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Cisco mcp-scanner

App : Un produit que vous utilisez directement

Scanner open source de Cisco basé sur YARA pour analyser les descriptions et schémas des outils MCP.

Le second avis à côté de mcp-scan, sans envoi vers une API tierce.

GitHub · 1 097 ★

Score global

8.7 /10

Sécu : rien à signaler

Utilité

7.5

Fiabilité

10.0

Sécurité

Aucune réserve recensée

Facilité

5 min · Technique

La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.

Ce que ça fait, concrètement

Les serveurs MCP (Model Context Protocol) exposent des outils que les agents d'IA peuvent appeler directement. Sans vérification préalable, un serveur malveillant peut injecter des instructions cachées dans les descriptions d'outils ou les schémas, et manipuler le comportement d'un agent à l'insu de l'utilisateur.

Cisco mcp-scanner analyse ces descriptions, schémas, invites et ressources à l'aide de trois moteurs combinables : des règles YARA pour la détection de motifs connus, une analyse par LLM pour les menaces plus subtiles, et l'API Cisco AI Defense pour une inspection approfondie. L'outil peut se connecter à un serveur MCP distant, lancer un serveur stdio localement, lire des fichiers de configuration existants, ou analyser des fichiers JSON hors ligne en mode CI/CD. Il peut aussi scanner les dépendances Python pour des vulnérabilités connues, analyser le code source d'un serveur MCP, et vérifier des fichiers binaires via VirusTotal.

L'outil s'adresse aux développeurs, aux équipes de sécurité et aux administrateurs qui déploient ou évaluent des serveurs MCP dans des environnements professionnels. Il peut s'intégrer dans un pipeline CI/CD grâce à son mode hors ligne et à son format de sortie configurable.

Il convient moins aux utilisateurs qui cherchent une interface graphique ou une solution sans ligne de commande. Le moteur YARA fonctionne sans clé API, mais les moteurs LLM et Cisco AI Defense nécessitent des clés tierces pour être activés.

Ce que ça propose

·Analyse des outils, invites, ressources et instructions d'un serveur MCP via trois moteurs : YARA, LLM et API Cisco AI Defense.
·Scan hors ligne de fichiers JSON pré-générés, adapté aux pipelines CI/CD et aux environnements isolés.
·Détection de vulnérabilités dans les dépendances Python via l'intégration pip-audit (CVE, PYSEC, GHSA).
·Analyse comportementale du code source d'un serveur MCP pour identifier des menaces dans le code.
·Vérification de fichiers binaires (images, PDF, exécutables, archives) par empreinte SHA256 via VirusTotal.
·Scan de paquets PyPI et npm dans un bac à sable Docker avec analyse comportementale.
·Exposition en tant que serveur REST API pour intégration dans d'autres outils.
·Règles YARA personnalisables pour adapter la détection à des contextes spécifiques.

Nos conseils

Pour un premier usage sans clé API, lancez le moteur YARA seul avec l'option --analyzers yara : aucune donnée n'est envoyée à un service tiers.
Placez toujours les options globales (comme --analyzers ou --format) avant le sous-commande, sinon elles sont ignorées.
En CI/CD, utilisez le sous-commande static avec des fichiers JSON pré-générés et l'option --log-level error pour ne remonter que les alertes.
Si le serveur stdio met du temps à démarrer (dépendances lourdes au premier lancement), augmentez le délai avec --stdio-timeout 180 ou la variable d'environnement MCP_SCANNER_STDIO_TIMEOUT.
Pour utiliser un LLM local (Ollama, vLLM), définissez MCP_SCANNER_LLM_API_KEY à n'importe quelle valeur et pointez MCP_SCANNER_LLM_ENDPOINT vers votre instance locale.

À éviter

Les moteurs LLM et Cisco AI Defense nécessitent des clés API tierces ; sans elles, seul le moteur YARA est disponible, ce qui peut laisser passer des menaces plus sophistiquées.
Le scan de paquets PyPI et npm en mode Docker nécessite que Docker soit installé et accessible sur la machine ; sans Docker, il faut passer l'option --no-docker, ce qui exécute l'analyse dans le processus courant.

En pratique

Prix: Gratuit
Usage commercial: Usage commercial : oui
Disponible sur: cli
Licence: Apache-2.0

Sécurité et données

Pastille: Sécu : rien à signaler
Vos données: Données en local
Maintenance: Active
Dernière release: 20 octobre 2026

Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 août 2025

Comment installer Cisco mcp-scanner

1. Vérifiez que Python 3.11 ou supérieur est installé sur votre machine. 2. Installez le gestionnaire de paquets uv si ce n'est pas déjà fait. 3. Installez l'outil avec la commande : uv tool install --python 3.13 cisco-ai-mcp-scanner 4. Pour le moteur YARA seul (sans clé API), lancez directement : mcp-scanner --analyzers yara --format summary --server-url <url> 5. Pour activer les moteurs LLM ou Cisco AI Defense, définissez les variables d'environnement correspondantes (MCP_SCANNER_API_KEY, MCP_SCANNER_LLM_API_KEY) avant de lancer le scan. 6. Ne partagez jamais vos clés API dans des fichiers versionnés ; utilisez des variables d'environnement ou un gestionnaire de secrets.

uv tool install --python 3.13 cisco-ai-mcp-scanner

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