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Les Plus: La conception native MCP garantit la compatibilité avec les clients MCP et les flux de travail contextuels du modèle. Détecte des problèmes spécifiques : défauts d'injection, secrets codés en dur et mauvaises configurations. Le code source ouvert permet l'inspection par la communauté de la logique et des pratiques d'audit..
Les Moins: L'efficacité dépend des modèles et des outils d'audit qui sont intégrés. Nécessite un hôte conforme à MCP et un environnement d'exécution Node.js pour fonctionner. Pas autonome ; nécessite un client MCP configuré pour invoquer des audits.
Les Plus: Génère une liste de matériaux d'IA répertoriant les agents, les outils et les identifiants. Analyse les modèles Terraform et CloudFormation pour les erreurs de configuration IaC. Fournit une passerelle d'exécution pour surveiller et contrôler le comportement des agents. Le déploiement auto-hébergé via Docker conserve les données de sécurité sur votre infrastructure.
Les Moins: Conçu principalement pour les environnements MCP, limitant l'applicabilité non-MCP. L'auto-hébergement nécessite des opérations internes et une maintenance continue. L'intégration continue et le déploiement continu axés sur GitHub Actions et Docker nécessitent une adaptation du pipeline.
Les Plus: Prend en charge les tests des protocoles TCP, UDP, HTTP et WebSocket. S'intègre avec ysoserial et des extensions externes Java-Chains. Services de proxy intégrés pour les interactions hors bande et JNDI. Système de plugin avec documentation pour des modules de vulnérabilité personnalisés.
Les Moins: Nécessite une expertise en script et en sécurité pour rédiger des plugins utiles. L'interaction pilotée par l'IA aide aux tests mais nécessite une vérification humaine. La configuration nécessite un environnement d'exécution compatible comme documenté.
Les Plus: Le code source open-source permet une inspection complète pour les audits de sécurité. Illustre des vecteurs d'attaque MCP réalistes en utilisant de vraies plateformes sociales. Fonctionne comme un serveur MCP compatible avec des clients MCP comme Claude Desktop. Déployable sur des hôtes Windows, macOS et Linux pris en charge par Node.js.
Les Moins: Nécessite des identifiants API Reddit et LinkedIn pour récupérer les données de la plateforme. Dépend d'un Node.js et d'un client compatible MCP pour fonctionner. Suppose une connaissance préalable de la configuration du serveur MCP, augmentant la courbe d'apprentissage..
Les Plus: Cible les menaces en mémoire que les analyseurs basés sur des fichiers manquent souvent. Décompile les classes Java suspectes pour une analyse lisible. Le support SSH permet le scan et la gestion à distance. Génère des rapports de détection détaillés avec des actions recommandées.
Les Moins: Fonctionne uniquement dans un flux de travail MCP et nécessite un client MCP. Les suppressions automatisées nécessitent une confirmation par l'IA et une supervision par un analyste. Dépend des systèmes cibles ayant un JRE ou un JDK installé. Fonctionne sur un hôte Node.js, donc le provisionnement de l'hôte est nécessaire.
