MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버와 에이전트 스킬을 위한 보안 스캐너

개요

Nova Proximity는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버와 에이전트 스킬을 스캔하여 도구, 프롬프트, 자원을 발견합니다. NOVA 규칙을 사용하여 서버 기능과 보안 평가에 대한 상세한 분석을 제공하여 프롬프트 인젝션, 탈옥 시도, 의심스러운 코드 패턴과 같은 잠재적 보안 문제를 탐지합니다.

주요 특징

• MCP 서버 스캔: 전체 매개변수 분석이 가능한 도구, 프롬프트 및 리소스 발견
• 에이전트 기술 분석: 포괄적인 기술 개요, 구조, 권한 및 보안
• NOVA 보안 규칙: LLM 평가를 포함한 패턴 기반 보안 분석
• MCP 사양 2025-11-25: 스트림 가능한 HTTP, 세션 관리, 도구 주석을 포함한 완전한 지원
• 패턴별 복원: 각 보안 발견에 대한 실행 가능한 지침

퀵 스타트

설치

NOVA 보안 분석 설정

자세한 내용은 NOVA 문서를 참조하세요: https://docs.novahunting.ai/

사용

지휘 구조

일반적인 옵션

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"