GitHub
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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AWS security scanner with attack chain detection, IAM privilege escalation, and fixes
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"cloud-audit": {
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add cloud-audit -- uvx cloud-auditIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"cloud-audit": {
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"cloud-audit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto gebalamariusz bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.0.1) kam vor 7 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
cloud-audit
English | 简体中文
What can a hijacked AI agent reach in your AWS account, and can you prove it?
Open-source, read-only AWS security scanner. 110 checks, 64 IAM privilege-escalation methods, 31 attack-chain rules, blast radius for any resource, and agent-blast for Bedrock Agents and AgentCore: what a prompt-injected or credential-stolen agent can reach, with the IAM policy simulator as the witness. Every finding ships an AWS CLI + Terraform fix . Nothing is written to your account.
30-second demo - agent-blast - Full scan - What's inside - Proof Mode - Installation - Documentation
pip install cloud-audit
cloud-audit agent-blast --demo # a hijacked Bedrock Agent, two threat models, one screen cloud-audit demo --save demo.json # a full sample scan, then explore it offline: cloud-audit blast-radius --report demo.json --resource arn:aws:iam::123456789012:role/support-bot-ticket-role cloud-audit simulate --report demo.json --fix aws-iam-018 cloud-audit exposure --report demo.json
The sample account is invented. Everything derived from it (attack chains, root causes, breach cost, security graph, agent reach) is produced by the same engines a real scan uses.
With credentials, the real thing is one command and read-only. The AWS-managed SecurityAudit policy covers every check (permissions):
cloud-audit scan # default profile and region
cloud-audit scan --verify # plus IAM policy-simulator proof for escalation paths cloud-audit agent-blast --verify # then: what your agents can reach, simulator-confirmed
An AI agent in AWS is a bundle of IAM identities: the role the agent runs as, the execution roles of the Lambda functions behind its tools, the roles of its knowledge bases, gateways and sandboxes. When the agent is hijacked, the attacker acts with *those* identities. agent-blast answers what that means, per agent, under two threat models:
| Threat model | What the attacker has | What is in reach |
|---|---|---|
| Identity takeover | the credentials of a role the agent runs as (sandbox escape, metadata-service read, leaked session) | the full role: privilege-escalation methods, AssumeRole hops, data |
| Behaviour takeover | nothing but a prompt (indirect prompt injection through a document, a ticket, a web page) | what the agent's tools can do, bounded by the tools' own execution roles |
Real output for the sample agent (cloud-audit agent-blast --demo -a support-bot):
support-bot (bedrock_agent, eu-central-1)
├── A hijacked tool (tool: create-ticket) can escalate to account admin via PassRole+Lambda ├── status: PREPARED ├── Identity takeover (attacker holds the role's credentials) │ └── support-bot-agent-role arn:aws:iam::123456789012:role/support-bot-agent-role │ └── no escalation path; 3 reach(es) from policy grants, 1 on named resources (see Reach) │ (risk 0/100, 1 nodes) ├── Behaviour takeover (prompt injection: the agent's tools, their roles) │ ├── search-docs action_group_lambda -> support-bot-search-role │ │ ├── 3 OpenAPI path(s) in apiSchema; state ENABLED │ │ └── no escalation path; 4 reach(es) from policy grants, 4 on named resources (see Reach) │ ├── create-ticket action_group_lambda -> support-bot-ticket-role │ │ ├── 2 function(s) in functionSchema; state ENABLED │ │ ├── reaches Account Takeover in 1 hop(s) via PassRole+Lambda (risk 72/100) │ │ └── escalation: PassRole+Lambda │ └── product-docs knowledge_base -> support-bot-kb-role │ ├── 1 S3 data source(s) │ └── no escalation path; 2 reach(es) from policy grants, 2 on named resources (see Reach) ├── Reach (13 action/resource pairs) │ ├── tool: search-docs secretsmanager:GetSecretValue on │ │ arn:aws:secretsmanager:eu-central-1:123456789012:secret:prod/db-credentials-Ab12Cd │ │ unverified read secret values │ ├── tool: create-ticket sts:AssumeRole on arn:aws:iam::123456789012:role/ops-admin unverified │ │ assume IAM roles │ ├── tool: create-ticket lambda:InvokeFunction on * unverified invoke Lambda functions │ ├── tool: search-docs s3:PutObject on arn:aws:s3:::company-backups-2024/* unverified write S3 │ │ objects │ ├── support-bot-agent-role s3:GetObject on arn:aws:s3:::kb-product-docs/* unverified read the │ │ agent's knowledge base │ ├── tool: search-docs s3:GetObject on arn:aws:s3:::company-backups-2024/* unverified read S3 │ │ objects │ ... ├── Tags │ ├── OWASP Agentic: ASI02 Tool Misuse and Exploitation, ASI03 Identity and Privilege Abuse, │ │ ASI05 Unexpected Code Execution │ └── MITRE ATLAS: AML.T0034 Cost Harvesting, AML.T0040 AI Model Inference API Access, AML.T0053 │ AI Agent Tool Invocation, AML.T0086 Exfiltration via AI Agent Tool Invocation └── Simulated, not executed: identity policies, the attached permissions boundary and SCPs are evaluated by the IAM policy simulator; resource-based policies of the targets, RCPs and VPC endpoint policies are not. Tool reach is an upper bound set by the tool's role; what the tool code does with its inputs is narrower.
The story the output tells: the support bot itself is harmless, but a document that tricks it into calling create-ticket runs code under a role that can pass an admin role to a new Lambda. The search-docs tool, meant to read product docs, can also read the production database secret and write into the backups bucket. Every line names the identity, the action and the resource, so the fix is a policy statement, not a debate.
The same engine covers AgentCore. For the sample gateway (--demo -a tools-gw) the headline is a cross-agent one:
tools-gw (agentcore_gateway, eu-central-1)
├── tool: crm-sync can write into agent 'support-bot' knowledge base (RAG poisoning): arn:aws:s3:::kb-product-docs/* ├── inbound authorizer: NONE; policy engine: none ... │ ├── tool: crm-sync s3:PutObject on arn:aws:s3:::kb-product-docs/* unverified write into agent │ │ 'support-bot' knowledge base (RAG poisoning) ... ├── Coverage notes │ └── tool 'erp-mcp' (gateway_target_mcp_server): backend identity unknown, not assessed - remote │ MCP server; credential provider: OAUTH
What agent-blast reads (all list/get, no charge):
DRAFT version resolved to its Lambda and the Lambda's execution role, knowledge bases resolved to their S3 data-source buckets.Condition is present. Conditions are flagged, never guessed. The simulator decides.Then, per identity: the 64 privilege-escalation methods, AssumeRole hops through the trust graph, and every data, secret, lateral, code-execution and model-invocation grant matched against concrete resources. A knowledge-base bucket is always a concrete target, even behind s3:* on *, and write access to it is reported as RAG poisoning. Anything the scanner could not read (a denied region, a tool without an IAM identity) is a coverage note, never a silent pass.
--verify asks iam:SimulatePrincipalPolicy about every concrete pair, with the context an attacker really has (no MFA on the session, TLS transport), and marks each reach PROVEN, DENIED (with the policy layer that denied: SCP, permissions boundary) or not asserted. Output formats: tree, json, markdown. The MCP server exposes the same report as get_agent_blast.
cloud-audit scan runs 110 read-only checks across 25 AWS services, correlates the findings into attack chains, ranks the fixes by how many chains they break and prices the exposure. This is the sample account (cloud-audit demo), rendered by the same code as a real scan and trimmed for length:
┌─────── Health Score ───────┐
│ 15 / 100 │ └────────────────────────────┘ Provider AWS Account 123456789012 Regions eu-central-1 Resources scanned 80 Checks passed 14 Checks failed 6 Attack chains 3 Risk exposure $572K - $12.5M (IBM/Verizon data) ┌───────────────────────── Attack Chains (3 detected) ─────────────────────────┐ │ CRITICAL PassRole Escalation to Admin (support-bot-ticket-role) │ │ Principal 'support-bot-ticket-role' has iam:PassRole and │ │ can create resources with privileged roles via: │ │ PassRole+Lambda. The attacker passes an admin role to a │ │ service, then uses that service to execute code with admin │ │ privileges. │ │ Fix: Scope iam:PassRole for 'support-bot-ticket-role' to │ │ specific role ARNs │ │ Risk: $250K - $5.0M │ │ │ │ CRITICAL Internet-Exposed Admin Instance │ │ i-0abc123def456789, sg-0a1b2c3d4e5f67890 │ │ Instance i-0abc123def456789 is reachable from the internet │ │ via open security group and has admin IAM role │ │ 'prod-admin-role'. An attacker can reach the instance, │ │ access IMDS credentials, and gain full admin access to the │ │ AWS account. │ │ Fix: Restrict security group sg-0a1b2c3d4e5f67890 to │ │ specific IPs (effort: LOW). │ │ Risk: $62K - $625K │ │
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo