agent-scan

扫一遍 Agent 和 MCP 配置,提前揪出权限与注入风险

agent-scan 是一款面向 AI Agent 生态的安全扫描器,主要针对 AI 智能体、MCP(Model Context Protocol)服务器以及 Agent 技能(skills)进行安全检测。随着 Agent 应用大量接入外部工具、文件和网络资源,提示注入、恶意工具描述、越权访问、敏感数据泄露等风险显著上升,而传统 SAST/DAST 工具并不理解 Agent 与 MCP 的交互语义。agent-scan 通过解析 Agent 配置、MCP 服务端声明与技能定义,识别危险权限、可疑工具行为、不安全的数据流和配置缺陷,并给出可读的扫描报告。它适合在开发、CI 和上线前阶段作为一道自动化安全闸门,帮助团队在引入第三方 MCP 或技能时快速评估风险,降低 Agent 被滥用或数据外泄的概率。

开源 free 评测安全
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GitHub 星标 ★ 3055
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类评测安全
开发团队snyk
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费工具,无在线服务
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai,mcp,modelcontextprotocol,security
GitHub 星标★ 3055
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-07 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-12
浏览次数1

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • 已安装 uv(Python 包运行器,见 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)
  • 已注册 Snyk 账号,并从 https://app.snyk.io/account 获取 API Token
  • 已设置 SNYK_TOKEN 环境变量
  • 本地存在待扫描的 MCP 配置文件(如 ~/.vscode/mcp.json)

安装与启动步骤

  1. 1获取 Snyk Token

    注册 Snyk 账号后进入账号页面,在 API Token → KEY 处点击显示并复制 Token。

  2. 2设置环境变量

    运行任何扫描前必须先设置 SNYK_TOKEN,否则扫描无法进行。

    export SNYK_TOKEN=your-api-token-here
  3. 3安装 uv

    uvx 方式依赖 uv,请按其官方文档在系统上完成 uv 安装。

  4. 4用 uvx 扫描 MCP

    通过 uvx 运行 snyk-agent-scan,参数为要扫描的 MCP 配置文件路径。

    uvx snyk-agent-scan@latest ~/.vscode/mcp.json
  5. 5锁定版本运行

    如需可复现结果,可改用固定版本 0.5.17 代替 latest。

    uvx snyk-agent-scan@0.5.17 ~/.vscode/mcp.json
  6. 6使用独立二进制

    也可从 GitHub Releases 下载对应系统的二进制运行,发布页含 SBOM 与校验和。

  7. 7源码方式运行

    在仓库源码目录下安装为可编辑包,再以模块方式运行 CLI。

    uv run pip install -e .
    uv run -m src.agent_scan.cli

关键配置

配置项必填说明示例
SNYK_TOKEN运行扫描前必须设置的环境变量,填写 Snyk 账号中获取的 API Token。your-api-token-here

如何确认成功

扫描命令正常执行并输出扫描报告,且未出现缺少或无效 SNYK_TOKEN 的报错。

常见问题

Q:可以用 npm 安装吗?

A:不行。官方明确不为 Agent Scan 发布 npm 包,只能通过 uvx 或独立二进制安装运行。

Q:使用前需要什么账号?

A:需要先在 snyk.io 注册账号,并在账号页面 API Token → KEY 处获取 Token,然后设置 SNYK_TOKEN。

Q:CLI 输出能用于生产自动化吗?

A:不建议。CLI 原始输出为实验性,issue code、字段名、严重级别、风险名称和响应结构都可能随版本变化。

Q:企业用户在 Evo 平台看到的结果为何不同?

A:企业部署由稳定的集成、发现与风险评估能力支撑,CLI 输出可能不反映实际发送并在 Evo 平台展示的内容。

注意事项

  • CLI 输出为实验性(0.5.x 与 0.6+ 均如此),不要依赖具体字段或 issue code 构建生产流程。
  • 不发布 npm 包,请使用 uvx 或 GitHub Releases 的独立二进制。
  • 独立二进制下载页同时提供 SBOM、校验和及签名校验文件,可据其验证下载内容。

核心亮点

  • 专门针对 Agent/MCP/skills 的安全语义检测,填补传统扫描器盲区
  • Python 实现,便于集成到现有开发与 CI 流程中
  • 能识别工具权限、配置缺陷等可落地风险,输出可读报告

不足之处

  • 项目较新,规则库和误报/漏报表现仍需更多真实场景验证
  • 对非 MCP 类 Agent 框架的覆盖程度可能有限

适用场景

  • 上线前对 Agent 及其 MCP 服务器做安全体检
  • CI 中自动扫描第三方技能与工具描述,拦截高风险依赖
  • 安全团队评估引入外部 MCP 服务时的权限与数据流风险

替代项目

garak、promptfoo

项目介绍

agent-scan 是一个评测安全领域的开源项目,官方简介:Security scanner for AI agents, MCP servers and agent skills.。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 3034 星标。

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