Semgrep MCP サーバー統合

「Semgrep」MCPサーバーは何をするものですか？

Semgrep MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントをSemgrepコード解析エンジンに接続し、セキュリティ脆弱性に対する高度なコードスキャンを実現する強力なツールです。大規模言語モデル（LLM）とSemgrepツールセットの橋渡し役として機能し、AI駆動ワークフローがソースコードを自動的に解析し、セキュリティ問題を特定し、その結果を幅広い開発・セキュリティパイプラインに統合できます。Semgrepのスキャン機能をMCPプロトコル経由で公開することで、開発者やセキュリティチームは脆弱性の自動検出、コード品質基準の強制、継続的インテグレーションやAI支援コーディング環境へのセキュリティチェックのシームレスな組み込みが可能です。

プロンプト一覧

利用可能なファイルやリポジトリにはプロンプトテンプレートの記載がありません。

リソース一覧

利用可能なファイルやリポジトリには特定のリソースの記載がありません。

ツール一覧

server.pyや他の利用可能なファイルにも明示的なツールのリストはありません。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動セキュリティスキャン: SemgrepのスキャンエンジンをCIパイプラインに統合し、開発初期段階でコードの脆弱性を特定することで、セキュリティ侵害のリスクを低減します。
• AI拡張コードレビュー: Semgrepのルールと検出機能を活用してAIアシスタントにセキュリティ中心のコードレビューを実施させることで、コード検査の徹底性と一貫性を向上させます。
• 継続的コンプライアンス: 大規模なコードベース全体にセキュリティおよびコンプライアンスポリシーを強制し、Semgrepスキャンを定期的に実行してAIインターフェース経由で開発者に実用的な発見を提示します。
• 開発者教育・意識向上: AIアシスタントを通じてSemgrepの検出結果を活用し、開発者に安全なコーディング手法や自分のコードベースにおける一般的な脆弱性について教育します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsと必要な依存関係がインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションにSemgrep MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. Semgrep MCPサーバーがツールとして利用可能であることを確認してください。

Claude

1. Node.jsなどの前提条件がインストールされていることを確認してください。
2. Claudeの設定ファイルを見つけて開きます。
3. MCPサーバーの設定にSemgrep MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. サーバーが稼働していてアクセス可能であることを確認してください。

Cursor

1. システム依存関係（例：Node.js）をインストールします。
2. Cursorの設定ファイルに移動します。
3. 次のスニペットを挿入します:

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

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. Semgrep MCPサーバーの利用可能性を確認します。

Cline

1. Node.jsおよびその他の前提条件をインストールします。
2. Clineの設定ファイルを編集用に開きます。
3. Semgrep MCPサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存してClineを再起動します。
5. クライアントがサーバーを認識していることを確認します。

APIキーの安全な管理

機密性の高いAPIキーは、環境変数を設定に利用して安全に管理してください。

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

フロー内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用し、その全機能にアクセス可能になります。“semgrep-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

追加機能

上記情報から、Semgrep MCPサーバーは明確な概要とセットアップ手順を提供していますが、リポジトリ上にプロンプト、リソース、ツールの公開ドキュメントが不足しています。こうした点から、AI/LLM統合の使いやすさや機能充実度は中程度と評価できます。

MCPスコア