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Code Audit MCP

一个基于本地Ollama模型的AI代码审计服务器,通过Model Context Protocol (MCP)集成,提供多维度代码分析,包括安全性、完整性、性能、质量、架构、测试和文档检查。
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什么是MCP代码审计服务器?

MCP代码审计服务器是一个基于本地Ollama模型的AI代码审计工具,可以对代码进行安全、完整性、性能、质量等多维度分析。通过Model Context Protocol (MCP)集成,可以与Claude等工具无缝协作。

如何使用MCP代码审计服务器?

用户可以通过命令行或集成到开发环境的方式使用该服务器。只需安装依赖并配置模型即可开始代码审计。

适用场景

适用于软件开发团队、安全研究人员和独立开发者,用于在开发过程中及时发现代码中的潜在问题,提高代码质量和安全性。

主要功能

多维度代码分析提供安全、完整性、性能、质量、架构、测试和文档等方面的全面分析。
智能模型选择根据不同的审计类型自动选择合适的AI模型,确保分析的准确性和效率。
框架感知分析支持React、Express、Django等主流框架的特定检查,提供更精准的审计结果。
可配置严重性允许用户自定义问题的严重性阈值,灵活控制审计的深度和广度。
自动修复建议提供带有置信度评分的修复建议,帮助开发者快速定位和解决问题。

优势与局限性

优势
支持多种编程语言和框架,适用范围广泛。
基于本地模型运行,保护数据隐私。
提供详细的审计报告和修复建议,提升开发效率。
易于集成到现有开发流程中。
局限性
需要一定的系统资源(如8GB内存以上)。
部分高级功能可能需要较新的硬件支持。
对于非常复杂的代码结构,分析可能不够全面。

如何使用

安装依赖
首先安装Node.js和Ollama,并确保系统满足最低要求。
配置服务器
运行设置向导以配置MCP服务器和相关模型。
启动服务器
启动MCP服务器后,即可开始代码审计。
执行审计
使用命令行或集成开发环境调用审计工具,输入代码进行分析。

使用案例

检测SQL注入漏洞通过输入包含直接字符串拼接的SQL查询,检测潜在的安全风险。
查找TODO注释识别代码中的未完成实现或待办事项。

常见问题

MCP代码审计服务器需要哪些系统要求?
如何解决Ollama连接失败的问题?
支持哪些编程语言?
如何获取更多模型支持?

相关资源

官方文档
项目主页,包含详细文档和示例。
GitHub仓库
源代码和开发信息。
Ollama官网
Ollama模型服务的官方网站。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "code-audit": {
      "command": "code-audit",
      "args": ["start", "--stdio"],
      "env": {}
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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