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Ship Safe は、ソフトウェア内の脆弱性を発見・検証するために構築されたローカルセキュリティスキャナー (CLI) であり、特にAI生成コードやAIエージェントの設定に重点を置いています。リポジトリ内で実行され、潜在的な問題を特定し、それぞれを調査して実際の脅威であるかどうかを証明し、正確なコード行と結論に至った根拠を提示します。

機能: 2層構造で動作します。まず、高速で決定論的なエンジンが、漏洩したシークレット、SQLインジェクション、サプライチェーンリスク、AI固有の脅威（プロンプトインジェクション、エージェントハイジャック、RAGポイズニング、MCP設定ミス）などの問題をコードベースからスキャンします。次に、調査レイヤーが各発見を検証します。危険な値が実際に脆弱な関数に到達するかを追跡し、欠落しているセキュリティ制御を検索し、複数の設定ファイルにわたる攻撃チェーンを構築し、漏洩したAPIキーをプロバイダーに対してテストして有効性を確認することさえ可能です。すべての発見には confirmed、likely、unresolved、または refuted のラベルが付けられ、証拠のトレイルが引用されます。

主な機能:

• 証拠に基づく判定: 調査方法に優先順位を付け（例：追跡されたデータパスはAIモデルの推測よりも優先）、結論を信頼できるようにします。
• AI/LLM セキュリティ重視: OWASP LLM Top 10 および Agentic AI Top 10 リスク（プロンプトインジェクション、過剰なエージェンシー、メモリポイズニング、悪意のある MCP サーバーなど）を検出します。
• エージェント能力マッピング: capabilities コマンドは、エージェント設定（CLAUDE.md や .claude/settings.json など）を読み取り、AIエージェントが実際に到達・悪用できる範囲を表示します。
• インタラクティブな REPL と修正エージェント: スキャンして質問し、ツールが脆弱性を修正するための diff を提案させることができます。書き込み前に承認が必要です。
• CI/CD 統合: 重大な発見があった場合にビルドを失敗させ、GitHub コードスキャン用に SARIF を出力し、証拠に基づいたゲート（例：confirmed 判定のみでブロック）をサポートします。
• ローカルかつプライベート: コアスキャンはAPIキーなしでオフラインで動作します。AIによる分析は、設定した独自のLLMプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Kimiなど）を使用します。

技術的なハイライト:

• Node.js/npm CLI (MIT ライセンス)。
• JavaScript、TypeScript、Python、設定ファイル、Infrastructure-as-Code をサポート。
• ローカルの MCP (Model Context Protocol) サーバーを公開し、Codex、Claude Desktop、Cursor などのAIコーディングクライアントが利用可能。
• 実際の発見とノイズをどれだけうまく分離できるかをスコアリングするベンチマークスイートを同梱。

ユースケース:

• PRを開く前やAI生成コードをマージする前のセキュリティ監査。
• ダウンロードしたリポジトリや不慣れなリポジトリをAIツールで開く前に、悪意のある指示や危険なエージェント権限がないか確認する。
• 検証済みの高重大度脆弱性のみをブロックするように CI/CD パイプラインをゲートする。
• エージェント、RAG パイプライン、MCP サーバーを使用する AI ネイティブアプリケーションの保護。