mcpscan.ai运营中

mcpscan ai 介绍

当大语言模型（LLM）开始与外部工具对话，一个全新的安全战场也随之开启。公开数据显示，近期对超过50个公共MCP服务器的扫描中，竟有23%存在命令注入漏洞。这意味着，模型可能在不知不觉中被“带坏”，执行意想不到的危险操作。
mcpscan.ai正是为此而生。它不是传统的防火墙，也不是普通的代码扫描器。mcpscan.ai是一个专注于模型上下文协议（MCP）安全领域的“专家侦探”，它的使命，是揪出那些潜藏在LLM与工具交互过程中的独特安全隐患，确保AI的能力不被恶意利用。

mcpscan ai 需求人群

正在或计划部署MCP服务器的开发者与团队。
希望将LLM模型安全接入内部系统与敏感数据的企业。
对技术架构安全标准有极高要求的信息安全官。
所有希望防范LLM被“带坏”，执行恶意操作的前瞻者。

mcpscan ai 主要功能

代码实现层漏洞扫描：深入源代码，精准揪出命令注入、代码注入、路径遍历、资源耗尽等经典但致命的服务器端漏洞。
工具定义与生命周期分析：独家检测“工具投毒”（Tool Poisoning）攻击，防止LLM被工具描述中的恶意指令误导。还能发现工具定义被偷偷修改的“抽地毯式”（Rug Pull）攻击。
交互与数据流风险审计：识别间接提示注入（Indirect Prompt Injection）风险，追踪数据流向，防止敏感信息通过看似合法的工具被悄悄泄露。
配置与环境安全检查：从身份验证、权限控制到网络传输加密（TLS），全面审查服务器环境，杜绝因配置不当产生的安全短板。

mcpscan ai 产品特色

专注MCP安全领域：不同于传统扫描器，mcpscan.ai专为MCP架构的独特安全挑战而生。它能精准发现“工具投毒”这类在LLM时代特有的新型攻击，而这恰恰是传统工具的盲区。
拥有“火眼金睛”的智能检测：mcpscan.ai内置了一个专门训练的LLM分类器，用于扫描和识别工具元数据（如描述文字）中隐藏的恶意指令，真正做到防患于未然。
解决核心的“困惑副手”问题：它的核心价值在于，从根本上解决LLM因拥有用户授权，却被恶意输入欺骗，从而执行非预期破坏性操作的“困惑的副手”（Confused Deputy）攻击难题。
持续演进的威胁情报：mcpscan.ai能够监控并追踪工具定义随时间发生的变化，持续更新其威胁检测模型，以应对不断演变的新型攻击手法。