最后更新： · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次
42 条规则都没有命中：没有凭证窃取，没有数据外泄，没有 curl | sh 式安装。按慢雾（SlowMist）agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描，每 8 小时更新一次。
质量分综合九项启发式检查：完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度，不是代码质量。
| Star 数 | 409 |
| Fork 数 | 23 |
| 语言 | Go |
| 分类 | MCP 服务器 |
| 质量分 | 59/100 |
| 未关闭的 Issue | 5 |
| 最后更新 | 2025-04-07 |
| 创建时间 | 2025-03-31 |
| 支持平台 | go, mcp |
| 估计 Token 数 | ~357k |
MCP-SecurityTools 简介 MCP-SecurityTools 是一个专注于收录和更新网络安全领域 MCP 的开源项目，旨在汇总、整理和优化各类与 MCP 相关的安全工具、技术及实战经验。 零：介绍 MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的方式。 0.1 为什么选择 MCP？ MCP 帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂工作流。LLM 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 提供： 预构建集成列表，您的 LLM 可以直接接入 在不同 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性 在您的基础设施中保护数据的最佳实践 0.2...
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评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描：42 条公开规则，覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描，不是人工审计 — 我们如实说明，不夸大。
问题规模有独立研究佐证：Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现，26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。
信源与负责人：