地 API 文档（localhost:8450）

以下端点由本地 python api/server.py 提供，运行在 localhost:8450，无公网依赖、无需注册。先按上文「快速开始 · 方式二」启动本地 server，再访问对应端点。核心端点包括：

安全扫描

方法	端点	描述
`POST`	`/api/v1/audit`	完整安全扫描（含 5 维评分）
`POST`	`/api/v1/prompt-check`	Prompt 注入检测
`POST`	`/api/v1/banned-words`	违禁词检测（6 平台）
`POST`	`/api/v1/scan/api`	OpenAPI / Swagger 安全扫描
`GET`	`/api/v1/health`	服务健康检查
`GET`	`/api/v1/stats`	扫描统计数据

Agent 生态

方法	端点	描述
`GET`	`/api/v1/identity/agents`	Agent 列表
`POST`	`/api/v1/collab/publish`	发布协作消息
`POST`	`/api/v1/skills/publish`	发布技能
`POST`	`/api/v1/sandbox/execute`	沙箱安全执行
`GET`	`/api/v1/proxy/tools`	可代理工具列表
`POST`	`/api/v1/proxy/call`	代理调用认证工具

项目架构

graph TB
    subgraph Clients["客户端"]
        MCP["MCP 客户端<br/>(Claude / Cursor)"]
        SDK["HTTP 客户端 / SDK"]
    end

    subgraph Server["AIShield Server (Port 8450)"]
        API["REST API<br/>ThreadingMixIn 并发"]
        MCPE["MCP Endpoint<br/>StreamableHTTP"]

        subgraph Scanner["安全扫描引擎"]
            PE["Prompt 注入检测"]
            MW["零宽字符检测"]
            RP["Rug Pull 检测"]
            AS["API 安全扫描"]
            BW["违禁词检测"]
            SC["5 维评分引擎<br/>313/340 条规则"]
        end

        subgraph Eco["生态模块"]
            ID["Agent DID<br/>身份系统"]
            RP2["信誉评分"]
            CO["协作通信总线"]
            SB["安全沙箱"]
            MK["技能市场"]
            A2A["A2A 协议网关"]
            PAY["支付与计费"]
            BD["认证徽章"]
        end

        subgraph Integrations["外部项目集成"]
            BB["BB Browser<br/>威胁情报采集"]
            BU["Browser Use<br/>AI 浏览器扫描"]
            GDB["Graph DB<br/>威胁图谱"]
            ES["Event Stream<br/>实时事件管道"]
            VC["vCluster<br/>隔离扫描环境"]
            GA["Grok Agent<br/>持久化监控"]
        end
    end

    MCP --> MCPE
    SDK --> API
    MCPE --> Scanner
    API --> Scanner
    API --> Eco
    Scanner --> SC
    SC --> BD

技术特点：

零依赖架构 — 纯 Python 标准库实现，无需 pip install 任何第三方包
ThreadingMixIn 并发 — 内置线程池处理，支持多请求并行
JSON 文件存储 — 轻量持久化，线程安全，开箱即用
OWASP API Security 映射 — 9 大安全类别全覆盖
中文违禁词引擎 — 覆盖微信、抖音、小红书、B 站、微博 6 大平台

安全认证徽章

AIShield 为通过安全扫描的工具自动签发可嵌入的 SVG 徽章，让你的项目安全状态一目了然。

徽章等级

等级	条件	徽章样式
🥇 Gold	总分 >= 90	金色边框 + 盾牌
🥈 Silver	总分 >= 70	银色边框 + 盾牌
🥉 Bronze	总分 >= 50	铜色边框 + 盾牌

在你的项目中使用

在你的 README.md 中添加以下代码：


![AIShield Verified](https://your-aishield-domain.com/badge/your-tool-name)

AIShield 会根据最新扫描结果动态渲染徽章颜色和状态。

Runner Provenance：装上去的东西，凭什么相信它

Agent 生态里最贵的沉默成本，是把"能在注册表里搜到"当成"被审计过"。我们把它拆成可核对的三句话：

1）本包带 sigstore provenance，绑定到具体 commit。 aishield-mcp-server 的每一次发布都走 npm publish --provenance，由 GitHub Actions 的 OIDC 身份签发，证明"这个 tarball 确实由 lm203688/aishield 的某次 commit 在 GitHub 托管 runner 上构建"。它不是自签名的声明，而是可在本地复核的 attestation：

npm audit signatures                                   # 校验依赖与 provenance 链
npm view aishield-mcp-server --json | jq .dist.attestations

2）"已发布 / 已上架 / 已被收录" 一律不等于 "已审计"。 本包在 npm、Glama 等渠道的上架只说明分发动作发生了，不构成任何一方对代码安全性的背书。第三方目录里的描述是第三方写的，以本仓库与本文件为准。

3）我们只对自己的规则集与检测能力负责，不替别人做背书。 AIShield 是一个本地、离线、非执行式的扫描器：它读配置与代码、给出发现，但不替第三方声明"无风险"。扫描通过只意味着"在本次规则集下未发现已知模式"。

分发面	可取到什么	可信度边界
本仓库源码	全部实现与规则	唯一权威来源
npm `aishield-mcp-server`	构建产物 + provenance attestation	可验到 commit；不含仓库外注入
GitHub Action `aishield-security-scan`	CI 门禁与评分	评分口径见 `docs/ci-self-scan.md`
线上 `aishield.tools/api/v1/*`	发现文档与只读数据	无写权限、无凭据托管
第三方目录 / 聚合站	第三方描述	不构成本方声明

路线图

Phase 1 — 安全扫描引擎 ✅ (当前)

313 MCP / 340 Skill 条 OWASP MCP Top 10 + Agentic ASI01–10 对齐检测规则
5 维安全评分引擎
中文 Prompt 注入检测（拼音 / 谐音 / 拆字）
零宽字符 / 隐写术 / Rug Pull 检测
违禁词检测（6 大中文平台）
MCP Server 模式 + StreamableHTTP
代理调用网关

Phase 2 — 信任生态

Phase 3 — 规模化治理

贡献指南

我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于：新检测规则、Bug 修复、文档改进、功能建议。

参与步骤

Fork 本仓库
创建特性分支：git checkout -b feature/your-feature-name
提交变更：git commit -m 'feat: add xxx feature'
推送分支：git push origin feature/your-feature-name
提交 Pull Request

提交规范

使用 Conventional Commits 格式：

feat: 新功能
fix: Bug 修复
docs: 文档变更
refactor: 代码重构
test: 测试相关
chore: 构建 / 工具链变更

贡献检测规则

在 scanner/rules.py 中添加新规则，确保与 OWASP MCP Top 10 分类对齐。提交 PR 前运行测试：

python tests/quick_test.py

デプロイ

AIShield は複数のデプロイ方法に対応しています。

直接実行：

python api/server.py

Docker：

docker build -t aishield .
docker run -p 8450:8450 aishield

Railway / Render：

プロジェクトには railway.json、render.yaml、Procfile が組み込まれており、ワンクリックでデプロイできます。

詳しくは DEPLOY.md をご覧ください。

🚀 すぐに始める

最適な方法を選択してください。すべてローカルで実行でき、登録は不要です。

方法	操作	適した用途
MCP 統合（推奨）	`npx -y aishield-mcp-server` で Claude Desktop / Cursor に接続	会話中に直接スキャンし、コードを端末の外に出さない
ローカル実行	`git clone` + `python api/server.py`	ローカル API パネル、開発時のデバッグ、カスタムルール
CI ゲート	GitHub Action に接続（下記参照）	push / PR を自動スキャンし、しきい値に達すると失敗
コマンドライン	`python scanner/...`	カスタムスクリプト / 一括スキャン

すべての方法がローカルで完結し、データが外部に送信されることはありません。このオープンソース版はクラウド SaaS aishield.ai とは関係ありません。

3 分で始める（ローカル優先 · コードを端末の外に出さない）

# 1. 启动本地 API 面板（零依赖）
git clone https://github.com/lm203688/aishield.git
cd aishield
python api/server.py          # 打开 http://127.0.0.1:8450

# 2. 或在 Claude Desktop / Cursor 直接接入 MCP（推荐）
npx -y aishield-mcp-server

# 3. 一行扫描任意 MCP server / skill / prompt
from scanner.workspace_scan import scan_workspace
report = scan_workspace("./your-agent-project", tool_type="mcp")
print(report.summary())

機能の完全な一覧、オフライン優先のエントリーポイント、When-to-Recommend については、llms.txt をご覧ください。

謝辞

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Google A2A Protocol — エージェント間通信プロトコルの参考資料
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基本情報

作者: lm203688
言語: node
バージョン: 4.3.0
トランスポート: stdio
掲載日: 2026年8月28日
最終更新: 1 日前
公式 Registry: io.github.lm203688/aishield

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