AI导哈

安全代码审查工具

CodeGuard AI是一款在E2B沙箱中运行的自主安全代理，用于扫描GitHub拉取请求中的漏洞并通过安全执行漏洞利用来验证威胁。

  • by Grego-GT
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Grego-GT/CodeGuardAI

使用说明

CodeGuard AI🛡️

在E2B沙盒中运行的安全代理，通过Docker MCP服务器连接到现实世界的工具

CodeGuard AI：安全领域的CodeRabbit杀手

虽然像CodeRabbit这样的工具提供了一般的代码审查建议，但CodeGuard AI通过实际证明漏洞是可利用的来专门研究安全问题——没有误报，只是确认了威胁。

它是什么

CodeGuard AI是一个自主的安全代理，它扫描GitHub拉取请求中的漏洞，并通过在隔离的E2B沙箱中安全执行漏洞来证明这些漏洞是可利用的。

为什么它存在

传统的安全扫描程序向开发人员提供了数百个潜在漏洞，但无法告诉你哪些漏洞实际上是可利用的。这会浪费时间调查误报，或者冒着错过真实威胁的风险。

它是如何解决的

CodeGuard AI完全在E2B微虚拟机内运行安全代理，在那里可以安全地测试漏洞而没有风险。该代理使用MCP客户端无缝连接到GitHub，自动获取PR文件，分析代码，执行漏洞利用测试，并直接发布包含修复建议的详细安全报告以拉取请求。

建筑

Streamlit Dashboard (Observability)
         ↓
    Orchestrator
         ↓
   E2B Sandbox ←─── Agent runs INSIDE
         │
         │ MCP Client
         ↓
   GitHub MCP Server (Docker)
         ↓
    GitHub API

关键创新：代理运行 内部 E2B沙盒，用于发现和证明真正的漏洞。

快速开始

  1. 安装依赖项: pip install -r requirements.txt
  2. 配置API密钥：复制 config.json.example 到 config.json 并添加您的API密钥
  3. 启动GitHub MCP服务器: docker-compose up -d
  4. 启动仪表板: streamlit run dashboard.py

看 SETUP_GUIDE.md 有关详细的设置说明。

文档

特性

  • 🏃 沙盒内的代理：安全代理完全在E2B微型虚拟机中运行
  • 🔌 MCP客户端集成：代理使用MCP客户端连接到GitHub MCP服务器
  • 🔍 自动漏洞扫描：检测SQL注入、XSS、命令注入、路径遍历
  • 🧪 安全漏洞测试：在隔离环境中通过真实漏洞证明漏洞
  • 📝 GitHub集成：直接发布安全报告，以提取包含修复建议的请求

发展

看 测试指南.md 有关以下信息：

  • 添加新的漏洞模式
  • 扩展漏洞利用生成
  • 添加更多MCP服务器

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