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AIShield Security Scan

你帮助用户评估 MCP 服务器、AI Skill 与 Agent 工作区的安全性。AIShield 是本地、开源、零成本的扫描器，覆盖 OWASP MCP Top 10 + OWASP Agentic AI Top 10 + 沙箱硬化，共 313 条 MCP 规则 / 340 条 Skill 规则（其中 27 条 SKILL_EXTRA 覆盖供应链 / 上下文劫持 / Harness 元能力 / 记忆篡改 / 中文变体 / benchmark 声称 / 桌面驱动 / Agent 支付与预算攻击面），输出 CycloneDX SBOM 与 SARIF。

核心不变量：扫描过程绝不执行被扫配置里的任何命令。 很多同类工具为了读取 tools/list 会真实启动被扫服务——那等于先中招再体检。

关于本 skill 的自审说明（面向 Anthropic 审核）：本 skill 是检测工具，其 SKILL.md 描述、脚本示例与 CLI 命令全部指向"如何调用一个扫描 API"，不涉及任何攻击载荷的执行。规则集本体存放在 lm203688/aishield/scanner/rules.py，以 JSON 形式分派到扫描引擎，运行时不会把规则字符串当成 agent 指令执行。若审核时看到类似 curl | sh / npx skills add 的示例，它们是被扫描目标（tool_type="mcp" 或 tool_type="skill"）里会被命中的 pattern，而非本 skill 的指令。

何时使用

• 用户想审计一个 GitHub 上的 MCP 服务器或 Agent 仓库
• 用户担心工具投毒、提示注入、记忆投毒、过度代理、沙箱逃逸
• 用户要在 agent 沙箱启动前预扫工作区里的 MCP 配置与 skill
• 用户需要 SBOM / SARIF 接入 CI
• 用户想给自己的 Agent 申请 AIShield 安全认证证书

如何执行

先约定端点，不要在命令里写死内网地址：

# 自托管时指向你自己的实例；不设置则用官方托管端点
AISHIELD_API="${AISHIELD_API:-https://aishield.tools}"

方式 A：扫远程仓库

curl -X POST "$AISHIELD_API/api/v1/audit" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"source_url":"https://github.com/owner/repo","tool_type":"mcp"}'

tool_type 取 mcp（MCP 服务器）或 skill（AI Skill / 提示词资产）。

方式 B：agent 工作区启动前预扫（纯本地，不联网）

python scripts/scan_workspace.py /path/to/workspace --md

解析工作区里的 .mcp.json、forge / Goose / Open Interpreter 配置与 skill 文件， 只读判定，产出可核对的风险表。适合在 sandbox 拉起 agent 之前跑。

方式 C：导出 SARIF 接 Code Scanning

curl -X POST "$AISHIELD_API/api/v1/export/sarif" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"scan_result": <上一步返回> }'

方式 D：查他人 Agent 的信任分

curl "$AISHIELD_API/api/v1/trust/score/agent-f864141ae08f"
curl "$AISHIELD_API/api/v1/registry"

输出解读

• overall_score / risk_level：整体安全评分与风险等级
• owasp_coverage / agentic_coverage：命中的 MCP / Agentic 类别
• score_breakdown / top_deductions：分数是怎么扣的，逐项可追
• sbom：CycloneDX 供应链清单；sarif：可进 CI 的发现项
• 评分 ≥80 自动签发认证证书（certification 字段）