技能介绍

问题：Agent 生态的安全盲区

当 AI Agent 从单一模型调用演变为“模型 + MCP server + 工具 + 技能”的复合体时，传统针对应用层或模型层的扫描已经覆盖不到新的攻击面。一个 MCP server 可能在注册工具时声明的参数与实际执行的逻辑不一致，一个 skill 的 README 可能诱导 agent 加载外部恶意载荷，甚至两个同名工具之间可能存在 shadowing——调用链中较上层的恶意定义覆盖了真正可信的工具。

技能如何工作

Snyk Agent Scan 面向这一类组件做静态与动态结合的审查：

自动发现项目中的 MCP server、agent skill 与 agent harness 配置；
针对常见威胁模式进行检测，包括 prompt injection、tool poisoning、tool shadowing 与 malware payload；
在受支持的 agent 环境（如 Claude Code、Cursor、Windsurf、Gemini CLI、VS Code 等）中运行扫描任务；
通过 --dangerously-run-mcp-servers 标志在扫描过程中实际拉起 MCP server 进程，以验证运行时行为与声明是否一致。

扫描结果依赖 Snyk 平台，因此使用前需要在 https://app.snyk.io/account 注册账号并生成 API token。

适用边界与注意点

--dangerously-run-mcp-servers 会让扫描器执行 MCP server 声明的启动命令，仅应在已验证所有 MCP server 来源的可信环境中使用；
扫描覆盖范围取决于项目内声明的组件清单，未注册到 agent 环境中的组件不会被自动发现；
API token 属于敏感凭据，建议通过环境变量或 secret manager 注入，不要写入代码仓库；
该技能面向安全检测而非修复自动化，发现问题后仍需人工或 Snyk 平台给出的修复建议完成后续动作。