MCP security evaluator

接入 MCP Server 前，先看真实证据

提交公开 GitHub、npm 或 PyPI 项目，检查提示注入、凭证、危险执行与供应链模式，生成带置信度和改进建议的可复核报告。

登录用户每周可免费发起 10 次新评测；查看有效缓存报告不重复消耗额度。

扫描边界

Static only

What gets checked

四类证据，一份可行动报告

自动化负责扩大覆盖，严重风险有硬上限，AI Judge 只对已有证据做保守复核。

识别提示注入、凭证痕迹、动态代码执行、子进程调用和隐藏下载执行等高风险信号。

核对 README、清单文件、安装与使用示例，只对系统实际取得的内容作结论。

结合项目结构、文档、活跃度和采用信号，区分可维护能力与营销声明。

展示五维得分、风险证据、置信度、行动建议，并在证据充分时生成流程图、时序图或架构图。

Choose the right method

不同方法回答不同问题。把自动化报告当作接入决策的证据入口，而不是“绝对安全”证书。

适合：高风险上线前

最深入，但依赖审计范围、人员与时间

本站

适合：接入前筛选与持续复评

快速、可复核，不安装或执行项目代码

适合：兼容性与真实行为验证

验证连接和副作用，需要隔离环境与明确授权

Clear limits

边界本身也是结论的一部分。生产环境仍应结合最小权限、隔离、人工审计与运行时测试。

扫描会安装或运行 MCP Server 吗？

不会。当前评测只读取可公开取得的元数据和高信号文本文件，不克隆执行项目代码，也不会连接 MCP Server。

报告能证明 MCP 协议兼容或没有漏洞吗？

不能。报告反映静态证据与已知风险模式，不证明协议兼容、运行时安全或不存在未知漏洞，也不能替代渗透测试和人工代码审计。

支持哪些来源？

目前支持公开 GitHub 仓库、npm 包和 PyPI 包。无法公开读取或证据不足的项目会降低置信度，而不是补造结论。

评测结果为什么可能发生变化？

项目代码、公开元数据、活跃度以及评测算法版本都会变化。报告会保留评测时间和证据，便于后续复评。

提交公开项目链接。系统会复用仍然有效的报告，并把新评测排入后台队列。