MCPwnerは、モデルコンテキストプロトコルに基づくセキュリティ研究自動化サーバーで、複数のセキュリティテストツール(SAST、SCA、シークレットスキャンなど)を統合し、LLM駆動のセキュリティ分析ワークフローに統一インターフェースを提供します。
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MCPwnerとは?

MCPwnerは、セキュリティ研究用に特別に設計されたAIアシスタント拡張ツールです。これは「セキュリティツールボックス」のようなもので、20種類以上の専門的なセキュリティスキャンツール(コードの脆弱性検出、機密情報の検索、依存ライブラリのセキュリティチェックなど)を統一されたインターフェースにまとめ、Claude、Cursor、KiroなどのAIアシスタントがこれらのツールを直接呼び出してコードプロジェクトを分析できるようにします。 従来、セキュリティ研究者は様々なツールを手動で実行し、結果をコピーしてAIに貼り付けて分析させる必要がありました。MCPwnerはこの煩雑なプロセスを排除し、AIアシスタントがセキュリティスキャン結果に直接アクセスし、連続的な推論、関連分析、攻撃パスの発見を行えるようにします。

MCPwnerの使い方は?

MCPwnerの使用は非常に簡単で、3つの手順で完了します: 1. Dockerを使用してMCPwnerサービスをワンクリックで起動します 2. あなたのAIアシスタント(Claude Desktop、Cursor、Kiroなど)でMCPwnerの接続を設定します 3. AIアシスタントに直接質問します。例えば、「私のプロジェクトにセキュリティホールがあるかどうかをスキャンして」や「このリポジトリに漏洩したキーがあるかどうかをチェックして」などです AIアシスタントは自動的にMCPwner内の該当するツールを呼び出し、スキャンを実行し、構造化された結果を返し、同時に分析と提案を提供します。

適用シーン

MCPwnerは以下のシーンに特に適しています: • 開発者がコーディング中にコードのセキュリティをリアルタイムでチェックしたい場合 • セキュリティ研究者が複数のプロジェクトのセキュリティ状況を迅速に分析する必要がある場合 • チームがAI支援の開発ワークフローにセキュリティスキャンを統合したい場合 • 教育シーンでアプリケーションセキュリティテストツールと方法を学ぶ場合 • オープンソースプロジェクトのメンテナーがプロジェクトの依存関係とコードの脆弱性をチェックする場合

主要機能

統一インターフェース
20種類以上のセキュリティツールを単一のインターフェースに統合します。SAST(静的アプリケーションセキュリティテスト)、SCA(ソフトウェア成分分析)、キー検出などの様々なツールがあり、異なるツール間を切り替える必要がありません。
AIアシスタント統合
すべてのツールの出力は構造化形式(SARIF/JSON)に変換され、AIアシスタントが直接理解して分析し、スマートなセキュリティ提案と修正策を提供できます。
コンテナ化実行
すべてのセキュリティツールはDockerコンテナ内で実行され、環境の分離と依存関係の一貫性を保証し、ホストシステムに影響を与えません。
自動データ永続化
ワークスペースとスキャンデータベースのメタデータは自動的に保存され、コンテナを再起動しても履歴が失われず、長期的なセキュリティ研究プロジェクトをサポートします。
拡張可能なアーキテクチャ
プラグイン式のアーキテクチャを採用しており、新しいセキュリティツールを簡単に追加できます。将来的には、より多くの偵察、動的テスト、インフラストラクチャセキュリティツールのサポートが予定されています。
利点
🚀 ワンクリックでのデプロイ:Docker Composeを使用してすべてのサービスを迅速に起動できます
🤖 AIネイティブ:AIアシスタント用に特別に設計され、AIが分析できる構造化された出力を提供します
🔒 セキュリティ分離:ツールはコンテナ内で実行され、ホスト環境を汚染することがありません
📊 結果の関連付け:複数のツールのスキャン結果を関連付け、複雑な攻撃パスを発見できます
💾 データの永続性:重要なデータは自動的に保存され、長期的な研究プロジェクトをサポートします
制限
⚠️ リソース要件:少なくとも8GBのRAM(推奨16GB)と20GBのディスクスペースが必要です
🐳 Dockerに依存:DockerとDocker Composeをインストールする必要があります
📶 ネットワークアクセス:一部のツールはデータベースのダウンロードと更新のためにインターネットにアクセスする必要があります
⏱️ スキャン時間:大規模なプロジェクトのスキャンには長い時間がかかる場合があります
🔧 設定の学習:初めて使用する場合は、基本的な設定方法を学ぶ必要があります

使い方

Dockerのインストール
システムにDocker Engine 20.10以上とDocker Compose 2.0以上がインストールされていることを確認してください。WindowsユーザーはWSL2をインストールする必要があります。
MCPwnerのダウンロード
MCPwnerのリポジトリをローカルにクローンし、プロジェクトディレクトリに移動します。
サービスの起動
Docker Composeを使用してすべてのサービスを起動します。初回実行時には、すべてのセキュリティツールのDockerイメージが自動的にダウンロードされます。
AIアシスタントの設定
使用しているAIアシスタントに応じて、MCPwnerの設定を追加します。以下はClaude Desktopの設定例(macOS)です。
使用開始
AIアシスタントを再起動し、セキュリティ関連の質問を直接入力できます。

使用例

ケース1:GitHubリポジトリのキー漏洩のチェック
面白いGitHubリポジトリを見つけ、APIキー、パスワードなどの機密情報が誤って含まれていないかを迅速にチェックしたい場合。
ケース2:Pythonプロジェクトのセキュリティ監査
Python Webアプリケーションを開発し、公開前に全面的なセキュリティチェックを行いたい場合。
ケース3:攻撃パスの分析
マイクロサービスアーキテクチャのアプリケーションを担当し、攻撃者が利用する可能性のある完全な攻撃パスを把握したい場合。

よくある質問

MCPwnerは無料ですか?
使用するためにプログラミング知識が必要ですか?
スキャンは私のコードを変更しますか?
どのプログラミング言語をサポートしていますか?
スキャン結果は外部サーバーに送信されますか?
セキュリティツールのデータベースをどのように更新しますか?
プライベートリポジトリをスキャンできますか?
ツールの実行エラーが発生した場合はどうすればいいですか?

関連リソース

MCPwner GitHubリポジトリ
ソースコード、問題追跡、最新バージョン
Model Context Protocol公式サイト
MCPプロトコルの技術的な詳細と仕様を学ぶ
Dockerインストールガイド
各プラットフォームのDockerインストールチュートリアル
Claude Desktopの設定
Claude DesktopでMCPサーバーを使用する方法を設定する
セキュリティテストツールのドキュメント
CodeQLの公式ドキュメント(他のツールのドキュメントはそれぞれのリポジトリで見つけることができます)

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "mcpwner": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "mcpwner-server", "python", "src/server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
10.8K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
10.4K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
18.2K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
9.1K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
10.0K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
10.8K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
9.1K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
11.4K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
27.0K
4.8ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
21.9K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
92.0K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
40.9K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
25.6K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
34.5K
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M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
21.9K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
35.2K
4.5ポイント
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