MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーおよびエージェントスキル向けのセキュリティスキャナー

概要

Nova ProximityはMCP(Model Context Protocol)サーバーとエージェントスキルをスキャンし、ツール、プロンプト、リソースを発見します。NOVAルールを用いてサーバー機能やセキュリティ評価の詳細な分析を行い、プロンプト注入、脱獄試み、疑わしいコードパターンなどの潜在的なセキュリティ問題を検出します。

主な特徴

• MCPサーバースキャン:ツール、プロンプト、リソースを完全なパラメータ解析で発見
• エージェントスキル分析:包括的なスキル概要、構造、権限、セキュリティ
• NOVAセキュリティルール:LLM評価を伴うパターンベースのセキュリティ分析
• MCP仕様2025-11-25:ストリーム可能なHTTP、セッション管理、ツール注釈を含むフルサポート
• パターン固有の修復:各セキュリティ発見に対する実行可能なガイダンス

クイックスタート

設置

NOVAセキュリティ分析セットアップ

詳細についてはNOVAのドキュメントを参照してください:https://docs.novahunting.ai/

使用法

指揮構造

一般的な選択肢

Nova Proximity - MCP and Skills Security Scanner

Overview

Nova Proximity scans MCP (Model Context Protocol) servers and Agent Skills to discover tools, prompts, and resources. It provides detailed analysis of server capabilities and security evaluation using NOVA rules to detect potential security issues like prompt injection, jailbreak attempts, and suspicious code patterns.

Key Features

• MCP Server Scanning: Discover tools, prompts, and resources with full parameter analysis
• Agent Skills Analysis: Comprehensive skill overview, structure, permissions, and security
• NOVA Security Rules: Pattern-based security analysis with LLM evaluation
• MCP Spec 2025-11-25: Full support including Streamable HTTP, session management, and tool annotations
• Pattern-Specific Remediation: Actionable guidance for each security finding

Quick Start

# Clone and setup
git clone https://github.com/fr0gger/nova-proximity.git
cd nova-proximity
pip install -r requirements.txt

# MCP server - tools and prompt discovery
python novaprox.py http://localhost:8000

# MCP security scan (requires nova-hunting)
python novaprox.py http://localhost:8000 -n -r my_rule.nov

# Agent Skills - scan for security issues
python novaprox.py --skill /path/to/skill -n -r skill_rules.nov

Installation

git clone https://github.com/fr0gger/nova-proximity.git
cd nova-proximity
pip install -r requirements.txt

NOVA Security Analysis Setup

# Install Nova dependencies
pip install nova-hunting

# Set API key (choose one depending on the model you want to use)
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export GROQ_API_KEY="your-groq-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
export AZURE_OPENAI_API_KEY="your-azure-key"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your-resource.openai.azure.com/"

# For Ollama, the default host is used (http://localhost:11434) but you can override it if needed
export OLLAMA_HOST="http://localhost:11434"