技能介绍

问题背景：代理代码库中的隐性暴露面

开发者在构建基于 LangGraph、CrewAI 等框架的代理系统时，常通过 MCP 协议集成外部工具或数据源。但这些工具调用链往往缺乏统一的安全审计入口：哪些 MCP 端点实际暴露了敏感操作？工具参数中是否包含未授权的系统命令？已知漏洞如何影响当前代理行为？这种“工具调用黑箱”让安全团队难以在部署前识别风险。

核心能力与工作流程

该技能通过静态分析与动态配置解析，将分散的安全线索整合为可审查的报告：

MCP 工具暴露面定位：自动解析代理框架的配置文件，识别通过 MCP 协议暴露的工具列表及其参数定义
漏洞影响映射：将工具接口与已知漏洞数据库关联，标注每个暴露点的潜在攻击路径（如参数注入、权限提升）
依赖链风险分析：追踪代理代码中的工具调用关系，输出风险传播路径（例如“LLM 调用→MCP 工具→外部 API”链中的脆弱节点）
审查友好输出：生成结构化报告，按风险等级排序发现项，并关联到具体的代码位置或配置片段

适用边界与注意事项

当前技能主要面向支持 MCP 协议的代理框架（如 LangGraph、CrewAI、n8n 等），需确保代码库可被本地工具链解析。对于动态生成的工具接口或运行时才加载的配置，可能存在分析盲区。漏洞数据库的时效性依赖上游更新，建议定期同步最新 CVE 条目。此外，技能输出需结合人工复核，特别是涉及业务逻辑的复杂工具调用场景。