プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Agent Graph Auditor

作者:GuardBeeバージョン 0.3.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.GuardBee/agent-graph-auditor

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Finds transitive excessive agency across LangGraph/CrewAI/AutoGen orchestration graphs

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agent-graph-auditor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-agent-graph-auditor"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agent-graph-auditor -- npx -y @guardbee/mcp-agent-graph-auditor

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agent-graph-auditor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-agent-graph-auditor"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "agent-graph-auditor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-agent-graph-auditor"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント GuardBee で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32435件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32435件のうち83%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32435件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Agent Graph Auditorは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.3.1)がレジストリに届いたのは7 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Apify MCP Server

作者:apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@guardbee/mcp-agent-graph-auditor

🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch

An MCP (Model Context Protocol) server that builds a reachability graph across a multi-agent orchestration and finds transitive excessive agency — an agent that was never directly given a dangerous tool, but can still reach one through another agent it's allowed to delegate to.

mcp-server-auditor catches an MCP server whose own tool grants shell/eval/SQL access directly. ai-code-scanner catches a single agent's tool list containing execute_command. Both of those are one hop: agent → tool. Multi-agent frameworks add a second kind of edge — delegation, group chat, function-execution routing — and a "safe-looking" agent with only a web_search tool can become dangerous the moment it's allowed to hand work off to a coworker that holds a shell tool. That two-hop path is invisible to a scanner that only looks at one agent's own tool list at a time.

Telemetry is off by default. With GUARDBEE_TELEMETRY=1 it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields like content, token or password are replaced with a placeholder. See @guardbee/mcp-telemetry.

Claude ──► agent-graph-auditor ──► Your multi-agent Python source

│ ├─ LangGraph (add_node/add_edge — structural, read directly from the graph API) ├─ CrewAI (Agent/tools/allow_delegation + Crew membership — heuristic) └─ AutoGen/ag2 (GroupChat membership, code_execution_config, register_function — heuristic)


How the graph is built

  1. Extract. Framework-specific regex extractors pull agent/tool nodes and relationship edges out of the source: has_tool (an agent's own toolset), delegates_to (CrewAI allow_delegation, LangGraph add_edge), group_member (AutoGen GroupChat co-membership — any member's output can be routed to any other by the manager), executes_via (AutoGen register_function's caller/executor split).
  2. Classify. Every tool node is checked against a name-based capability catalog (code execution, process execution, filesystem write, network, credentials access) — the same kind of heuristic ai-code-scanner's excessive-agency pattern uses, just applied to a graph of tools instead of one server's tool list.
  3. Reach. A breadth-first search runs from every agent node. A capability tool reached via a straight has_tool edge is a direct finding (still reported — useful even without a second agent in the picture). A capability tool reached only after crossing at least one delegates_to/group_member/executes_via edge is transitive — the finding this package exists for — and is always reported as critical, regardless of the tool's own base severity, because the agent holding it was never audited for it directly.

LangGraph is the most reliable target: add_node/add_edge calls are the orchestration graph in the source, no inference needed. CrewAI and AutoGen require inferring delegation from framework semantics (allow_delegation, GroupChat membership) rather than an explicit edge in the code, so treat those as heuristic — see Limitations below.


Features

  • 3 frameworks: LangGraph (structural), CrewAI (heuristic), AutoGen/ag2 (heuristic)
  • 7 capability rules across 5 categories (code-execution, process-execution, filesystem-write, network, credentials-access)
  • Distinguishes direct (single-agent) from transitive (delegation-crossing) excessive agency — the transitive case is what no single-agent scanner in this monorepo catches
  • Multi-hop aware — a 3+ agent delegation chain is found the same way a 2-agent one is
  • SARIF 2.1.0 output — CI/CD integration (GitHub Code Scanning, etc.)
  • Config file support via guardbee.yml
  • 31 unit tests, plus end-to-end verification against realistic fixtures for all three frameworks

Quick Start

Claude Desktop / MCP Client
{

"mcpServers": { "guardbee-agent-graph-auditor": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-agent-graph-auditor"] } } }

CLI (CI/CD)
npx @guardbee/mcp-agent-graph-auditor scan ./agents --fail-on=high --format=sarif > results.sarif

MCP Tools

ToolDescription
scan_textScans a Python snippet
scan_fileScans a single .py file
scan_directoryRecursively scans a directory of .py files
list_patternsLists the dangerous-capability catalog by category

Example

researcher = Agent(role="Researcher", tools=[web_search_tool], allow_delegation=True)

ops = Agent(role="Ops Engineer", tools=[shell_tool], allow_delegation=False) writer = Agent(role="Writer", tools=[], allow_delegation=False) crew = Crew(agents=[researcher, ops, writer], tasks=[])

researcher never holds shell_tool — but allow_delegation=True plus co-membership in the same Crew as ops means it can hand work off to an agent that does. This scanner reports:

🔴 CRITICAL  Transitive excessive agency: reaches shell_tool

Path: Researcher → Ops Engineer → shell_tool

🔴 CRITICAL Direct excessive agency: reaches shell_tool Path: Ops Engineer → shell_tool

writer — no tools, no delegation — gets no finding at all.


Configuration (guardbee.yml)

agent-graph-auditor:

fail-on: high # any | critical | high | medium | none max-files: 2000 exclude:

  • ".test.py"

Limitations (by design)

  • Single-file scope. Each file's graph is extracted independently — Python variable references don't resolve across files. A Crew(agents=[researcher, ops]) call will only connect to Agent(...) definitions found in the *same file*, even when scanning a whole directory.
  • CrewAI/AutoGen extraction is heuristic, not a real Python parser — constructor bodies are captured with a bounded text window rather than exact paren-matching (the same tradeoff ai-code-scanner's pattern-window matching makes), and it doesn't track reassignment, conditional agent construction, or dynamically built tool lists.
  • AutoGen's `speaker_selection_method` isn't modeled — GroupChat co-membership is always treated as a bidirectional reachability edge, which is the conservative (over-inclusive, not under-inclusive) assumption.
  • Capability classification is name-based. A tool named search_tool that secretly shells out internally won't be flagged; a tool named shell_tool_disabled will be. Review findings; don't take them as ground truth.
  • Only Python source is scanned in v1 — LangChain/LangGraph's JS/TS API isn't covered yet.

Development

npm run build

npm test # 31 unit tests


License

MIT — GuardBee

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