GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AWS security scanner with attack chain detection, IAM privilege escalation, and fixes
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"cloud-audit": {
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add cloud-audit -- uvx cloud-auditวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cloud-audit": {
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"cloud-audit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"cloud-audit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub gebalamariusz ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.0.1) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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 │ │
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo