SKILLEMALL.ai

BC mcp-config-security-checkup

Аудит безопасности MCP для конфигураций AI-агентов — запускайте перед подключением любого сервера MCP. 14 автоматизированных статических правил выявляют жестко закодированные учетные данные, произвольное выполнение команд, записываемые монтирования, поверхность атаки SSRF, риски внедрения подсказок, конечные точки HTTP в открытом тексте и неприкрепленные удаленные загрузчики, поэтому небезопасные вызовы инструментов агента останавливаются до их выполнения. Выдает результаты CRIT/HIGH/MED/LOW с конкретными советами по исправлению. Работает на 100% локально без сетевых вызовов. Используйте при проверке, аудите или сканировании конфигурации сервера MCP/агента (JSON mcpServers) на предмет проблем безопасности перед подключением к агенту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MCP security audit for AI-agent configs — run it before connecting any…»

MCP security audit for AI-agent configs — run it before connecting any MCP server. 14 automated static rules catch hardcoded credentials, arbitrary command execution, writable mounts, SSRF attack surface, prompt-injection risks, plaintext HTTP endpoints and unpinned remote launchers, so unsafe agent tool calls get stopped before they run. Outputs CRIT/HIGH/MED/LOW findings with concrete fix advice. Runs 100% locally with zero network calls. Use when reviewing, auditing or scanning an MCP/agent server config (mcpServers JSON) for security issues, before wiring it into an agent.

ClawHub Agent Skills автор: Correctover v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аудит безопасности MCP для конфигураций AI-агентов — запускайте перед подключением любого сервера MCP.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ccs_online_client.py:58
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Секреты в коде secret-aws-key examples/mcp_dangerous.json:11
      AWS access key ID (значение-заглушка)
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "AKIA…PLE",
      заглушка
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:62
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - It does not replace manual audit or penetration testing; the 14 automated

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1556 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 583 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a local MCP config scanner by default, but its optional online mode can upload full configs and credentials to an endpoint that can be overridden.
    LLM: suspicious (high) · 9 сент. 2026 г.