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Agent Skill Scanner

Agent Skill Scanner

本地服务
github.com/rexcolemanAI 与智能体030 周前更新

关于 Agent Skill Scanner

Agent Skill Scanner 是本地 MCP 服务,用于检查 OpenClaw SKILL.md 文件和 MCP 工具定义中的已知安全模式。它面向审查 Agent 技能的人员,提供 22 条基于模式的规则,并返回含严重性、规则 ID、描述和证据的结果。

主要功能

  1. 01扫描单个技能文件或目录
  2. 02检测提示词注入和权限升级
  3. 03查找数据外泄与编码载荷
  4. 04检查组合风险
  5. 05返回含严重性和证据的结果

适用场景

  1. 01使用前审查 OpenClaw SKILL.md
  2. 02审计 MCP 工具定义中的已知风险
  3. 03扫描 Agent 技能文件目录

MCP 相关

向 MCP 客户端提供扫描单个技能文件和目录的工具。服务通过 stdio 在本地运行,检查 OpenClaw SKILL.md 和 MCP 工具定义格式。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

agent-skill-scanner MCP 服务

最后更新:2026-03-31

直接通过 Claude Code 扫描 OpenClaw SKILL.md 和 Model Context Protocol(MCP)工具定义文件中的安全漏洞。

22 条检测规则,涵盖提示词注入、能力升级、数据外泄、编码载荷和组合风险。这是唯一专门针对 Agent 技能文件格式的扫描器。通用静态应用安全测试(SAST)工具无法检测出这些格式中的任何问题。

安装

需要 Python 3.10+ 和扫描引擎:

pip install agent-skill-scanner

在 Claude Code 中配置

将以下内容添加到 Claude Code MCP 设置中:

{
  "mcpServers": {
    "agent-skill-scanner": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/agent-skill-scan-mcp/server.py"]
    }
  }
}

将 /path/to/ 替换为克隆此仓库的实际路径。

工具

scan_skill_file

扫描单个技能文件中的安全漏洞。

scan_skill_file(file_path="/path/to/SKILL.md")

返回包含严重程度、规则 ID、描述和证据的发现结果。

scan_directory

递归查找并扫描目录中的所有 Agent 技能文件。

scan_directory(directory_path="/path/to/skills/")

返回所有已发现技能文件的汇总发现结果。

检测内容

22 条规则,涵盖 5 个类别:

类别示例
提示词注入系统提示词覆盖、角色劫持、指令注入
能力升级权限提升、启动 shell、持久化机制
数据外泄访问凭据、读取环境变量、向外传输
编码载荷Base64 命令、十六进制载荷、混淆字符串
组合风险不受限制的工具链式调用、跨技能数据流、信任违规

差异化优势

此扫描器专门针对 OpenClaw SKILL.md 和 MCP 工具定义格式——通用 SAST 工具(semgrep、CodeQL)完全无法检测的 Markdown 嵌入代码和 YAML 技能配置。如果要扫描通用 Python/JavaScript 代码,请使用 Snyk 或 semgrep。如果要扫描 Agent 技能文件,这是唯一支持此格式的工具。

信任与安全

此服务通过 stdio 在本地运行。除了初始的 pip install,不会进行任何网络调用。不会收集数据,也不会进行遥测。

此仓库中的源代码完全可供审查。扫描引擎源代码位于 github.com/rexcoleman/agent-skill-scanner。

限制

  • 仅基于模式检测,不进行语义分析
  • 专为 OpenClaw SKILL.md 和 MCP 工具定义设计
  • 规则涵盖已发表研究中记录的已知攻击模式,不涵盖零日漏洞

链接

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。