MEDUSA代理仓库安全扫描

为什么需要它

把 agents/、MCP 配置和提示词模板直接放进 Git 仓库之后，代码审查的重心往往还在语法、依赖和 CI 配置上。但这类仓库真正携带的攻击面并不只是传统漏洞：

• 仓库污染：被改写的 instruction / prompt 文件，可能在运行时悄悄改变模型行为或诱导泄露上下文。
• 不安全的 AI 配置文件：模型端点、密钥占位符、工具权限声明写错一处，就可能在 CI 或本地开发机上被意外触发。
• MCP 攻击面：mcp.json、工具注册和远程 endpoint 一旦指向不受控地址，影响会顺着 Agent 调用链扩散。

这类问题通常不会让编译失败，也很难通过常规的 lint 规则稳定发现，往往要到部署之后、甚至发生事故之后才被察觉。

技能如何工作

这个技能把 MEDUSA 包装成一个面向 Agent / MCP 仓库 的预检扫描步骤，核心是做一次聚焦的静态检查，而不是通用的 linter 全家桶：

1. 确定扫描范围：指向本地仓库路径或 GitHub 目标仓库。
2. 调用 MEDUSA 扫描：针对仓库内容识别被投毒的指令文件、危险的 AI 配置和 MCP 暴露面。
3. 按需扩展覆盖：可选接入外部 linter，补充基础检查之外的覆盖范围。
4. 快速模式：--quick 只扫描变更文件，适合在合并前做一次轻量回归检查。

适用边界与注意点

它更适合放在 合并前或部署前的预检环节，用来提前拦住明显的供应链风险。需要留意的是：

• 运行环境要求 Python 3 与 MEDUSA 相关依赖。
• --quick 依赖 git 状态，非 git 工作区无法使用该模式。
• 想获得更完整的覆盖，需要自行接入外部 linter；基础扫描本身不保证覆盖所有规则。
• 上游文档中列出的要求与限制仍然适用，升级 MEDUSA 后建议重新确认行为变化。