vlcak27/agentbom

Scanner offline estático para repositórios de agentes de IA. Mapeia provedores, frameworks, prompts, servidores MCP, lacunas de políticas e capacidades alcançáveis.

O que é agentbom?

Esta skill implementa um scanner offline estático chamado AgentBOM (Bill of Materials) para repositórios de agentes de IA. Sua principal função é analisar repositórios de código de agentes de IA para identificar e mapear provedores, frameworks, prompts, servidores MCP (Model Context Protocol), lacunas de políticas e capacidades alcançáveis. Diferente de scanners dinâmicos que executam agentes, o AgentBOM opera offline, analisando o código-fonte e a configuração do repositório. Isso é útil para equipes de segurança, desenvolvedores e engenheiros de plataforma que desejam entender rapidamente a superfície de ataque, dependências e riscos de políticas em agentes de IA antes de implantá-los. A ferramenta suporta análise de provedores de IA (como OpenAI, Anthropic, Google), frameworks de agentes (como LangChain, CrewAI, AutoGPT), prompts embutidos e servidores MCP definidos na configuração do agente. Ela gera um relatório detalhado que ajuda a visualizar o escopo de capacidades e potenciais pontos cegos de governança. É compatível com repositórios em Python, TypeScript, JavaScript e Go, e pode ser integrada a pipelines de CI/CD como GitHub Actions ou GitLab CI.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add vlcak27/agentbom

Installed? Explore more Programação e Desenvolvimento skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

O que agentbom faz?

Scanner offline estático para repositórios de agentes de IA. Mapeia provedores, frameworks, prompts, servidores MCP, lacunas de políticas e capacidades alcançáveis.

Descrição

O AgentBOM é uma ferramenta de segurança e análise que examina repositórios de agentes de IA sem executá-los. Ele extrai e estrutura informações sobre:

  • Provedores: Quais provedores de IA (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) são usados.
  • Frameworks: Frameworks de agentes (LangChain, CrewAI, AutoGPT, etc.) identificados no código.
  • Prompts: Prompts embutidos em arquivos de código ou configuração.
  • Servidores MCP: Servidores Model Context Protocol referenciados.
  • Lacunas de políticas: Ausência de configurações de segurança ou compliance.
  • Capacidades alcançáveis: Funcionalidades que o agente pode executar (chamadas de API, acesso a sistema de arquivos, etc.).

Como usar

# Instalar via pip
pip install agentbom

# Escanear um repositório
agentbom scan /caminho/para/repositorio

# Gerar relatório em JSON
agentbom scan --output-format json /caminho/para/repositorio

Plataformas suportadas

  • Python (>=3.8)
  • Node.js (>=14) para análise de projetos TypeScript/JavaScript
  • Go (>=1.18) para análise de projetos Go

Integração CI/CD

Exemplo de configuração para GitHub Actions:

name: AgentBOM Scan
on: [push]
jobs:
  scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Instalar AgentBOM
        run: pip install agentbom
      - name: Executar scan
        run: agentbom scan ${{ github.workspace }} --output-format json

Documentação

Licença

MIT

Habilidades Relacionadas