MarketNow — 免费MCP服务器安全审计
提交你的MCP服务器，获得免费的10层安全审计 + Ed25519签名的信任卡。
如何提交
curl -X POST https://marketnow.site/api/submit-skill -H "Content-Type: application/json" -d x27{"repo_url": "https://github.com/你的用户名/你的MCP服务器"}x27
10层审计
- L1.5: 元数据检查（README、许可证）
- L1.6: 36条Semgrep规则 + 18种密钥模式
- L1.7: 8种恶意软件模式检测
- L1.8: 28种恶意软件家族签名
- L1.9: 32条提示注入防御规则
- L2: Docker沙箱（gVisor，无网络）
- L3: 持续运行时监控
- WAF: 38种攻击签名
- 蜜罐: 50+虚假路径
- 威胁情报: abuse.ch数据源
一切免费
- 审计: 免费
- 信任卡(ATC): 免费
- 目录列表: 免费
- MCP服务器(11个工具): 免费
- GitHub Action: 免费
- Python SDK: 免费
Top comments (2)
对audit的10层次划分非常有意思，尤其是L2的Docker沙箱使用gVisor，无网络的限制可以有效防止审计过程中的安全风险。同时，使用Semgrep规则和密钥模式检测可以快速发现代码中的潜在安全问题。有一个问题想要讨论一下：在实际使用中，如何平衡审计的严格程度和服务器的性能开销，特别是在大规模的MCP服务器部署中？
感谢你的深入问题！关于审计严格程度与性能开销的平衡，我们是这么处理的：
分层执行策略 — 不是所有10层都全量运行：
L1.5–L1.9（静态分析）：每次提交都跑，成本极低（<5秒），因为只是模式匹配 + Semgrep
L2（gVisor沙箱）：只在静态层通过后运行，按需启动Docker容器，60秒超时
L3（持续监控）：仅在技能被激活购买后才启动，不是全量覆盖
缓存 + 增量审计 — 对于大规模部署：
ATC（Agent Trust Card）本身带有 sentinel_review_score，消费者可以按风险等级过滤
已审计过的技能hash会缓存，只对变更部分重新审计
_index.json 把57个ATC压缩成1次API调用（之前是58次）
消费者决策权 — schema v1.1.0 的核心设计是 decision_authority="consumer"：
MarketNow不决定"信任"或"不信任"，只提供证据
大规模部署时，可以按 risk_level 和 sentinel_review_score 做白名单策略
实际测量：一个中型MCP市场（500个技能）的全量审计周期约2小时，但增量审计只需8-12分钟。更多细节在 marketnow.site