Semgrep MCP 서버 통합

“Semgrep” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Semgrep MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Semgrep 코드 분석 엔진을 연결하는 강력한 도구로, 보안 취약점에 대한 고급 코드 스캔을 가능하게 합니다. 이 서버는 대형 언어 모델(LLM)과 Semgrep 도구셋 사이의 브릿지 역할을 하며, AI 기반 워크플로가 소스 코드를 자동으로 분석하고, 보안 문제를 식별하며, 그 결과를 개발 또는 보안 파이프라인에 통합할 수 있도록 합니다. MCP 프로토콜을 통해 Semgrep의 스캔 기능을 노출함으로써, 개발자와 보안팀은 취약점 탐지 자동화, 코드 품질 기준 준수, 보안 점검을 CI 및 AI 지원 코딩 환경에 원활하게 녹여낼 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 파일이나 저장소에 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 파일이나 저장소에 별도의 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소의 server.py 또는 기타 파일에 명시적으로 나열된 도구가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 보안 스캔: Semgrep의 스캐닝 엔진을 CI 파이프라인에 통합하여 개발 초기에 코드 취약점을 식별하고, 보안 사고 위험을 줄일 수 있습니다.
• AI 기반 코드 리뷰: Semgrep의 룰과 탐지 기능을 활용해 AI 어시스턴트가 보안 중심 코드 리뷰를 수행하여 코드 검사 일관성과 완성도를 높입니다.
• 지속적 컴플라이언스: 대규모 코드베이스에 대해 정기적으로 Semgrep 스캔을 실행하고, AI 인터페이스를 통해 개발자에게 실질적인 개선점을 제공합니다.
• 개발자 교육 및 인식 제고: Semgrep의 결과를 AI 어시스턴트를 통해 제공함으로써, 개발자에게 안전한 코딩 기법과 일반적인 취약점에 대한 인식을 높일 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 필수 종속성을 설치했는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 Semgrep MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Semgrep MCP 서버가 도구로서 사용 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Node.js 등 사전 요구 사항이 설치되었는지 확인하세요.
2. Claude 구성 파일을 찾아 열어주세요.
3. MCP 서버 구성에 Semgrep MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 동작 중이며 접근 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. 시스템 종속성(예: Node.js)을 설치하세요.
2. Cursor 구성 파일로 이동하세요.
3. 다음 코드를 삽입하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Semgrep MCP 서버의 사용 가능 여부를 확인하세요.

Cline

1. Node.js 및 기타 필수 항목을 설치하세요.
2. Cline 구성 파일을 열어 편집하세요.
3. Semgrep MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 클라이언트가 서버를 인식하는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

민감한 API 키는 구성 파일에서 환경 변수로 사용해 보안성을 높이세요:

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형태로 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 사용할 수 있으며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “semgrep-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경해 주세요.

개요

추가 기능

위 정보에 따르면, Semgrep MCP 서버는 명확한 개요와 설치 안내를 제공하지만, 저장소 내 공개 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 문서는 부족합니다. 이러한 한계로 인해 AI/LLM 통합 관점에서 사용성과 기능 완성도는 보통 수준입니다.

MCP 점수