自动化检测体系构建方案
针对企业级应用，推荐组合使用mcp-is-dangerous与CI/CD管道实现持续检测：
- 环境预设：在Jenkins/GitLab Runner中预置工具镜像，通过
args: ["main.py"]参数化启动 - 多维度扫描：配置JSON检测模板批量测试不同MCP服务端点，重点监控
os.environ.items()的调用路径 - 阈值告警：设置环境变量泄露数量基线（建议≤3个基础系统变量），超限时触发钉钉/企业微信告警
进阶方案：将该工具集成到Kubernetes的InitContainer阶段，使用securityContext.readOnlyRootFilesystem: true限制文件访问。历史检测数据建议存入Elasticsearch进行趋势分析。
This answer comes from the articleOpen source tool for detecting security risks in MCP servicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升企业AI系统中MCP服务的安全性检测效率？
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