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为 AI 编码代理扫描代码漏洞、拦截提示注入并进行语义安全审查。
该 MCP 工具材料显示其为开源 MIT 项目、无密钥且未声明远程端点，整体未见明确高风险红旗。需注意其具备本地代码扫描/执行类能力，且 README 缺失、社区采用低、维护状态未知，审计把握有限。
材料声明无需任何密钥或环境变量，未见 API token、账号凭证或明显的凭证滥用面。
未声明任何远程端点，提供材料中也未显示需要将代码或用户数据发送到外部服务；就现有信息看，未见明确数据外发路径。
系统客观检查项标记为 executes-code，且其功能描述涉及通过 MCP/CLI 进行安全扫描与代码审查，意味着可能在本机执行扫描逻辑或启动相关进程。这属于此类工具常规能力，需在受限环境中运行。
要扫描代码漏洞、检测包与提示注入，通常需要读取本地代码库及相关文件；当前材料未显示写入范围或额外系统权限申请，暂无过度授权红旗，但默认应视为可接触项目源码数据。
正面因素是开源且采用 MIT 许可证，可进行源码审计；但来源为 third_party_registry，GitHub 社区采用仅 0 star，README 缺失、维护状态未知，降低了供应链可信度与可验证性，因此建议在审查源码和锁定依赖后再使用。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"agent-security-scanner-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 agent-security-scanner-mcp 扫描这个仓库中 AI 生成的代码，识别常见漏洞、可疑依赖包、幻觉包引用，并给出按严重级别排序的修复建议。
一份安全扫描报告，包含漏洞列表、风险等级、受影响文件和修复建议。
请检查这个 AI 助手工作流中的输入处理逻辑，识别可能的提示注入入口、越权指令传递和不安全工具调用，并提出防护措施。
一份关于提示注入风险的分析结果，说明风险路径、影响范围和推荐防护方案。
请对这次提交做语义级安全评审，不仅检查语法层面问题，还要分析认证、授权、密钥处理、输入校验和数据泄露风险。
一份面向开发者的安全评审意见，指出高风险逻辑缺陷并给出可执行修改建议。
帮助 AI 代理扫描代码库中的大模型使用、AI 框架与泄露密钥风险
扫描 AI 代理、MCP 服务器与技能的安全风险并生成检测结果。
帮助开发者从兼容 MCP 的客户端扫描 AI 代理代码中的安全漏洞。
集成多种安全扫描引擎，帮助 AI 编码助手全面检测代码与配置风险。
为授权安全评估提供标准化扫描、验证与报告输出能力。
帮助开发与运维团队审计 MCP 服务和 AI 包的安全风险与供应链问题