# AIセキュリティ

MongoDBを統合したMCPサーバーで、LLMのセキュリティチャレンジを記録および分析するために設計されており、グレイスワンアリーナ競技会のAIセキュリティテストをサポートします。

HydraMCPは、軽量で拡張可能なネットワークセキュリティツールキットで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてAIアシスタントとセキュリティツールを接続し、AI支援によるセキュリティ研究、スキャン、分析をサポートします。

MCP-Scanは、MCPサーバー用のセキュリティスキャンツールで、提示注入、ツール汚染、クロスドメインアップグレードなどの一般的なセキュリティホールを検出します。

KSM MCPは安全なAIキー管理ミドルウェアで、Model Context Protocolを通じてAIアシスタントがKeeper Secrets Managerに安全にアクセスできるようにします。キーの追加、削除、変更、検索およびフォルダ管理をサポートし、すべての敏感な操作にはユーザーの確認が必要です。

AIエージェントのセキュリティガードレールMCPサーバーで、入力検証、プロンプト注入検出、PII匿名化、出力フィルタリング、ポリシー実行、レート制限、および監査ログなどのセキュリティ機能を提供します。

AIコーディングアシスタントのセキュリティスキャナーで、MCPまたはCLIを通じてコードの脆弱性をスキャンし、AIの幻想パッケージを検出し、プロンプト注入攻撃を阻止します。12種類の言語と1700以上のセキュリティルールをサポートします。

AIアプリケーション用の2層セキュリティゲートウェイで、意味解析と静的パターンマッチングにより、プロンプト注入、脱獄攻撃、および従来のWeb脆弱性を検出し、AIエージェントを悪意のある入力攻撃から保護します。

AIパッケージセキュリティスキャンツールで、CLIとMCPサーバーの2つのモードを提供し、MCPサーバー、AIスキル、ソフトウェアパッケージ内の脆弱性、プロンプトインジェクション、サプライチェーン攻撃を迅速に検出できます。

Enkrypt AI MCPサーバーは、レッドチームテスト、プロンプト監査、AIセキュリティ分析を統合するためのサーバーで、Model Context Protocol (MCP)標準と互換性があり、リアルタイムプロンプトリスク分析、敵対的プロンプト生成などの機能をサポートし、Claude DesktopやCursor IDEなどのMCPクライアントとシームレスに統合できます。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のセキュリティに関するリソースの集合で、研究論文、セキュリティホール分析、ツール、記事、その他の関連リソースが含まれています。開発者やセキュリティ専門家がMCPプロトコルのセキュリティ上の課題を理解し、対処するのに役立ちます。

AIベースのNPMパッケージ分析MCPサーバーで、リアルタイムのセキュリティスキャン、依存関係分析、パフォーマンス評価などの機能を提供し、ClaudeとAnthropic AI技術を統合して、npmエコシステムの管理を最適化します。

このプロジェクトはMCPプロトコルとAI技術を利用して自動化ネットワークセキュリティツールを構築し、レッドチーム攻撃シミュレーション、SOC分析、マルウェア開発、脅威狩りなどの複数の分野をカバーし、セキュリティタスクの智能化と自動化を実現します。

Kali MCPサーバーはAI駆動のサイバーセキュリティテストプラットフォームで、55以上の専門的なセキュリティツールを統合し、複数のAIインターフェースをサポートしてインテリジェントな侵入テストと脆弱性発見を行います。

MCP SSHオーケストレーターはゼロトラストSSH管理ツールで、AIアシスタントに宣言的なポリシー制御と監査アクセスを提供します。Dockerを使用して迅速にデプロイでき、IPホワイトリスト、コマンドホワイトリスト、完全な監査ログをサポートし、AIがインフラストラクチャを安全に管理できるようにします。

NPM Sentinel MCPはAIベースのNPMパッケージ分析サーバーで、ClaudeとAnthropic AIと統合することで、リアルタイムのパッケージセキュリティ、依存関係、パフォーマンス分析を提供し、NPMエコシステムの管理を最適化します。

Awesome MCP Securityは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のセキュリティに関するリソースの集合で、セキュリティに関する考慮事項、論文、ビデオ、記事、ツール、サーバーなどが含まれており、ユーザーがMCP関連のセキュリティ上の課題を理解し、対処するのに役立ちます。

本プロジェクトでは、データ空間と生成型AIを接続するアーキテクチャを設計および実装しました。Model Context Protocol（MCP）サーバーを安全な中間層として使用することで、言語モデルが間接的にDuckDBデータベースにアクセスできるようになります。モジュール化、拡張可能、ログ追跡の特性を備えており、将来的なRAGアーキテクチャへのアップグレードの基礎を築きます。

PentestThinkingMCPは、大規模言語モデルとMCPプロトコルに基づく自動化された浸透テストフレームワークで、Beam SearchとMCTSアルゴリズムを通じて攻撃経路を計画し、CTF、HTB、および実際の浸透テストに対してステップの推論、ツールの推薦、重要な経路の分析を提供します。

AI駆動の浸透テストコンテスト用のMCPサーバーで、チャレンジ管理、知識ベース、永続的なKaliコンテナ、試行履歴などの機能を提供し、複数のプロトコルの統合をサポートします。

Agent PolisはAIエージェントの行動影響をプレビューするシステムで、'Terraform plan'のような機能を提供し、自律的なAIエージェントが操作を実行する前にその影響を分析し、差分のプレビューを表示し、人為的な承認を得る必要があり、AIエージェントが危険な操作を実行するのを防ぐことを目的としています。

NPM Sentinel MCPはAIベースのNPMパッケージ分析サーバーで、リアルタイムのセキュリティスキャン、依存関係分析、パフォーマンス評価などの機能を提供し、ClaudeとAnthropic AIとの統合をサポートし、NPMエコシステムの管理を最適化します。

デスクトップアプリケーションで、MCPサーバーを通じてキーを管理し、AIアシスタントが.envファイルに安全に書き込めるようにします。キー値を漏洩することはありません。

このプロジェクトは、AIワークフローに対するMCP投毒攻撃を展示し、コード生成の汚染や財務データの漏洩など、複数の攻撃シナリオの検証を含み、教育研究目的で使用されます。

Enkrypt AI MCP Serverは、レッドチームテスト、プロンプト監査、AIセキュリティ分析を統合したツールで、MCP互換のクライアントとの統合をサポートします。