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mcpsafetywarden — Serveur proxy qui encapsule les serveurs MCP avec profilage comportemental, analyse de sécurité, filtrage des risques et exécution sécurisée. Détecte l'injection de prompt, les métadonnées d'outils malveillantes, l'injection d'arguments, les risques de code source et l'exposition d'identifiants. | Kitploit
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À propos

Serveur proxy qui encapsule les serveurs MCP avec profilage comportemental, analyse de sécurité, filtrage des risques et exécution sécurisée. Détecte l'injection de prompt, les métadonnées d'outils malveillantes, l'injection d'arguments, les risques de code source et l'exposition d'identifiants.

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MCP Safety Warden

MCP safety warden est un serveur proxy qui encapsule n'importe quel serveur MCP et ajoute le profilage comportemental, l'analyse de sécurité, le contrôle des risques et l'exécution sécurisée à ses outils.

PyPI Python PyPI Downloads License CI CodeQL MCP Registry Docker Pulls OpenSSF Scorecard OpenSSF Best Practices GitHub Stars

Sommaire

  • Vue d'ensemble
  • Prérequis
  • Installation
  • Configuration
  • Intégration MCP
  • Référence CLI
  • Intégrations auxiliaires
  • Développement
  • Tests
  • Pour aller plus loin

[!IMPORTANT] La sécurité MCP est un domaine de recherche actif. Des études récentes recensent de nombreuses catégories de menaces spécifiques au protocole, couvrant l'empoisonnement d'outils, l'injection de prompts, les attaques de type rug-pull, la compromission de la chaîne d'approvisionnement, l'exfiltration d'identifiants et les attaques de composition sur l'ensemble du cycle de vie du serveur. Voir Securing the MCP (OpenReview), Landscape & Threats (arXiv), When MCP Servers Attack (arXiv) et MCP-38 Taxonomy (arXiv).

Vue d'ensemble

Utilisez-le comme proxy pour ajouter un contrôle de sécurité à n'importe quel serveur MCP, ou pointez-le vers un serveur que vous ne possédez pas et lancez un audit de sécurité complet sans effectuer le moindre appel d'outil.

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Fig 1. Deux modes de fonctionnement : proxy et audit

Profilage comportemental : classe d'effet, sécurité de réessai, caractère destructeur. Assisté par LLM (Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama) avec repli basé sur des règles. Statistiques observées (latence p50/p95, taux d'échec, taille de sortie) mises à jour après chaque appel proxifié.

Analyse de sécurité : pipeline mcpsafety+ en cinq étapes (Recon, Planner, Hacker, Auditor, Supervisor). Cisco AI Defense (AST/YARA). Snyk (analyse de métadonnées). Les intégrations Kali et Burp Suite enrichissent le pipeline avec des données réseau réelles et des sondes au niveau HTTP. Analyse du code source depuis GitHub avec entropie, AST, flux de teinte et détection de rug-pull.

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Fig 2. Pipeline mcpsafety+ en cinq étapes, déclenché lorsque vous lancez un audit de sécurité complet sur n'importe quel serveur MCP

Exécution sécurisée : analyse des arguments (plus de 20 catégories d'attaques, second passage par LLM). Analyse d'injection de sortie à deux couches. Contrôle des risques avec alternatives et politiques par outil. Détection de dérive à chaque appel et vérification autonome.

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Fig 3. Pipeline d'exécution sécurisée : les cinq vérifications que franchit chaque appel d'outil proxifié

CLI : 24 sous-commandes, menu de risques interactif, option --json sur chaque commande, --yes pour la CI.

Ce qu'il détecte

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