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Ship Safe 是一个本地安全扫描器 (CLI)，专为发现和验证软件中的漏洞而构建，特别侧重于 AI 编写的代码和 AI 代理配置。它在您的存储库中运行，发现潜在问题，然后调查每一个问题以证明它是否为真实威胁，并向您展示确切的代码行数和结论背后的推理。

它的功能： 它分两层工作。首先，一个快速、确定性的引擎会扫描您的代码库，查找诸如泄露的密钥、SQL 注入、供应链风险以及 AI 特定威胁（提示词注入、代理劫持、RAG 中毒、MCP 配置错误）等问题。其次，一个调查层会验证每个发现——它会追踪危险值是否真正到达了易受攻击的函数，搜索缺失的安全控制，跨多个配置文件构建攻击链，甚至可以针对泄露的 API 密钥进行探测以确认其是否有效。每个发现都被标记为 confirmed、likely、unresolved 或 refuted，并附有证据追踪。

主要功能：

• 基于证据的判决：它会对调查方法进行排名（例如，追踪到的数据路径优先于 AI 模型的猜测），以便您可以信任结论。
• AI/LLM 安全重点：检测 OWASP LLM Top 10 和 Agentic AI Top 10 风险，包括提示词注入、过度代理、内存中毒和恶意 MCP 服务器。
• 代理能力映射：capabilities 命令会读取您的代理配置（如 CLAUDE.md 和 .claude/settings.json），以显示 AI 代理实际可以访问和利用的内容。
• 交互式 REPL 和修复代理：您可以扫描、提问，并让工具提出修复漏洞的 diff——您在它写入之前进行批准。
• CI/CD 集成：在发现关键问题时使构建失败，为 GitHub 代码扫描输出 SARIF，并支持基于证据的门控（例如，仅在 confirmed 判决时阻止）。
• 本地且私密：核心扫描无需 API 密钥即可离线工作；AI 辅助分析使用您自己配置的 LLM 提供商（Anthropic、OpenAI、Kimi 等）。

技术亮点：

• Node.js/npm CLI (MIT 许可证)。
• 支持 JavaScript、TypeScript、Python、配置文件和基础设施即代码。
• 公开一个本地 MCP (Model Context Protocol) 服务器，以便 Codex、Claude Desktop 和 Cursor 等 AI 编码客户端可以使用它。
• 包含一个基准测试套件，用于评分它区分真实发现与噪声的能力。

使用场景：

• 在打开 PR 或合并 AI 生成的代码之前进行安全审计。
• 在使用 AI 工具打开下载或不熟悉的存储库之前，检查其中是否存在恶意指令或危险的代理权限。
• 门控 CI/CD 管道，仅阻止已验证的高严重性漏洞。
• 保护使用代理、RAG 管道或 MCP 服务器的 AI 原生应用程序。