简介

Aguara 是一个离线安全扫描器：在你运行 agent skills / MCP servers 之前先做静态检查，尽早发现提示注入与凭据外传等风险模式。

最适合： 要部署 MCP server、维护 skill 市场/仓库、或在 CI 加入安全门禁的团队

适配： macOS/Linux；支持 Go 安装或 Homebrew；也可用 Docker 做一致性扫描

配置时间： 5–15 分钟

关键事实（已验证）

• README 提到覆盖 14 类、共 189 条检测规则，并输出 0–100 的风险分数。
• 支持 JSON/SARIF 输出，并提供 --severity/--fail-on 等 CI 阈值控制（README）。
• GitHub：76 stars · 15 forks；最近更新 2026-05-13（GitHub API 验证）。

正文

把 Aguara 当成“运行第三方工具前的体检”：

1. 新增 MCP server（写入 .mcp.json 或上线共享环境）前先扫描一遍。
2. 发布 skill 到 registry 前在 CI 扫描，并对高危项直接失败。
3. 为每个版本保留一份 JSON 基线报告，后续升级时做风险 diff 更直观。

README 原文节选（verbatim）

Aguara

Security scanner for AI agent skills and MCP servers.
Detect prompt injection, data exfiltration, and supply-chain attacks before they reach production.

Installation • Quick Start • How It Works • Usage • Rules • Incident Response • Aguara MCP • Aguara Watch • Contributing

https://github.com/user-attachments/assets/851333be-048f-48fa-aaf3-f8cc1d4aa594

Why Aguara?

AI agents and MCP servers run code on your behalf. A single malicious skill file can exfiltrate credentials, inject prompts, or install backdoors. Aguara catches these threats before deployment with static analysis that requires no API keys, no cloud, and no LLM.

• 189 detection rules across 14 categories — prompt injection, data exfiltration, credential leaks, supply-chain attacks, MCP-specific threats, command execution, SSRF, unicode attacks, and more.

FAQ

Aguara 需要调用模型或 API key 吗？ 答：README 强调离线、可复现的静态分析，因此不依赖云服务或 API key。

怎么放到 CI 里？ 答：用 aguara scan 扫描并按阈值失败（如 --severity high），同时保存 JSON/SARIF 产物。

应该扫描哪些内容？ 答：优先扫描 skills 的 Markdown/YAML/JSON 以及 MCP server 目录，便于发现跨文件组合造成的风险链路。