تكامل خادم Semgrep MCP

ما الذي يقدمه خادم “Semgrep” MCP؟

خادم Semgrep MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو أداة قوية تربط بين المساعدين الذكيين ومحرك تحليل الكود Semgrep، ما يتيح إجراء عمليات فحص متقدمة للكود لاكتشاف الثغرات الأمنية. يعمل هذا الخادم كجسر بين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأدوات Semgrep، مما يمكّن سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي من تحليل الشيفرة المصدرية تلقائيًا، وتحديد المشكلات الأمنية، ودمج هذه النتائج ضمن خطوط التطوير أو الأمان. من خلال إتاحة قدرات Semgrep للفحص عبر بروتوكول MCP، يمكن للفرق التطويرية والأمنية أتمتة اكتشاف الثغرات، وفرض معايير جودة الكود، ودمج الفحوصات الأمنية بسلاسة في عمليات التكامل المستمر وبيئات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة الأسئلة (Prompts)

لا توجد قوالب أسئلة موثقة في الملفات أو المستودع المتاح.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة موثقة في الملفات أو المستودع المتاح.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات موثقة صراحةً في server.py أو أي ملفات أخرى في المستودع.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• الفحص الأمني المؤتمت: دمج محرك فحص Semgrep في خطوط CI الخاصة بك لاكتشاف الثغرات البرمجية مبكرًا أثناء التطوير، مما يقلل من خطر الاختراقات الأمنية.
• مراجعة الكود المعززة بالذكاء الاصطناعي: تمكين المساعدين الذكيين من إجراء مراجعات كودية تركز على الأمن بالاعتماد على قواعد Semgrep وقدرات الكشف، مما يعزز دقة وانتظام مراجعات الكود.
• الامتثال المستمر: فرض السياسات الأمنية وسياسات الالتزام في قواعد الشيفرة الكبيرة من خلال إجراء فحوصات Semgrep بشكل منتظم وإظهار النتائج القابلة للتنفيذ للمطورين عبر واجهات الذكاء الاصطناعي.
• تدريب وتوعية المطورين: استخدم نتائج Semgrep عبر المساعدين الذكيين لتثقيف المطورين حول أفضل ممارسات البرمجة الآمنة وأنماط الثغرات الشائعة ضمن شيفراتهم.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js والمتطلبات الضرورية.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Semgrep MCP في قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "semgrep-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@semgrep/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد عبر التأكد من توفر خادم Semgrep MCP كأداة.

Claude

1. تأكد من تثبيت المتطلبات الأساسية مثل Node.js.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude وافتحه.
3. أضف خادم Semgrep MCP إلى إعدادات خوادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "semgrep-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@semgrep/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

Cursor

1. ثبت متطلبات النظام (مثل Node.js).
2. انتقل إلى ملف إعدادات Cursor.
3. أدرج المقطع التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "semgrep-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@semgrep/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من توفر خادم Semgrep MCP.

Cline

1. ثبت Node.js وأي متطلبات أخرى.
2. افتح ملف إعدادات Cline للتحرير.
3. أضف خادم Semgrep MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "semgrep-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@semgrep/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.
5. تأكد من أن العميل تعرف على الخادم.

حماية مفاتيح API

لحماية مفاتيح API الحساسة، استخدم متغيرات البيئة في إعداداتك:

{
  "mcpServers": {
    "semgrep-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@semgrep/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SEMGREP_API_KEY": "${SEMGREP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SEMGREP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات (flows)

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP ضمن سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك، ثم وصله بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "semgrep-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة بكامل وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “semgrep-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادمك الفعلي.

نظرة عامة

قدرات إضافية

استنادًا إلى المعلومات أعلاه، يقدم خادم Semgrep MCP نظرة عامة واضحة وتعليمات إعداد، لكنه يفتقر إلى توثيق عام للأسئلة أو الموارد أو الأدوات ضمن المستودع. في ظل هذه الفجوات، يحصل الخادم على تقييم متوسط من حيث سهولة الاستخدام واكتمال الميزات لتكامل الذكاء الاصطناعي/LLM.

تقييم MCP