agent-bom

Name: agent-bom
Author: koda-ai-studio

本地服务

github.com/koda-ai-studio安全35今天更新

代码仓库

关于 agent-bom

agent-bom 是面向 AppSec 和平台工程师的开源安全扫描器与可自托管控制平面，用于检查 AI Agent、MCP 和云基础设施。它将扫描发现与资产关系及证据关联，帮助评估影响范围、覆盖缺口和修复优先级。

主要功能

01扫描代码库、AI Agent 与云资源
02关联组件、发现和基础设施上下文
03追踪影响范围及证据来源
04生成修复建议和安全报告
05通过代理或网关策略检查工具调用

适用场景

01排查 Agent 所用组件的漏洞影响
02比较扫描快照并确认依赖变更
03在 CI 中导出报告并设置安全门禁
04审查 MCP 工具调用策略

MCP 相关

提供 MCP 服务，可通过 `agent-bom mcp server` 向编码助手开放安全调查工具；支持按图谱、云、运行时或审计任务选择 MCP 配置。

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。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "koda-ai-studio-agent-bom": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-bom"
      ],
      "env": {
        "NVD_API_KEY": "<NVD_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

启动命令uvx agent-bom

需要配置的环境变量

NVD_API_KEY密钥NVD API key for higher rate limits on vulnerability enrichment

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypiagent-bom0.111.0stdio

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

找出 AI Agent 背后的易受攻击软件，并追踪暴露证据。

面向负责 AI Agent 和 MCP 服务的应用安全与平台工程师：扫描代码仓库，将发现结果与 Agent 和基础设施上下文关联，并根据影响范围和可达性证据确定修复优先级。说明受影响的内容、证据支持的结论，以及需要审核的操作。 面向 AI、MCP 和云基础设施的开源安全扫描器与可自托管控制平面。 本地扫描无需账号。

快速开始 · 示例图谱 · 自行托管 · 产品导览 · 文档

快速开始

在要检查的代码仓库中运行：

pip install agent-bom
agent-bom scan .

在终端中查看清单、发现结果、覆盖缺口和修复指南。使用 agent-bom scan . -f sarif -o findings.sarif 保存报告，然后上传报告并设置 CI 门禁。如果设置失败，请运行 agent-bom doctor。请参阅首次运行指南。

手头没有项目？运行 agent-bom scan --demo --offline，查看内置示例。预期会返回退出码 1：该示例会触发安全门禁。非零退出码可能表示触发了安全门禁或评估未完成；请检查报告和覆盖情况。请参阅退出码。

录制的 agent-bom CLI，展示示例发现结果和修复指南；未执行修复

录制内容使用带标签的示例数据和内置公告。凭据引用是名称，而非密钥值。录制展示的关系并不能证明发生了利用攻击或成功访问数据。

调查上下文与暴露面

哪个 Agent 使用了易受攻击的组件？它能访问哪些内容？有哪些证据支持这条路径？ 按精确且限定租户范围的身份关联留存的扫描结果；从每个 Agent 出发，沿其 MCP 服务追踪记录的影响范围，查看软件包、发现项、凭据和数据存储。检查每条关系的来源和证据类型，然后重新扫描相同范围，确认发生了哪些变化。

虚构的示例环境。虚线表示使用、凭据和访问关系均为已配置或建模关系，并非运行时观测结果；路径分析仅涵盖已收集的快照。

**从 Agent 到已验证的修复：**选择 Document Intake Agent → 检查 CVE-2023-4863（高危，列入 KEV）以及每条箭头上的证据 → 执行建议的修复措施 → 重新扫描已更改的版本固定项，并比较快照。比较结果验证的是已更改的输入，而非正在运行的部署。

**佐证：一个软件包，三个解析输入。**仓库版本固定项、镜像 SBOM 和建模的 Kubernetes 工作负载都解析为同一个 [email protected]。镜像清单和部署中的实例仍是单独的节点；公告回执处于打开状态。

使用真实解析器、建模基础设施；图中的路径不能证明漏洞已被利用。

探索上下文、关联与可达性 · 运行参考实验室 · 复现这些屏幕截图

向团队说明一项发现：创建影响简报，其中列出受影响资产、来源回执、证据缺口以及待审查的后续操作。

仓库与云环境调查

追踪源码导入、部署配置和 CI，直至已发布的容器及其中的易受攻击软件包：

沿着公开 API 网关，追踪到易受攻击的工作负载、其角色以及一个 PII 存储桶：

## 打开示例图谱

pip install 'agent-bom[ui]==0.110.0'
agent-bom quickstart --run --offline

运行它输出的服务命令，然后打开图谱 URL。离线快速入门会跳过软件包 CVE 查询，因此没有 CVE 不代表结论可靠；如需查看有安全公告支持的发现，请使用捆绑的演示，或填充安全公告数据库。

在你的环境中自托管

由你掌控基础设施、身份、数据库和审计边界。 从已发布版本的检出内容启动本地试点：

git clone --depth 1 --branch v0.110.0 https://github.com/koda-ai-studio/agent-bom.git && cd agent-bom
AGENT_BOM_IMAGE_TAG=0.110.0 docker compose up -d

打开 **http://localhost:3000**，然后选择 Connections 或 New Scan。该试点绑定到回环地址，并将状态保留在 Docker 卷中。对于云账户，请添加范围受限的只读连接，验证访问权限，然后开始扫描。请使用经过身份验证的部署。

使用 CLI 或 CI 扫描；导出发现结果、SBOM 和报告。
在你自己的控制平面中集中管理清单、图谱证据、修复和合规情况。
通过代理或网关，对选定的实时 MCP 工具调用执行策略。

Docker 试点指南 · 使用 PostgreSQL 的 Compose · 选择部署方式 · 企业控制 · 连接云账户

与你现有的工具协同工作

使用 CLI 或 GitHub Action、REST API 或 MCP；导出 SARIF、CycloneDX、SPDX、JSON 和 HTML。云连接器和机群同步会收集清单；代理和网关部署则会增加运行时证据。

对于编码助手，请运行 agent-bom mcp server。在 Claude Code 中，使用 /plugin marketplace add koda-ai-studio/agent-bom 安装插件，然后运行 /plugin install agent-bom@agent-bom（详情）。添加 /plugin install agent-bom-guard@agent-bom，即可在 Claude 运行软件包安装命令前，拦截恶意软件包和仿冒名称的软件包安装（详情）。默认配置文件提供 8 个专用工具。根据图谱、云、运行时或审计工作选择 MCP 配置文件。尝试三种调查：受影响的 Agent、暴露凭证以及扫描前后对比。导入现有扫描器报告，无需替换其来源证据。

偏好隔离式调用？使用 uvx agent-bom scan .，或使用 uvx agent-bom check [email protected] --ecosystem pypi 检查依赖项。若需重复检查，请添加 pre-commit 和 CI 设置。

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