一个用于 MCP（可能指代特定工具或框架）的安全扫描器使用手动标记的合成清单套件进行了基准测试。该扫描器成功识别了跨越不同风险配置文件（包括干净、风险、混合、支付相关和泄露代理场景）的全部 14 项已植入的发现，并且没有误报。使用 Python 3.13 对每个固定项进行了 1000 次基准测试，每个清单的中值扫描时间为 82 微秒，尽管作者指出这测试的是规则引擎在合成数据上的表现，而非真实世界服务器。 AI
影响 此基准测试证明了 MCP 特定安全工具的有效性，突出了其在检测潜在漏洞方面的准确性和速度。
排序理由 该项目描述了特定安全扫描器工具的基准测试，而非前沿模型发布或重大行业事件。
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<p>A scanner without numbers is a demo. A scanner with made-up numbers is worse. So I hand-labeled a small benchmark suite and ran the scanner against it, 1000 times per fixture.</p> <p>The setup is deliberately boring:</p> <ul> <li>5 synthetic MCP tool manifests: one clean (3 to…
<p>A scanner without numbers is a demo. A scanner with made-up numbers is worse. So I hand-labeled a small benchmark suite and ran the scanner against it, 1000 times per fixture.</p> <p>The setup is deliberately boring:</p> <ul> <li>5 synthetic MCP tool manifests: one clean (3 to…