AI AppSec

Name: AI AppSec
Author: subodhkc

제작자: subodhkc버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.subodhkc/ai-appsec

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Evidence-backed AppSec for AI applications and agents. Powered by HAIEC.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "ai-appsec": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-appsec"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add ai-appsec -- npx -y ai-appsec

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "ai-appsec": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-appsec"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "ai-appsec": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-appsec"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 subodhkc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32655개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32655개 중 29%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32655개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

AI AppSec, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SuperCollider

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트

설치

SuperCollider

제작자: Tok

Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

AI AppSec

Evidence-backed AppSec for AI applications and agents.

Audit AI code for security risks before you commit, push, merge, or deploy.

What AI AppSec Does

AI AppSec produces deterministic, reproducible static security evidence for AI-agent and AI-application source code. It uses Semgrep 1.173.0 as its execution engine with a bundled Public Core rulepack (122 detectors, 79 security checks).

Key properties:

Static analysis only — does not execute target code
No network required for normal scans (Semgrep setup may require network)
No HAIEC account or API key required
Deterministic evidence — Scan Receipts with SHA-256 digests
Fail-closed digests — rulepack/manifest verified at runtime
Proof-of-fix — rescan comparison with check-evaluation safety

Quick Start

# Install

npm install -g ai-appsec

Check Semgrep status

ai-appsec doctor

Install Semgrep engine (requires network)

ai-appsec setup

Start MCP server (stdio transport)

ai-appsec

Or use via npx without global install:

npx ai-appsec doctor

npx ai-appsec setup

Prerelease channel: @next tracks upcoming prereleases (e.g. ai-appsec@next).

When to Use It

Use scan_ai_security when a developer asks to:

"check this for security issues"
"audit this task before I push"
"review this change for security problems"
"scan this AI agent" or "scan this AI app"
"check my LLM application"
"security review this PR"
"is this safe to merge"
"check this before deployment"
"audit this code for vulnerabilities"
"run a security scan"
"check for security risks before commit"

scan_ai_security

The MCP tool scan_ai_security is the only tool implemented in v0.1.

It scans AI/LLM/agent application source code for security risks including:

Unsafe AI-output execution
Secrets exposure
RAG/model integration risks
Insecure AI API usage
Control gaps
Prompt/input-related risk signals

What scan_ai_security Does NOT Do

Does not provide complete AI system assurance
Does not provide runtime behavioral assurance
Does not provide compliance certification
Does not guarantee zero false positives
Does not prove root causes for concern families
Does not execute target code, install dependencies, or run package managers
Does not perform compliance assessment (compliance requires additional HAIEC evidence)

Findings

Findings are classified by:

Finding kind: PRESENCE, RISK_SIGNAL, CONTROL_GAP, VULNERABILITY
Severity: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW, INFO
Disposition: INFORMATIONAL, REVIEW, BLOCK

Security Concern Families

Security Concern Families summarize semantically compatible finding instances for decision-quality presentation. A concern family is a deterministic grouping view — it is NOT necessarily one vulnerability, one material issue, or one root cause. Underlying finding instances remain auditable.

Concern family count is not a vulnerability count. Top 20 / Top 50 are presentation limits, not evidence limits.

COMPLETE / PARTIAL / ERROR

COMPLETE: All supported files in scope were successfully analyzed.
PARTIAL: Some supported files could not be analyzed (e.g., parser failures). PARTIAL scans cannot prove absence of findings. Missing evidence is never interpreted as PASS.
ERROR: The scan could not complete due to an engine error.

Coverage

AI AppSec provides explicit coverage accounting:

DISCOVERED: all files found beneath the target
INTENTIONALLY_EXCLUDED: files excluded by scope policy
UNSUPPORTED: files outside supported extensions (.py, .js, .jsx, .ts, .tsx)
TARGETED: supported files intended for analysis
ENGINE_REPORTED_SCANNED: files Semgrep reports as scanned
PARSE_FAILED: files with parse errors
SUCCESSFULLY_ANALYZED: scanned minus parse failures

Scan Receipt

Every scan produces a tamper-evident Scan Receipt with SHA-256 digests for:

Finding set
Concern family set
Coverage file sets
Evaluated security checks and detectors
Semantic receipt identity

COMPLETE scans produce reproducible receipts across processes and operating systems. PARTIAL scans preserve run-specific coverage differences.

Evidence Envelope

Each scan produces an Evidence Envelope that binds the receipt to the scan execution context, including:

Producer identity
Target identity (scan input digest, git commit, dirty state)
Execution status and completeness
Semantic receipt digest
Envelope digest

Proof-of-fix

Rescan a target after a fix to compare receipts. The proof-of-fix comparison is safe: it verifies that a specific security check's findings were resolved without requiring the entire scan to be identical.

Offline / Local Operation

Normal scanning operates fully offline after prerequisites are installed:

No HAIEC cloud access required
No account or API key required
No rule download during scanning
No telemetry emitted (Semgrep invoked with --metrics off)

Semgrep setup (ai-appsec setup) may require network access to install the engine. Once installed, all scanning is local.

Semgrep Prerequisite

scan_ai_security requires Semgrep 1.173.0 (exact version match).

# Check Semgrep status

ai-appsec doctor

Install managed Semgrep (requires network)

ai-appsec setup

Semgrep is NOT bundled with this package. It is an external engine installed separately. See THIRD_PARTY_NOTICES.md for details.

Limitations

Only scan_ai_security is implemented in v0.1
Static analysis only — no runtime behavioral evidence
No compliance certification or assessment
No tenant isolation checking (roadmap)
No LLM content verification (roadmap)
No deploy security gating (roadmap)

License

MIT License

See LICENSE for the full license text.

Security Reporting

If you believe you have found a security vulnerability:

Do not disclose it publicly before review.
Report via GitHub private vulnerability reporting.
For non-sensitive bugs, use GitHub Issues.

No bug bounty program exists at this time. This project is maintained by a small team. We appreciate responsible disclosure and patience.

Roadmap

Future HAIEC capabilities (not yet implemented in this package):

Tenant isolation checking (scan_tenant_isolation)
LLM/runtime content verification (verify_llm_content)
Deploy security gating (check_deploy_security)
Native deterministic dataflow analysis
Runtime evidence
Inventory evidence
Regulatory evidence
Compliance/assurance integration
Compliance Twin

These will remain independent products/engines. See the HAIEC architecture principle: one workflow, four independent checks.

HAIEC

AI AppSec is powered by HAIEC. HAIEC is the broader assurance platform that may combine ai-appsec evidence with runtime, inventory, regulatory, and external evidence for broader compliance and assurance in the future.

Founder-led development with HAIEC acting as the release gatekeeper for provenance, licensing, and publication.

Related Projects

LLMVerify — LLM content verification (independent product, separate repository)
Tenant Isolation — Cross-tenant boundary checks (independent product, separate repository)

Built by Subodh Kc — a HAIEC (Human AI Evidence Company) product.

AI AppSec

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

SuperCollider

제작자의 README

AI AppSec

What AI AppSec Does

Quick Start

Check Semgrep status

Install Semgrep engine (requires network)

Start MCP server (stdio transport)

When to Use It

scan_ai_security

What scan_ai_security Does NOT Do

Findings

Security Concern Families

COMPLETE / PARTIAL / ERROR

Coverage

Scan Receipt

Evidence Envelope

Proof-of-fix

Offline / Local Operation

Semgrep Prerequisite

Install managed Semgrep (requires network)

Limitations

License

Security Reporting

Roadmap

HAIEC

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