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Url Safety Validator Mcp

Url Safety Validator Mcp

远程服务
kordagencies.com安全17 周前更新

关于 Url Safety Validator Mcp

Url Safety Validator Mcp 是用于检查不可信 URL 的 MCP 服务,供处理邮件、网页或 API 内容的 Agent 在访问链接前调用。它结合 Google Web Risk、Google Safe Browsing 和 AI 分析,返回风险判定及相关信号。

主要功能

  1. 01SAFE、SUSPICIOUS、DANGEROUS 判定
  2. 02AI 信任评分与说明
  3. 03检测威胁类别和 SSL 状态
  4. 04提供域名注册时间与跳转标记
  5. 05汇总 Google 安全数据库信号

适用场景

  1. 01访问邮件中的链接前检查风险
  2. 02打开抓取页面提取的 URL 前验证
  3. 03内容流程中审核待转发链接

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 check_url 工具,用于检查 URL,并返回风险判定、评分和相关安全信息。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://url-safety-validator-mcp-production.up.railway.app
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

安装包
npmurl-safety-validator-mcp1.2.27

工具

1
参数类型必填说明
urlstring是要检查的 URL。优先使用完整 URL(例如 https://example.com/path)。也接受裸域名。

详细介绍

smithery badge

URL Safety Validator MCP

ToolRank

在为时已晚之前,阻止 Agent 获取危险 URL。

处理邮件、抓取网页或使用 API 响应的 Agent 会不断遇到来自不可信来源的 URL。此服务让 Agent 只需调用一次,就能在继续操作前对每个 URL 进行拦截检查,并返回 SAFE/SUSPICIOUS/DANGEROUS 判定,依据来自 Google Web Risk、Google Safe Browsing 和 AI 分析。


功能

一个工具:check_url。调用一次即可返回:

  • 判定: SAFE / SUSPICIOUS / DANGEROUS
  • AI 信任评分: 0–100(0 = 确定危险,100 = 确定安全)
  • 威胁类别: phishing、malware、unwanted_software、typosquatting、newly_registered、suspicious_redirect、brand_impersonation
  • SSL 状态: 有效或无效
  • 域名年龄: 注册日期和天数
  • 重定向链标记: 从 URL 参数中检测
  • 数据库信号: Google Web Risk 和 Google Safe Browsing 的原始结果
  • AI 推理: 2–3 句通俗易懂的解释
  • AI 置信度: HIGH / MEDIUM / LOW

基于 AI 的分析——并非简单的数据库查询。


何时调用此工具

在 Agent 执行以下操作前,调用 check_url:

  • 获取邮件中 URL 的内容
  • 访问从抓取的网页或文档中提取的链接
  • 将 URL 传递给浏览器工具或网页抓取工具
  • 保存或转发来自任何不可信来源的 URL
  • 批准内容工作流中的任何外发链接

如果判定为 DANGEROUS——停止。如果判定为 SUSPICIOUS——标记以供审核。如果判定为 SAFE——继续操作。


数据来源

来源类型覆盖范围
Google Web Risk商业 API恶意软件、网络钓鱼、不需要的软件
Google Safe Browsing免费恶意软件、网络钓鱼、不需要的软件(Web Risk 密钥缺失时作为备用)
RDAP免费域名注册日期
Anthropic ClaudeAI信任评分与推理综合

定价

套餐调用次数价格
免费10 次/月无需 API 密钥
入门版500 次调用套餐$20
专业版2,000 次调用套餐$70

远程使用(无需安装)

https://url-safety-validator-mcp-production.up.railway.app

专业版/企业版套餐请添加 x-api-key: YOUR_KEY 请求头。免费套餐留空。


本地安装(stdio)

npm install -g url-safety-validator-mcp
{
  "mcpServers": {
    "url-safety-validator": {
      "command": "url-safety-validator-mcp",
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key",
        "GOOGLE_WEB_RISK_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

Harness 集成

Claude Code / Claude Desktop (.mcp.json)
{
  "mcpServers": {
    "url-safety-validator": {
      "type": "http",
      "url": "https://url-safety-validator-mcp-production.up.railway.app"
    }
  }
}
LangChain (Python)
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient({
    "url-safety-validator": {
        "url": "https://url-safety-validator-mcp-production.up.railway.app",
        "transport": "http"
    }
})
tools = await client.get_tools()
OpenAI Agents SDK (Python)
from agents import Agent, HostedMCPTool
agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[HostedMCPTool(tool_config={
        "type": "mcp",
        "server_label": "url-safety-validator",
        "server_url": "https://url-safety-validator-mcp-production.up.railway.app",
        "require_approval": "never"
    })]
)
LangGraph

与上文的 LangChain 相同——langchain-mcp-adapters 原生支持 LangGraph。


响应示例

{
  "url": "https://suspicious-domain.xyz/login",
  "hostname": "suspicious-domain.xyz",
  "verdict": "DANGEROUS",
  "trust_score": 4,
  "ssl_valid": true,
  "domain_age_days": 12,
  "redirect_chain_detected": false,
  "threat_categories": ["phishing", "newly_registered"],
  "reasoning": "Domain registered 12 days ago and impersonates a financial institution's login page. Google Web Risk flags this as SOCIAL_ENGINEERING.",
  "ai_confidence": "HIGH",
  "analysis_type": "AI-powered -- NOT a simple database lookup"
}

法律声明

结果仅供参考。判定是风险信号,并非安全或危险的保证。我们不会记录或存储您的查询内容。完整条款:kordagencies.com/terms.html

服务提供方:Kord Agencies Pte Ltd,Singapore。

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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。