AIM MCP Server 是一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，专注于为 MCP 与 AI 智能体提供安全防护。它通过 AI 驱动的安全分析与安全指令工具，在 AI 智能体与各类 MCP 及外部服务交互时提供安全指南、内容分析和警示指令。
主要能力分为三大类：
一、工具（共 6 个）
- AI 安全防护（AI Safety Guard）：在 AI 智能体与其他 MCP 交互前提供上下文安全指令与注意事项，具备上下文感知指南、操作特定警告、危险信号检测。
- 文本安全分析（Text Guard Analysis）：使用 AIM Intelligence API 分析文本内容是否包含有害或不适当内容，支持实时分析、有害内容检测和详细 JSON 结果。
- 安全提示增强（Security Prompt Enhancement）：为用户提示添加安全指令，支持多级增强、威胁分析和社会工程防护。
- 提示注入检测器（Prompt Injection Detector）：符合 OWASP LLM01:2025，可检测 15 种以上注入模式（指令覆盖、角色操纵、越狱尝试），提供 0-100 风险评分与严重程度评估、可配置敏感级别和详细威胁报告。
- 凭证扫描器（Credential Scanner）：扫描文本中暴露的凭证，包括 API 密钥、密码、令牌、SSH 密钥，支持 50 种以上凭证模式（AWS、GitHub、Google、OpenAI、Stripe、JWT、SSH 密钥），自动遮蔽凭证、评估风险等级、进行平台特定检测并提供可操作的安全建议。
- URL 安全验证器（URL Security Validator）：验证 URL 是否存在钓鱼、恶意软件和安全问题，包含 10 项以上安全检查（协议、顶级域名、IP 地址、同形异义攻击），检测钓鱼域名、识别短链接、检测可疑参数并强制 HTTPS。
二、资源（共 9 个） 通过 URI 方案访问只读安全文档与策略。安全清单可通过 security-checklist://[type] 访问，包括 database（数据库操作）、email（邮件操作）、slack（聊天/消息操作）、file（文件操作）、web（Web 请求）、general（通用 MCP 操作）。每份清单包含操作前检查、操作中指南、操作后验证以及需中止操作的危险信号。安全策略可通过 security-policy://[type] 访问，包括 data-classification（数据分类级别与处理要求）、access-control（访问控制原则与认证要求）、incident-response（事件响应流程与严重级别）。
三、提示（共 2 个）
- 安全审查（Security Review）：面向代码、数据或配置的综合安全审查工作流，包含凭证扫描、提示注入检测、安全清单查阅、策略合规审查、威胁分析、风险评估与建议，以及按严重程度汇总的表格。
- 威胁分析（Threat Analysis）：基于 STRIDE 方法论分析潜在安全威胁，包含资产识别、STRIDE 威胁建模（欺骗、篡改、否认、信息泄露、拒绝服务、权限提升）、风险评估（可能性×影响）、攻击向量分析、控制缺口识别、缓解策略、合规考虑和事件响应规划。
使用方式：可通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装，也支持 NPX（推荐）、全局安装和本地安装，然后添加到 MCP 客户端配置中。项目使用 TypeScript 和 Zod 验证构建，强调快速轻量，可与任何兼容 MCP 的 AI 助手集成，并连接 AIM Intelligence API 进行高级分析。项目采用 ISC 许可证，附带 MCP 组件指南、GitHub Wiki 和 MCP 规范等文档。
适用场景：面向需要为 AI 智能体与 MCP 交互提供安全防护的开发者和团队，例如在与数据库、邮件、Slack、文件、Web 等 MCP 交互前进行安全检查，检测提示注入、扫描暴露凭证、验证 URL 安全性，以及执行安全审查和 STRIDE 威胁建模。
限制：具体功能效果、收费与价格信息暂未提供。