一位开发者创建了一个名为 frisk 的基于 Python 的工具，用于在安装前扫描 MCP 服务器和 Claude Code 技能中的恶意代码。该扫描器在本地运行，可识别潜在的有害模式，例如直接将命令管道传输到 shell、尝试访问 SSH 密钥或云凭据等敏感文件、破坏性命令以及提示注入漏洞。Frisk 还提供了一个“锁定”功能，用于检测已批准的工具安装后是否被篡改，并可以以 SARIF 格式输出结果，以便与安全工具集成。 AI
影响 通过提供一个本地扫描工具来检测潜在的恶意代码，增强了集成 AI 模型的开发者的安全性。
排序理由 该项目描述了一个由开发者创建的新软件工具，用于解决与 AI 模型集成相关的特定安全问题。
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