🛡️ Database Sentinel

Sicherheitsaudits für dein Datenbank-Backend. Frage „audit my database“ und erhalte einen bewerteten Bericht mit exaktem Fix-Code.

Funktioniert als Claude Skill (Supabase, MongoDB), als Read-only-MCP-Server für jeden KI-Client oder als CLI-Agent, der dein eigenes Modell verwendet (beides Supabase).

→ MCP-Server-Einrichtung und Nutzungsanleitung

→ Du willst es nicht selbst betreiben? Locksoup ist die gehostete Version: ein Supabase-Sicherheitsaudit mit geplanten Nachprüfungen und Benachrichtigungen.

Changelog

2026-10-01 (v1.0.1)

• Behoben: Eine UPDATE-Policy ohne WITH CHECK wird nicht mehr so gemeldet, als würde sie Nutzern erlauben, die Zeileneigentümerschaft neu zuzuweisen (Postgres verwendet USING als Prüfung wieder). Das Label von Q8 und der Agent-Prompt besagten etwas anderes, was bei echten Projekten zu falschen Mass-Assignment-Befunden führte.
• Benchmark: neuer Dev-Fall 027 aus diesem Projekt. Test-F1 unverändert (0,836 vs. 0,838, gleicher Tag). Läufe.

2026-09-30 (Dokumentation)

• MCP-Ablauf benchmarkiert: Ein Modell, das den echten Server über stdio steuert, erzielte Test-F1 0,865, Precision 0,905, Critical Recall 1,0 (Ergebnisse). Harness: evals/mcp_client.py, Eval-System m.

v1.0.0 (2026-09-30): MCP-Server-Release

• MCP-Server v1.0: vier Read-only-Supabase-Tools, ein audit-Prompt und die Katalog-Ressourcen. End-to-End benchmarkiert: Ein Modell, das den Server über stdio steuert, erzielte Test-F1 0,865, mit Critical Recall 1,0.
• Verifiziert auf gehostetem Supabase: Session Pooler, Read-only-Rolle mit BYPASSRLS, alle 20 Abfragen.
• Weniger Fehlalarme:
  • Q1 prüft jetzt API-Grants: RLS aus mit anon/authenticated entzogen wird nicht als exponiert gemeldet.
  • Der Audit-Prompt weiß, dass SECURITY-INVOKER-Funktionen nur die Rechte des Aufrufers haben.
  • In einem echten Projekt gefunden; neuer Dev-Fall 026.
• Version pinnen: git+https://github.com/Farenhytee/[email protected] in jedem uvx/pipx-Befehl. Das Claude-Code-Plugin wird automatisch gepinnt.
• Standard-Audit ist jetzt der CLI-Standard: ein Prompt plus Anon-Probe-Verifizierung, ~$0,0007 und ~15s pro Audit. --deep führt den tool-nutzenden Agenten aus, der in unserem Bench dieselbe Punktzahl bei ~5× den Kosten erzielte.

v0.2.1 (2026-09-30)

• Test-F1: Agent 0,782 → 0,831, Single-Prompt 0,766 → 0,849. Keine Abstürze oder Timeouts (Ergebnisse).
• Behoben:
  • Ein fehlerhaftes Tool-Argument beendet das Audit nicht mehr; der Fehler geht zurück an das Modell.
  • OpenRouter-Aufrufe werden an den schnellsten Anbieter geleitet (langsame verursachten Timeouts).
  • Der abschließende Findings-Schritt des Agenten listet keine Kandidaten mehr auf, die er verworfen hatte.

v0.2.0 (2026-09-29)

• Veröffentlichte Testergebnisse: Agent F1 0,782, Single-Prompt 0,766, Rules 0,559 auf einem blinden, gesperrten 10-Fälle-Test-Split, je 3 Läufe (Ergebnisse).
• Bench: 25 gelabelte Fälle (15 Dev, 10 blinder Test).
• Agent:
  • Verify-Schritt: probt als anon, um ausnutzbare Befunde zu bestätigen.
  • --fix: gibt Fix-SQL für die von dir ausgewählten Befunde aus. Sie wird nie ausgeführt.
  • Kostenbericht: Tokens, $ und Tool-Aufrufe für jedes Audit.
• CI: kostenloses, nur auf Regeln basierendes Regression-Gate.

2026-09-29

• Ein-Befehl-Installation: Claude-Code-Plugin (Skill + MCP-Server, fragt nach deinem Connection String) und ein Add to Cursor-Button.
• Installation von GitHub: ein Befehl für den MCP-Server (uvx --from git+… sentinel-mcp) und den Agenten (pipx install "database-sentinel[agent] @ git+…").
• sentinel-mcp --role-sql gibt das SQL zur Einrichtung der Read-only-Rolle aus.
• Klarere Fehler: Der MCP-Client sieht jetzt, warum ein Aufruf fehlgeschlagen ist, und die CLI gibt einen einzeiligen Fehler aus.

2026-09-28

• Neu: MCP-Server für Supabase. Vier Read-only-Tools, ein audit-Prompt und der Pattern-Katalog als Ressourcen. Dein eigenes LLM übernimmt die Analyse, also kostenlos.
• Neu: Lite-Agent (sentinel-audit). Eine LangGraph-Pipeline, die mit jedem OpenAI-kompatiblen Modell funktioniert: OpenRouter, OpenAI oder lokales Ollama.
• Neu: Benchmark + Evals. 10 gelabelte Supabase-Fälle, mit Precision/Recall/F1 verglichen über eine Rules-Baseline, eine Single-Prompt-Baseline und den Agenten.
• Behoben: sechs Supabase-Audit-Abfragen. Q8 (UPDATE ohne WITH CHECK) traf nie etwas, Q16 und Q19 verpassten Zeilen für Least-Privilege-Rollen, und Q6, Q13 und Q14 hatten falsche Bedingungen.

Schnellstart

Claude Code installiert den Audit-Skill und den MCP-Server in einem Schritt (benötigt uv):

claude plugin marketplace add Farenhytee/database-sentinel
claude plugin install database-sentinel@database-sentinel

Supabase-Nutzer: Erstelle den Read-only-Login (Schritt 1) und führe dann /plugin configure database-sentinel@database-sentinel in Claude Code aus. Frage dann: Audit my database.

Cursor  

Andere MCP-Clients und vollständige Einrichtung: MCP-Anleitung

git clone https://github.com/Farenhytee/database-sentinel.git ~/.claude/skills/database-sentinel

pipx install "database-sentinel[agent] @ git+https://github.com/Farenhytee/database-sentinel"
export SENTINEL_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 SENTINEL_MODEL=<model>   # Ollama, oder jede OpenAI-kompatible API + SENTINEL_API_KEY
sentinel-audit --dsn "postgresql://sentinel_auditor:<password>@<host>:5432/postgres" \
  --rest-url https://<ref>.supabase.co --anon-key <anon key> --repo ./my-app

Was es erkennt