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aguara MCP工具
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MCP工具

aguara MCP工具

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:aguara
⭐ 77 Stars 🍴 15 Forks 💻 Go 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
安全扫描MCP服务器AI代理静态分析数据泄露检测DevSecOps
✦ AI Skill Hub 推荐

aguara MCP工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

aguara MCP工具 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 aguara MCP工具,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。aguara MCP工具 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 aguara MCP工具 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

专为AI代理和MCP服务器设计的开源安全扫描工具。通过静态分析检测技能配置漏洞、数据泄露风险和安全隐患,帮助开发者和安全团队加强AI系统防护。适合关注AI安全的开发者、DevSecOps工程师和企业安全团队使用。

aguara MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 77
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
15

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

专为AI代理和MCP服务器设计的开源安全扫描工具。通过静态分析检测技能配置漏洞、数据泄露风险和安全隐患,帮助开发者和安全团队加强AI系统防护。适合关注AI安全的开发者、DevSecOps工程师和企业安全团队使用。

aguara MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/garagon/aguara

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "aguara-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aguara"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 aguara MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 aguara MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "aguara_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "aguara"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 46/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

Aguara

Check what your AI agents are about to trust.

Open-source security engine for agent instructions, tool configurations, and software dependencies.

<p align="center"> <a href="https://github.com/garagon/aguara/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/garagon/aguara/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI"></a> <a href="https://codecov.io/gh/garagon/aguara"><img src="https://codecov.io/gh/garagon/aguara/branch/main/graph/badge.svg" alt="Coverage"></a> <a href="https://goreportcard.com/report/github.com/garagon/aguara"><img src="https://goreportcard.com/badge/github.com/garagon/aguara" alt="Go Report Card"></a> <a href="https://pkg.go.dev/github.com/garagon/aguara"><img src="https://pkg.go.dev/badge/github.com/garagon/aguara.svg" alt="Go Reference"></a> <a href="https://github.com/garagon/aguara/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/garagon/aguara" alt="GitHub Release"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/garagon/aguara" alt="License"></a> </p>

A project brings more than source code into your environment. Its dependencies can run install scripts. Its agent settings can approve commands or start tools. Its instructions can ask an agent to read credentials or execute a helper you have not reviewed.

Aguara checks those files for known-malicious packages, suspicious behavior, and risky permissions before you use them. The report points you to the affected package or file so you can investigate before installing dependencies, running CI, or giving an agent access to the project.

Use it when evaluating a repository or skill, reviewing a change, or adding a security check to an agent workflow. You do not need an AI agent to use its package and code checks.

Analysis runs locally. No package execution, content upload, telemetry, or LLM calls.

Quick start | Coverage | CI | Integrations | Development | Security

Go: pinned release; requires Go 1.25.8 or later

go install github.com/garagon/aguara/cmd/aguara@v0.28.0 ```

Release binaries are available for Linux, macOS, and Windows on the Releases page. The container supports Linux amd64 and arm64. Go installs do not inject release version metadata; use release artifacts when that metadata or signature verification is required.

Installation

The following alternatives install the published release:

```bash

Docker: read-only project mount, non-root container

docker run --rm -v "$PWD:/repo:ro" ghcr.io/garagon/aguara:0.28.0 audit /repo

Quick Start

Install the published release:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/garagon/aguara/v0.28.0/install.sh \
  | VERSION=v0.28.0 sh

The default location is ~/.local/bin; add it to your PATH if needed. The installer verifies the archive checksum. See signature verification for verifying its signing identity, or other installation options.

From the project directory, run:

aguara audit .

This combines a malicious-package check with a content scan. It does not install dependencies or run the project's commands. Read the findings before taking the next step; a passing result is not a guarantee that the project is safe.

Trust boundary: in v0.28.0, audit, CI scans and the public scanning API ignore target-owned exclusions and suppressions by default. Local scan can still honor them; use --project-policy ignore for unfamiliar projects. Older releases may trust repository-owned policy. See the upgrade notes before changing an existing integration.

Packages and lockfiles

Lockfiles let Aguara check resolved dependencies without installing them. Coverage depends on what the file records and what the active intelligence snapshot knows.

EcosystemEvidence read
npmnode_modules, pnpm store, package-lock.json, pnpm-lock.yaml, classic and Berry yarn.lock, text bun.lock
PyPIInstalled site-packages, .pth files, supported cache locations
Gogo.sum, go.mod
RustPublic-registry entries in Cargo.lock
PHPcomposer.lock
RubyGemfile.lock
Javapom.xml, Gradle lockfiles
.NETpackages.lock.json, supported project files

Matching supports exact versions and advisories affecting every version of a package. Bounded version ranges are supported for npm semver, not arbitrary ranges in every ecosystem. This is malicious-package detection, not comprehensive CVE coverage.

Unambiguous npm: aliases resolve to the real package in package-lock, pnpm, Yarn classic, Yarn Berry, and Bun. Classic Yarn uses the alias target name and the block's resolved version; conflicting descriptors and ambiguous non-registry identities are skipped rather than assigned a guessed package identity. Binary bun.lockb is not parsed; a repository with only that file returns an error asking for text bun.lock.

Lockfile and dependency-manifest inputs must be regular files no larger than 50 MiB. Leaf symlinks, including dangling links, return an error rather than being followed or silently skipped. This read boundary does not confine parent directories or guarantee that file contents remain unchanged during a check. Installed-package scanning is a separate path.

Legacy package-lock.json dependency trees have a 128-level nesting limit and a 50 MiB cumulative subtree-decoding budget, in addition to the file-size limit. Exceeding either returns an error, not a partial successful package check.

Outputs and Integrations

scan offers terminal, JSON, SARIF, and Markdown output. audit offers a combined terminal or JSON report. Use SARIF from scan for GitHub Code Scanning; other SAST services may require a different schema.

The Go library exposes the same content-scanning engine for tools that need analysis without a CLI subprocess:

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/garagon/aguara"
)

func main() {
    result, err := aguara.ScanContent(context.Background(), "Content to inspect", "skill.md")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    for _, finding := range result.Findings {
        fmt.Printf("%s %s:%d\n", finding.RuleID, finding.FilePath, finding.Line)
    }
}

Scan accepts a file or directory; ScanContent accepts content directly without loading a file. ListRules and ExplainRule expose the catalog. Pin the Go module version in your application. Consumers can call the engine during a live workflow, but interception, authorization, session policy, and enforcement remain the consumer's responsibility.

Aguara MCP is a separate integration that exposes scanning tools to agents. Aguara itself does not require an MCP server, hosted account, or model provider.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

針對AI系統安全的专业工具,填补MCP服务器安全检测空白。代码质量好,社区活跃度有待提升。Go语言性能优秀,值得AI安全践行者采用。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:aguara 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • −依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • −MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • −需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

支持通用MCP服务器配置,可静态分析任何符合MCP规范的服务器实现。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,aguara MCP工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 aguara
原始描述 开源MCP工具:Security scanner for AI agent skills and MCP servers. Static analysis, incident 。⭐77 · Go
Topics 安全扫描MCP服务器AI代理静态分析数据泄露检测DevSecOps
GitHub https://github.com/garagon/aguara
License Apache-2.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/garagon/aguara 🌐 官方网站  https://aguarascan.com

收录时间:2026-05-18 · 更新时间:2026-05-19 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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