yotta-verify-mcp について
yotta-verify-mcpは、エージェントスキル、プラグイン、MCPサーバー向けのローカルなインストール前セキュリティスキャナーです。stdioのMCPサーバーとしてオフラインで静的検査を行い、対象コードは実行せず、判定やCIゲート、レポートを提供します。
主な機能
- 01プロンプトインジェクションと不正パターンの検出
- 02SKILL.mdの整合性と権限の確認
- 03監査バッジと検証レポートの生成
- 04深刻度に応じたCIゲート設定
活用シーン
- 01スキルのインストール前にローカルディレクトリを検査
- 02npmパッケージアーカイブをインストール前にスキャン
- 03CIで高リスクの対象をブロック
MCP 対応
stdioのMCPサーバーとして動作し、スキャン、バッジ生成、CIゲート、レポート生成の4つのツールをMCPクライアントに提供します。
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
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
言語: 英語 · 中文
yotta-verify-mcp · 元信MCP (YuanXin MCP)
YottaMeta のエージェントスキル向けインストール前セキュリティスキャナーを、stdio MCP サーバーとして提供します。スキル、プラグイン、MCP サーバーをインストールする前に、決定論的な静的スキャン(プロンプトインジェクション、悪意のあるパターン、SKILL.md の整合性、権限の確認)を実行し、MCP ツールとして判定、監査済みバッジ、CI のゲート、レポートを返します。
MCP クライアントで元信 MCP サーバーを設定するとき、エージェント/ワークフローにトラストスキャンを組み込むとき、または MCP ツールを呼び出すときに使用します。
依存関係はゼロ(Python 3.8+ の標準ライブラリのみ)。Windows、Linux、macOS に対応し、完全にローカルかつオフラインで動作します。ネットワーク通信も、スキャン対象コードの実行もありません。
概要
スキル/プラグイン市場には信頼性の問題があります。22,511 件のスキルを調査した 2025 年の調査では、140,963 件の問題が見つかり、36% にプロンプトインジェクションが含まれていました。元信 MCP はインストール前に決定論的な判定を提供します。yotta-verify CLI と同じスキャンを 4 つの MCP ツールとして公開しているため、任意の MCP クライアント(Claude、VS Code、Codex、Cursor など)から呼び出せます。
これはインストール前の検証ツールであり、サンドボックスでもランタイムモニターでもありません。ファイルを読み取り、レポートを出力するだけです。スキャン対象コードを実行せず、スキャンのためにネットワークへ接続することもなく、何かを修正することもありません。
選ばれる理由
| 利点 | 説明 |
|---|---|
| インストール前に信頼性を確認 | 「信じてください」ではなく、あらゆるスキル/MCP サーバーを決定論的に判定します |
| 依存関係ゼロ | Python 3.8+ の標準ライブラリのみ。デーモン、データベース、ネットワークは不要です |
| 完全ローカル・オフライン | ディスク上のディレクトリや npm の tarball をスキャンします。何も実行・アップロードされません |
| 任意の MCP クライアントに追加可能 | 標準の stdio MCP サーバーです。サーバーを設定すると、4 つのツールが利用可能になります |
| 関連製品との連携 | yotta-verify と同じルールテーブル(単一の情報源)を使用し、判定結果は yotta-vetter/yotta-security-audit と統合されます |
| 無料・オープン | MIT ライセンスで、スキャナー全体を無料で利用できます |
MCP ツール
| ツール | 機能 |
|---|---|
scan_skill | インストール前スキャン:target(ディレクトリ/.tgz/npm パッケージ)→ 判定+重大度別件数+検出結果 |
generate_badge | 監査済みバッジ:ローカル SVG+shields.io URL。validate/vetter/audit/version/tests の結果を反映します |
gate_check | CI ゲート:最も高い重大度が max_severity(既定値 medium)を超えると失敗します |
get_report | 検証レポート:Markdown または JSON。CLI と同じ形式です |
MCP クライアントの設定
MCP の設定は任意です。AI エージェントは、対象の設定ファイル、正確な mcpServers JSON、その影響を表示してから、書き込み前に明示的な同意を待つことができます。同意しない場合は、同梱の CLI スキャナーを直接使用してください。スキャン結果は変わりません。
ツールのリファレンス
scan_skill
インストール前にスキルのディレクトリまたはパッケージをスキャンします。
| Param | Type | Required | Meaning |
|---|---|---|---|
target | string | yes | スキルのディレクトリパス、.tgz / .tar.gz のパス、または npm パッケージ名(一時ディレクトリに自動で npm pack してからスキャンします) |
結果として、判定、重大度ごとの件数、検出内容(プロンプトインジェクション/悪意のあるパターン/SKILL.md の整合性)を含む JSON を返します。
generate_badge
監査済みバッジ(ローカル SVG + shields.io URL)を生成します。
| Param | Type | Meaning |
|---|---|---|
target | string | 任意:スキャンして判定を導出する対象 |
verdict | string | 任意:判定を直接指定します |
validate | string | 任意:pass / fail(validate-skill の結果) |
vetter / audit | string | 任意:統合する外部判定 |
version | string | 任意:バージョンラベル。デフォルトはスキャナー(yotta-verify)のバージョンです(例:0.1.1) |
tests | integer | 任意:エンジンのテスト件数 |
out | string | 任意:SVG の書き込み先パス |
注:バッジの
versionセグメントには、同梱されたスキャンエンジン(yotta-verify)のバージョンが反映されます。これは MCP パッケージのバージョンと異なる場合があります。上書きするにはversionを指定してください。
gate_check
CI のインストール前ゲートです。
| Param | Type | Meaning |
|---|---|---|
target | string | 必須:スキャンするディレクトリ/パッケージ |
max_severity | string | 任意:info / low / medium / high / critical(デフォルトは medium) |
pass、verdict、worst、max_severity、終了 code を返します。
get_report
検証レポートを生成します。
| Param | Type | Meaning |
|---|---|---|
target | string | 必須:スキャンするディレクトリ/パッケージ |
format | string | 任意:json / markdown(デフォルトは markdown) |
out | string | 任意:レポートの書き込み先パス |
境界
これはローカル、オフライン、静的スキャンです。
- ディレクトリスキャンは完全にオフラインで行われ、コンテンツが端末から外部に送信されることはありません。
- npm パッケージスキャンでは、公開パッケージを一時ディレクトリにダウンロードするだけです(その後削除します)。コンテンツをアップロードしたり、スキャン対象のパッケージコードを実行したりすることはありません。
- 動的解析は行わず、問題の修正も、最終的な判断も行いません。判定を強い判断材料として扱い、「インストールする/しない」の判断は必ずご自身で確認してください。
- 評価する権限のある対象のみをスキャンしてください。
スキルのインストール
このパッケージには SKILL.md も含まれており、ユーザーの明示的な同意を得たうえで、MCP サーバーの設定方法と使い方をエージェントが説明できます。
以下の4つの方法から選んでください(スキルファイルは npm から取得します。プロキシがないと GitHub のダウンロードに時間がかかる場合があります)。
方法 1:npm のワンライナー(推奨)
# Optional China mirror: npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp --agent <agent-name> # install to the agent's default user-level skills dir
npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp --dir <your-skills-dir> # point to the skills dir itself (e.g. ~/.codex/skills)
--agent <name>は、そのエージェントのデフォルトのユーザーレベルディレクトリにインストールします。--listを実行すると、各エージェントのデフォルトディレクトリが表示されます。--dir <path>は、指定したディレクトリにインストールします。- 引数なしで実行すると、インストーラーは MCP サーバーも起動します:
npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp。
方法 2:git clone(開発者向け/git が利用可能な場合)
git clone https://github.com/YottaMeta/yotta-verify-mcp.git <your-skills-dir>/yotta-verify-mcp
方法 3:GitHub Download ZIP(手動/git を使わない場合)
GitHub リポジトリ YottaMeta/yotta-verify-mcp で Code → Download ZIP をクリックし、ZIP を解凍して、yotta-verify-mcp フォルダーをエージェントのスキルディレクトリに配置します。
方法 4:install.sh(複数エージェント向けワンライナースクリプト)
bash install.sh --agent <name> # install to the agent's default user-level directory
bash install.sh --dir <path> # install to the given directory
bash install.sh --list # list agents -> default directories
開発と検証
リポジトリの検証では、MCP エンジンスイートとドキュメントの同意に関するリグレッションテストを実行します。
# MCP engine suite (Python 3.8 / 3.13)
python scripts/test_yotta_verify_mcp.py
# Documentation consent regression
node --test test/docs-consent.test.js
# Run the MCP server directly for debugging
python scripts/yotta_verify_mcp.py
参考資料:references/trust-checklist.md(MCP サーバー/プラグイン向けインストール前の信頼性チェックリスト)。
ライセンス
MIT © YottaMeta — LICENSE を参照してください。
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。