掲載済み (2025-08-16号)
#172 414文字 • 3分

## mighty-security

掲載情報

概要

https://github.com/NineSunsInc/mighty-security

詳細内容

## mighty-security https://github.com/NineSunsInc/mighty-security mighty-securityは、AIアシスタントが利用するMCPサーバーの脆弱性を自動で検出し、悪意あるコード実行やデータ漏洩を防ぐ包括的なセキュリティ分析ツールを提供します。 **Content Type**: Tools **Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5 **Main Journal**: 125/100 | **Annex Potential**: 117/100 | **Overall**: 88/100 **Topics**: [[AIセキュリティ, プロンプトインジェクション, 脆弱性スキャン, 開発ツール, モデルコンテキストプロトコル]] AIアシスタントの基盤となるModel Context Protocol (MCP) サーバーのセキュリティは、その強力な機能と共に深刻なリスクを伴います。最近の研究では、MCPサーバーの43%にコマンドインジェクション脆弱性、30%にSSRF、22%にファイル漏洩のリスクが確認されており、GitHubの事例ではプロンプトインジェクションによるプライベートリポジトリ漏洩も発生しました。 この問題に対処するため、`mighty-security`はMCPサーバーと関連ツールを保護する包括的なセキュリティ分析ツールとして登場しました。本ツールは、静的解析、Taint解析、ML駆動型検出、そしてCerebras GPT-120Bを活用したLLM深層解析という多層的なアプローチを採用しています。特にLLM深層解析は、複雑な脅威のセマンティックな理解を可能にし、従来の検出手法では見逃されがちな脆弱性を特定します。 開発者にとって重要なのは、`mighty-security`が既存のGitHubリポジトリやローカルディレクトリをスキャンできるだけでなく、リアルタイム監視機能によって実行時のMCPコールを傍受・分析し、ポリシーを適用できる点です。さらに、コンテキスト認識型検出により、セキュリティツールやテストファイルを誤検知として除外し、正確性を高めています。 このツールは、AIエージェントやアプリケーションを開発・運用する上で不可欠なセキュリティ対策を提供します。特にプロンプトインジェクションのようなAI特有の攻撃ベクトルへの対応は、AIを組み込んだシステム全体の信頼性を確保する上で極めて重要です。MCPサーバーのコードを「安易に信用しない」という原則に基づき、開発の初期段階から継続的な検証とスキャンを行うための実用的なソリューションとなるでしょう。