Integracja z serwerem Semgrep MCP

Co robi serwer “Semgrep” MCP?

Serwer Semgrep MCP (Model Context Protocol) to zaawansowane narzędzie łączące asystentów AI z silnikiem analizy kodu Semgrep, umożliwiając zaawansowane skanowanie kodu w poszukiwaniu podatności bezpieczeństwa. Działając jako most pomiędzy dużymi modelami językowymi (LLM) a zestawem narzędzi Semgrep, pozwala na automatyczną analizę kodu źródłowego przez workflowy AI, identyfikację problemów bezpieczeństwa oraz integrację tych wyników z szeroko pojętymi pipeline’ami developerskimi lub security. Dzięki udostępnieniu funkcji skanowania Semgrep przez protokół MCP, zespoły developerskie i bezpieczeństwa mogą automatyzować wykrywanie podatności, egzekwować standardy jakości kodu oraz bezproblemowo włączać kontrole bezpieczeństwa do CI oraz środowisk kodowania wspomaganych przez AI.

Lista Promptów

Brak udokumentowanych szablonów promptów w dostępnych plikach lub repozytorium.

Lista Zasobów

Brak udokumentowanych, konkretnych zasobów w dostępnych plikach lub repozytorium.

Lista Narzędzi

Brak jawnie wymienionych narzędzi w server.py ani innych dostępnych plikach repozytorium.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne skanowanie bezpieczeństwa: Zintegruj silnik skanowania Semgrep w swoich pipeline’ach CI, aby wcześnie wykrywać podatności w kodzie i zmniejszać ryzyko naruszeń bezpieczeństwa.
• Recenzje kodu wspomagane AI: Pozwól asystentom AI przeprowadzać recenzje kodu pod kątem bezpieczeństwa, korzystając z reguł Semgrep i ich możliwości wykrywania, zwiększając dokładność i spójność inspekcji.
• Ciągła zgodność: Egzekwuj polityki bezpieczeństwa i zgodności w dużych bazach kodu, regularnie uruchamiając skanowanie Semgrep i przekazując deweloperom konkretne wyniki przez AI.
• Szkolenie i świadomość programistów: Wykorzystuj wyniki Semgrep poprzez asystentów AI, aby edukować programistów o bezpiecznych praktykach kodowania i typowych podatnościach w ich bazach kodu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz wymagane zależności.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Semgrep MCP w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj ustawienia, sprawdzając dostępność Semgrep MCP jako narzędzia.

Claude

1. Potwierdź, że spełnione są wymagania wstępne, takie jak instalacja Node.js.
2. Zlokalizuj i otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj Semgrep MCP Server do konfiguracji serwerów MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Upewnij się, że serwer działa i jest dostępny.

Cursor

1. Zainstaluj zależności systemowe (np. Node.js).
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cursor.
3. Wstaw poniższy fragment:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź dostępność serwera Semgrep MCP.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i inne wymagane komponenty.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline do edycji.
3. Dodaj serwer Semgrep MCP:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź, że serwer jest rozpoznawany przez klienta.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć poufne klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

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

Jak używać tego MCP w flowach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w workflowie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “semgrep-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Dodatkowe możliwości

Na podstawie powyższych informacji, serwer Semgrep MCP oferuje jasny przegląd i instrukcje wdrożenia, ale brak publicznej dokumentacji promptów, zasobów czy narzędzi w repozytorium. W związku z tym MCP otrzymuje umiarkowaną ocenę pod kątem użyteczności i kompletności funkcji dla integracji AI/LLM.

Ocena MCP