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mythos-agent

mythos-agent

ローカル
github.com/mythos-agentセキュリティ4823 週間前に更新

mythos-agent について

mythos-agent は、アプリケーションセキュリティ向けのオープンソースの AI コードレビューアシスタントです。仮説ベースのスキャン、CVE のバリアント分析、多段階の検証を組み合わせて、問題の可能性を指摘します。根拠の説明と修正案を求める開発者やセキュリティチーム向けです。

主な機能

  1. 01仮説に基づく AI セキュリティスキャン
  2. 02既知 CVE のバリアント分析
  3. 03多段階による検出結果の検証
  4. 04シークレット、依存関係、IaC の検査
  5. 05修正パッチと SARIF レポート
  6. 06VS Code と GitHub Action への統合

活用シーン

  1. 01マージ前のコードのセキュリティレビュー
  2. 02既知 CVE と同じ根本原因を持つコードの探索
  3. 03コンプライアンス規格に対応づけたスキャンレポートの作成

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": {
"mythos-agent-mythos-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mythos-agent"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y mythos-agent

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
npmmythos-agent4.0.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

English · 简体中文

mythos-agent — 警備犬の子犬Cerby

mythos-agent — 10秒間のセキュリティチェックのデモ

mythos-agent

アプリケーションセキュリティ向けのAIコードレビューアシスタントです。

オープンソースです。コードを読み込み、潜在的なセキュリティ問題を検出し、推論の根拠を説明して、修正案を提案します。

CI npm ライセンス Discord Node 接続済みスキャナー 実験的スキャナー ルール

mythos-agent.com

クイックスタート • 仕組み • コマンド • ハントモード • バリアント分析 • 連携機能 • 貢献 • ビジョン • ロードマップ


mythos-agentは、セキュリティ重視のチームのレビュアーと同じ視点でコードをレビューします。 潜在的な問題パターンを調べ、既知のCVEのバリアントを確認し、検出結果を確信度に基づいてランク付けして、採用または却下できる修正案を提案します。全体像については VISION.mdをご覧ください。

新しいコントリビューターの方へ: 現在進行中の6か月間の作業計画は、ピン留めされたイシュー [Roadmap] mythos-agent H1 2026 Goals にあります。協力を募集している項目には🙋マークが付いています。初めての方は、good-first-issueのガイダンスをCONTRIBUTING.mdでご確認ください。

セキュリティチームおよびEU CRA準拠の下流製造業者の方へ: 脆弱性開示のSLAについてはSECURITY.md、EU CRAにおける当社の役割宣言についてはdocs/security/cra-stance.md、公開脅威モデルについてはdocs/security/threat-model.md、バージョン管理、LTS、EOLのポリシーについてはRELEASES.mdをご覧ください。OpenSSF Best Practices Badge(Passing)の申請は2026年6月を予定しています。リリースにはSigstoreによる署名が付与され、下流の製造業者のコンプライアンス対応向けにCycloneDX SBOMが同梱されます。

npx mythos-agent hunt
🔐 mythos-agent hunt — AI Code-Review Assistant

✔ Phase 1: Reconnaissance — 12 entry points, express, typescript, postgresql
✔ Phase 2: Hypothesis — 8 security hypotheses generated
✔ Phase 3: Analysis — 15 findings (semgrep, gitleaks, trivy, built-in), 22 false positives dismissed
✔ Phase 4: Reproduction — 2 finding chains, 3 reproductions

🧪 Security Hypotheses

  [HIGH] HYPO-001 — Race condition: concurrent payment requests could double-charge
    src/payments.ts:45 (race-condition)
  [HIGH] HYPO-002 — Auth bypass: JWT token not validated after password change
    src/auth.ts:78 (auth-bypass)

📊 Confidence Summary

  3 confirmed | 8 likely | 4 possible | 22 dismissed

⛓️ FINDING CHAINS

 CRITICAL  SQL Injection → Auth Bypass → Data Exfiltration
  ├── src/api/search.ts:45      — unsanitized input in SQL query
  ├── src/middleware/auth.ts:88  — JWT verification skippable
  └── src/api/export.ts:23      — bulk export has no ACL

🧪 Reproductions

  SPX-0001 — SQL injection in search endpoint
    See repro steps in docs/reproductions/SPX-0001.md

  Trust Score: 2.3/10 — critical issues found

クイックスタート

# Install
npm install -g mythos-agent

# Quick scan (no API key needed)
mythos-agent scan

# Full autonomous hunt (needs API key)
mythos-agent init
mythos-agent hunt

# Find variants of known CVEs
mythos-agent variants CVE-2021-44228

# Ask security questions
mythos-agent ask "are there any auth bypasses?"

# Check available tools
mythos-agent tools

仕組み

mythos-agentは、ほかのどのオープンソースツールも併せて実現していない3つの機能を組み合わせています。

1. 仮説に基づくスキャン

既知のパターンとの照合ではなく、AIが何が問題になり得るかを推論し、「このトランザクションは行をロックしていないため、競合状態が発生する可能性がある」や「この認証チェックは文字列比較を使っているため、タイミング攻撃を受ける可能性がある」といった仮説を生成します。

2. バリアント分析(Big Sleepの手法)

既知のCVEを指定すると、mythos-agentはコードベース内から、構造は似ているものの構文が異なるコードを見つけます。根本原因は同じで、場所が異なります。GoogleのBig Sleepが実際のゼロデイ脆弱性を20件発見したのも、この手法によるものです。

3. 多段階検証

すべての検出結果は、確信度のパイプラインを経由します。

  • パターンスキャン → 候補
  • AI による仮説 → 理論上のリスクを確認
  • スマートファザー → 動的にテスト
  • PoC ジェネレーター → 具体的なエクスプロイトにより実在することを証明

複数の段階を通過した検出結果のみが「確認済み」として報告されます。

コマンド

コマンド説明
hunt [path]自律型マルチエージェントによるフルスキャン(偵察 → 仮説 → 分析 → エクスプロイト)
scan [path]標準スキャン(パターン + シークレット + 依存関係 + IaC + AI)
variants [cve-id]コードベース内の既知の CVE の亜種を検索
fix [path]AI が生成するパッチ。--apply を指定できます
ask [question]自然言語でのセキュリティに関する問い合わせ
taint [path]AI によるデータフロー/汚染解析
watchファイル保存時にスキャンする継続的なモニタリング
dashboardチャートと検出結果テーブルを備えたローカル Web UI
report [path]ターミナル/JSON/HTML/SARIF 形式でエクスポート
policySOC2/HIPAA/PCI/OWASP 準拠のポリシー・アズ・コード
rulesコミュニティルールパックのレジストリ(検索/インストール/公開)
toolsインストール済みの外部セキュリティツールを確認
initセットアップウィザード(Anthropic、OpenAI、Ollama、LM Studio)

ハントモード

mythos-agent hunt は、マルチエージェントのパイプライン全体を実行します。

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│    Recon     │ →   │  Hypothesis  │ →   │   Analyze    │ →   │   Exploit    │
│    Agent     │     │    Agent     │     │    Agent     │     │    Agent     │
├──────────────┤     ├──────────────┤     ├──────────────┤     ├──────────────┤
│ Map entry    │     │ Reason about │     │ All scanners │     │ Chain vulns  │
│ points, auth │     │ what could   │     │ + external   │     │ + generate   │
│ boundaries,  │     │ go wrong per │     │ tools + AI   │     │ PoC exploits │
│ data stores  │     │ function     │     │ verification │     │              │
└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘

亜種解析

既知の CVE と同じ根本原因を持つコードをプロジェクト内で検索します。

# Search for Log4Shell-like patterns
mythos-agent variants CVE-2021-44228

# Auto-detect and scan for variants
mythos-agent variants --auto

亜種アナライザーは、CVE の根本原因のパターン(表面的な構文ではありません)を抽出し、構造的に類似したコードをコードベース内で検索します。

スキャナー(デフォルトで有効な15種類+実験的な28種類、329以上のルール)

デフォルトのスキャナーは、すべての mythos-agent scan の実行時に動作します。実験的なスキャナーは実装済みで、ユニットテストも完了しているクラスです。tarball に含まれていますが、CLI、HTTP、MCP、エージェントのいずれのエントリーポイントからも、まだ利用できません。これらは、配線不変条件テストの KNOWN_EXPERIMENTAL で管理されています。

カテゴリ検出対象ルール数ステータス
コードパターンSQLi、XSS、コマンドインジェクション、eval、SSRF など25以上デフォルト
フレームワークルールReact、Next.js、Express、Django、Flask、Spring、Go27デフォルト
シークレットAWS、GitHub、Stripe、API キー、DB URL、秘密鍵+エントロピー22デフォルト
依存関係(SCA)OSV API を介した既知の CVE(10種類のロックファイル形式)OSVデフォルト
IaCDocker、Terraform、Kubernetes の設定ミス13デフォルト
AI/LLM セキュリティプロンプトインジェクション、AI 出力の安全でない eval、コスト攻撃13デフォルト
API セキュリティOWASP API Top 10:BOLA、マスアサインメント、認証の不備12デフォルト
クラウド設定ミスAWS/Azure/GCP:公開ストレージ、ワイルドカード IAM、開放されたファイアウォール14デフォルト
セキュリティヘッダーCSP、HSTS、X-Frame-Options、Referrer-Policy8デフォルト
JWTアルゴリズム、有効期限、保存、失効、オーディエンス9デフォルト
セッション固定化、有効期限、Cookie フラグ、localStorage のトークン7デフォルト
ビジネスロジック負の金額、クーポンの再利用、在庫の競合、権限の昇格6デフォルト
暗号監査弱いハッシュ、ECB モード、ハードコードされたキー、非推奨の TLS11デフォルト
プライバシー/GDPRPII の取り扱い、同意、データ保持(GDPR 条文へのマッピング)9デフォルト
競合状態TOCTOU、非アトミック操作、二重支払い、トランザクションの欠落7デフォルト
ReDoS正規表現の壊滅的なバックトラッキング(ネストした量指定子、重複する選択肢)—デフォルト
サプライチェーンタイポスクワッティング、依存関係の混乱、危険なインストールスクリプト12実験的
ゼロトラストサービスの信頼、mTLS、ネットワークセグメンテーション、IP ベースの認証8実験的
GraphQLイントロスペクション、深度制限、フィールド認証、バッチ処理8実験的
WebSocket認証、オリジンチェック、メッセージ検証、ブロードキャスト XSS7実験的
CORSオリジンの反射、認証情報の処理、部分文字列によるバイパス7実験的
OAuth/OIDCstate の欠落、PKCE なし、インプリシットフロー、クライアントシークレットの漏えい7実験的
SSTIJinja2、EJS、Handlebars、Pug、Nunjucks、Twig、Go テンプレート7実験的
その他の実験的なスキャナー(さらに21種類、デフォルトのスキャンにはまだ組み込まれていません)

SQL インジェクションの詳細分析、XSS の詳細分析、NoSQL、コマンドインジェクション、デシリアライゼーション、パストラバーサル、オープンリダイレクト、XXE、入力検証、クリックジャッキング、DNS リバインディング、サブドメイン列挙、依存関係の混乱、環境変数、ログ記録、エラー処理、キャッシュ、メール、アップロード、メモリ安全性、権限。

それぞれ src/scanner/ のクラスとして実装され、src/scanner/__tests__/coverage-scanners.test.ts / new-scanners.test.ts にユニットテストがありますが、CLI コマンド、HTTP API ルート、MCP ハンドラー、エージェントパイプラインのいずれからも呼び出されません。各スキャナーを保留している理由については、配線不変条件テストの KNOWN_EXPERIMENTAL を参照してください。組み込む際は、main 上の HeadersScanner / JwtScanner / SessionScanner / BusinessLogicScanner のコミットに従います。

上記のスキャナーに加えて、mythos-agent には補完的な分析機能も含まれています(スキャナーの合計数には含まれません)。コールグラフ+汚染分析エンジン、DAST スマートファザー、AI 仮説エージェント、バリアント分析、Git 履歴のマイニングです。

外部ツールとの統合: Semgrep(30以上の言語)、Gitleaks(100以上のパターン)、Trivy(SCA+コンテナー)、Checkov(1000以上の IaC ポリシー)、Nuclei(9000以上の DAST テンプレート)

統合

プラットフォーム内容
VS Codeインライン診断とワンクリック AI 修正に対応した拡張機能
GitHub Actionpush/PR 時にスキャンし、SARIF を Code Scanning にアップロード
PR Review Botプルリクエスト内の脆弱な行にインラインコメントを追加
ダッシュボードmythos-agent dashboard で起動するローカル Web UI
SARIFGitHub Code Scanning、VS Code、あらゆる SARIF ツールに対応
ポリシーエンジンSOC2、HIPAA、PCI-DSS、OWASP のコンプライアンスマッピング

AI プロバイダー

ティアプロバイダー状況
1 — プライマリAnthropic(Claude Sonnet / Opus / Haiku)十分にテスト済みです。docs/benchmarks/external-scores.md に掲載されている検出率の数値は、このティアを使用して算出されています。
2 — 互換(現在はプロキシ経由、ステージ 2 でネイティブ対応)OpenAI 互換のあらゆるもの — OpenAI、DashScope/OpenRouter 経由の Qwen、Gemini、Mistral、vLLM、Ollama、LM Studio、Bedrock など現在は、.mythos.yml の baseURL を設定するか、ANTHROPIC_BASE_URL 環境変数を設定して、Anthropic 互換プロキシ(LiteLLM、OpenRouter、Vercel AI Gateway、Bedrock)経由でルーティングします。ネイティブな OpenAI SDK サポートはステージ 2 で導入予定です。
3 — ローカル/コミュニティローカルの Ollama / LM Studio / vLLMティア 2 と同じコードパスを使用します。プライバシーとゼロコストが用途となるため、別途記載しています。ベストエフォートでの対応です。エージェントによるツール使用の品質は、ローカルモデルの規模に依存します。

パターンスキャン、シークレット、依存関係、IaC は、API キーなしで動作します。

ティアシステムのポリシーと段階的なロールアウトの詳細については、docs/multi-model.md を参照してください(この README は概要であり、同ドキュメントが正式なリファレンスです)。

比較

機能mythos-agentSemgrepSnykCodeQLNuclei
パターンスキャンあり最良ありありテンプレート
仮説スキャンありなしなしなしなし
バリアント分析ありなしなし部分対応なし
AI ガイド付きファジングありなしなしなしテンプレート
PoC 生成ありなしなしなしなし
AI 詳細分析ありなし限定的なしなし
脆弱性チェーンありなしなしなしなし
AI 自動修正ありなし修正 PRなしなし
自然言語クエリありなしなしなしなし
シークレットありありありなしなし
SCAありなし最良なしなし
IaCありなしありなしテンプレート
DASTありなしなしなし最良
オープンソースあり部分対応なしありあり

この機能表は機能の比較であり、精度を主張するものではありません。 OWASP Benchmark、CyberSecEval 3、Vul4J、および当社の CVE リプレイハーネスを使った、Semgrep CE/Snyk Code/CodeQL との再現可能で第三者が実行可能な精度の数値については、docs/benchmarks/external-scores.md を参照してください。

コントリビューション

詳細については、CONTRIBUTING.md を参照してください。

git clone https://github.com/mythos-agent/mythos-agent.git
cd mythos-agent && npm install && npm run build && npm test
アーキテクチャ
src/
  agents/         Multi-agent orchestrator + Recon/Hypothesis/Analyzer/Exploit agents
  analysis/       Code parser, call graph, taint engine, variant analyzer, service mapper
  agent/          AI integration, prompts, tools, fix validator
  cli/            44 CLI commands
  dast/           Smart fuzzer, PoC generator, payload library
  policy/         Policy engine + compliance mapping
  report/         Terminal, JSON, HTML, SARIF, dashboard
  rules/          Built-in + custom YAML + community registry
  scanner/        Pattern, secrets, deps, IaC, diff scanners
  store/          Results persistence + incremental cache
  tools/          External tool wrappers (Semgrep, Trivy, etc.)
vscode-extension/ VS Code extension
action/           GitHub Actions
bot/              PR Review Bot

ライセンス

MIT

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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。