cisco-ai-defense/mcp-scanner

MCP Scanner とは？

MCP Scanner は、Model Context Protocol（MCP）サーバーと、それらが公開するアセット（ツール、プロンプト、リソース、さらにはサーバーコード自体）を検査する Python ベースのセキュリティツールです。3 つの分析エンジンを組み合わせています：

Cisco AI Defense inspect API – MCP ペイロードを評価できる独自サービス。
YARA – 既知の悪意のあるコードに対する古典的なパターンマッチングルール。
LLM ベースの分析 – プロンプト、ツール、コードの安全性を推論する大規模言語モデルのプロンプト。

結果は詳細なセキュリティレポートで、ローカル、CI/CD パイプライン、または REST API 経由で使用できます。

主な機能（README に記載）

機能	説明
複数の操作モード	スタンドアロン CLI（`mcp-scanner`）として実行するか、スキャナーを REST API（`mcp-scanner-api`）として公開します。
3 エンジン分析	YARA、Cisco AI Defense API、LLM を組み合わせて、または個別に使用します。
脆弱性パッケージスキャン	`pip-audit` を統合し、Python 依存関係の既知の CVE をフラグします。
準備性スキャン	タイムアウトやエラーハンドリングの欠如など、本番環境向けの懸念事項を静的にチェックします。
動作コードスキャン	Docker サンドボックスで実行するか、MCP サーバーのソースコードを静的に分析して悪意のある動作を検出します。
VirusTotal バイナリスキャン	バンドルされたファイル（画像、PDF、実行可能ファイル、アーカイブ）の SHA-256 ハッシュを VirusTotal で検索します。
PyPI および npm サプライチェーンスキャン	パッケージをダウンロードし、隔離された Docker コンテナで実行し、その動作を分析します。
静的/オフラインスキャン	事前生成された MCP JSON ファイルを受け入れます – CI/CD やエアギャップ環境に最適です。
きめ細かい認証	OAuth、ベアラートークン、カスタム HTTP ヘッダー、および Cisco AI Defense、LLM プロバイダー、VirusTotal の明示的な API キー設定をサポートします。
MCP 2.0 プロトコルサポート	今後の `2026-07-28` プロトコルバージョンをネゴシエートし、レガシーハンドシェイクに自動的にフォールバックします。
カスタム YARA ルール	ユーザーは独自のルールセットを追加して、組織固有のパターンを検出できます。
包括的なレポート	複数の出力形式（要約、表、生 JSON、ツール別）と、より深い洞察のための `--detailed` フラグ。

実行方法

前提条件 – Python 3.11+、uv パッケージマネージャー、およびオプションの API キー（Cisco AI Defense、LLM プロバイダー、VirusTotal）。MCP Python SDK（mcp>=2.0.0）がバンドルされています。
インストール – グローバルツールとして：
```
uv tool install --python 3.13 cisco-ai-mcp-scanner
```
またはソースから uv sync を使用。

設定 – 使用するサービスの環境変数をエクスポートします。例：

export MCP_SCANNER_API_KEY=…          # Cisco AI Defense
export MCP_SCANNER_LLM_API_KEY=…      # OpenAI / Bedrock など
export VIRUSTOTAL_API_KEY=…           # VirusTotal

クイックスキャンを実行 – YARA のみでリモートサーバーをスキャンする CLI コマンドの例：
```
mcp-scanner --server-url https://mcp.example.com/mcp \
            --analyzers yara --format summary
```
または REST API を起動：
```
mcp-scanner-api --host 0.0.0.0 --port 8080
```

典型的なユースケース

シナリオ	MCP Scanner が役立つ理由
内部 LLM サービスのセキュリティ監査	MCP プロトコル実装とプロンプト/ツールの内容の両方をチェックし、隠れた悪意のある動作を検出します。
サードパーティパッケージのサプライチェーンレビュー	`pypi-scan` / `npm-scan` がパッケージをダウンロードし、サンドボックス化し、動作分析と YARA チェックを実行します。
CI/CD ゲート	生成された MCP JSON ファイルに対して `static` サブコマンドを使用して、コードが昇格される前に安全性を強制します。
インシデント対応	疑わしい MCP サーバーにバンドルされたバイナリに対して `virustotal` をすばやく実行します。
コンプライアンス	`vulnerable-package` は Python 依存関係の既知の CVE をフラグし、LLM/YARA の調査結果を補完します。

制限と考慮事項（README より）

LLM アナライザーには有料の API キー（OpenAI、Bedrock、Azure など）が必要です – ツールはモデルにプロンプトを送信するだけで、モデルをローカルでホストすることはありません。
VirusTotal ルックアップには API キーが必要です。ファイルのアップロードはオプションで、プライバシーのためデフォルトで無効になっています。
PyPI/npm パッケージの動作分析はデフォルトで Docker 内で実行されます。Docker を無効にすると（--no-docker）、コードはプロセス内で実行され、分離性が低くなる可能性があります。
stdio ベースの MCP サーバーのスキャンでは、サーバーが重い起動作業を実行する場合、より長いタイムアウト（MCP_SCANNER_STDIO_TIMEOUT）が必要になる場合があります。
このツールはセキュリティ調査結果に焦点を当てており、問題を自動的に修正または是正しようとはしません。

誰にとって役立つか？

セキュリティエンジニア – MCP エンドポイントを公開する内部 LLM ベースのサービスを保護します。
DevOps / CI チーム – MCP サーバーが使用する Python または JavaScript パッケージのサプライチェーン安全性の自動ゲートを希望します。
MCP ベースのアプリケーション開発者 – ツール、プロンプト、リソースが意図せず悪意を持たないことを確認する必要があります。
レッドチーム / 監査コンサルタント – YARA シグネチャ、LLM 推論、Cisco の AI-Defense API をターゲットの MCP デプロイメントに組み合わせる簡単な方法を探しています。

結論

cisco-ai-mcp-scanner は、新興の Model Context Protocol エコシステムに特化した、フル機能の Python ネイティブセキュリティスキャナーです。YARA、商用 AI 防御サービス、LLM 推論を組み合わせることで、実務者に MCP サーバー、そのコード、および依存パッケージの安全性を評価するための単一のコマンドライン（または API）インターフェースを提供します。