skillspector

SkillSpectorは、AIエージェントスキルが安全にインストールできるかどうかを判断することを目的としています。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、MCP互換ツールなどのエージェントが使用するスキルを対象とし、Gitリポジトリ、URL、ZIPファイル、ディレクトリ、個別ファイルをスキャンできます。READMEによると、アナライザには17カテゴリにわたる71のパターンが含まれており、プロンプトインジェクション、拒否回避、データ流出、権限昇格、サプライチェーン問題、過剰なエージェンシー、出力処理、システムプロンプト漏洩、メモリポイズニング、ツール誤用、ローグエージェント動作、トリガー悪用、Python ASTチェック、テイント追跡、YARAシグネチャ、MCP最小権限、MCPツールポイズニングなどがあります。 ワークフローは、高速な静的解析とオプションのLLM意味評価を組み合わせています。既知の脆弱な依存関係についてOSV.devに問い合わせることができ、オフライン時にはフォールバックします。結果には0〜100のリスクスコア、重大度、推奨事項、インストール可否の判定、検出事項が含まれ、ターミナル、JSON、Markdown、SARIF形式で出力されます。フィンガープリントまたはglobルールを使用したベースラインにより、承認済みの検出事項を抑制し、以降のスキャンで新たな問題を強調できます。バッチスキャナは並列ディレクトリスキャン、中国語・日本語・韓国語の多言語検出、複数のレポート形式をサポートしています。 使用オプションには、Python CLI、uvまたはpipを使用したソースからのインストール、Python 3.12-slimベースのDockerイメージが含まれます。リモートおよびアーカイブの取り込みには、過大なダウンロードやアーカイブ爆弾を制限するためのフェイルクローズドなサイズ制限とZIPメンバー制限があります。オプションのLLM分析は、ホスト型プロバイダー、OllamaやvLLMなどのローカルのOpenAI互換サーバー、AWS Bedrock、Azure OpenAI、NVIDIAビルドエンドポイント、ローカルのClaude、Codex、Gemini、OpenCode CLIをサポートしています。 MCPサーバーモードでは、stdioまたはHTTP/SSE経由でscan_skillツールを公開し、MCP対応エージェントがインストールをゲート制御できるようにします。READMEでは、HTTPトランスポートには組み込みの認証がなく、HTTP経由でのローカルパスとファイルURLを拒否すること、ルーティング可能なデプロイでは認証付きリバースプロキシを使用することが想定されていると述べられています。SkillSpectorはNVIDIAの文書化されたVerified Skillsパイプラインの一部であり、Apache 2.0の下でリリースされています。