by shivasurya (community) Claude Desktop, Claude Code, OpenCode, macOS, Linux
Статический анализ кода для security-команд с межфайловым taint-анализом. Поиск уязвимостей, продвинутый структурный поиск, инсайты, поддержка MCP.
MCP-сервер для статического анализа кода с помощью Semgrep. Позволяет AI-агентам сканировать кодовую базу на уязвимости, ошибки …
MCP-сервер с 70+ профессиональными инструментами кибербезопасности: nmap, nuclei, sqlmap, hydra, hashcat, metasploit и другие. AI-агент сам …
MCP-сервер для реверс-инжиниринга в IDA Pro: AI-агент читает дизассемблированный код, переименовывает функции и переменные, добавляет комментарии, …
MCP-сервер для Ghidra: позволяет LLM декомпилировать бинарники, переименовывать функции, анализировать структуры данных и автоматизировать reverse engineering.
# Homebrew (рекомендуется) brew install shivasurya/tap/pathfinder # pip pip install codepathfinder # Docker docker pull shivasurya/code-pathfinder:stable-latest docker run --rm -v "$(pwd):/src" \ shivasurya/code-pathfinder:stable-latest \ scan --ruleset python/all --project /src # Из исходного кода git clone https://github.com/shivasurya/code-pathfinder cd code-pathfinder/sast-engine gradle buildGo ./build/go/pathfinder --help

Website · Docs · Rule Registry · MCP Server · Blog
Install:
brew install shivasurya/tap/pathfinder
Scan a Python project (rules download automatically):
pathfinder scan --ruleset python/all --project .
Scan Dockerfiles:
pathfinder scan --ruleset docker/all --project .
No config files, no API keys, no cloud accounts. Results in your terminal in seconds.
Code Pathfinder is an open-source static analysis engine that builds a graph of your codebase and traces how data flows through it. It parses source code into Abstract Syntax Trees, constructs call graphs across files, and runs taint analysis to find source-to-sink vulnerabilities that span multiple files and function boundaries.
v2.0 introduces cross-file dataflow analysis: trace user input from an HTTP handler in one file through helper functions and into a SQL query in another file. This is the kind of analysis that pattern-matching tools miss entirely.
Most open-source SAST tools operate on single files. Code Pathfinder v2.0 tracks tainted data across file boundaries:
app.py:5 user_input = request.get("query") ← Source: user-controlled input
↓ calls
db.py:12 cursor.execute(query) ← Sink: SQL execution
The engine builds a Variable Dependency Graph (VDG) per function, then connects them through inter-procedural taint transfer summaries. When user_input flows into a function parameter in another file, the taint propagates through the call graph to the sink.
Source Code → Tree-sitter AST → Call Graph → Variable Dependency Graph → Taint Analysis → Findings
↓
Inter-procedural
Taint Summaries
(cross-file flows)
Rules download from CDN automatically. No need to clone the repo or manage rule files.
| Language | Bundles | Rules | Coverage |
|---|---|---|---|
| Python | django, flask, aws_lambda, cryptography, jwt, lang, deserialization, pyramid | 158 | SQL injection, RCE, SSRF, path traversal, XSS, deserialization, crypto misuse, JWT vulnerabilities |
| Docker | security, best-practice, performance | 37 | Root user, exposed secrets, image pinning, multi-stage builds, layer optimization |
| Docker Compose | security, networking | 10 | Privileged mode, socket exposure, capability escalation, network isolation |
# Scan with a specific bundle
pathfinder scan --ruleset python/django --project .
# Scan with multiple bundles
pathfinder scan --ruleset python/flask --ruleset python/jwt --project .
# Scan a single rule
pathfinder scan --ruleset python/PYTHON-DJANGO-SEC-001 --project .
# Scan all rules for a language
pathfinder scan --ruleset python/all --project .
Browse all rules with examples and test cases at the Rule Registry.
Code Pathfinder runs as an MCP server, giving Claude Code, Cursor, Cline, and other AI assistants access to call graphs, data flows, and security analysis. More context than LSP, focused on security and code structure.
pathfinder serve --project .
The MCP server exposes tools for querying the code graph: find callers/callees, trace data flows, search for patterns, and run security rules — all available to the AI assistant during code review or development.
Security rules are Python scripts using the PathFinder SDK. Define sources, sinks, and sanitizers — the dataflow engine handles the analysis.
Here's a real rule from the repo (PYTHON-DJANGO-SEC-001) that detects SQL injection in Django:
from codepathfinder import calls, flows, QueryType
from codepathfinder.presets import PropagationPresets
class DBCursor(QueryType):
fqns = ["sqlite3.Cursor", "psycopg2.extensions.cursor"]
match_subclasses = True
@python_rule(
id="PYTHON-DJANGO-SEC-001",
name="Django SQL Injection via cursor.execute()",
severity="CRITICAL",
cwe="CWE-89",
)
def detect_django_cursor_sqli():
return flows(
from_sources=[
calls("request.GET.get"),
calls("request.POST.get"),
],
to_sinks=[
DBCursor.method("execute").tracks(0),
calls("cursor.execute"),
],
sanitized_by=[calls("escape"), calls("escape_string")],
propagates_through=PropagationPresets.standard(),
scope="global", # cross-file taint analysis
)
# Run your custom rules
pathfinder scan --rules ./my_rules/ --project .
Исследуйте все 190 правил в директории ... или просмотрите [правила ... Узнайте подробнее о [написании правил ... и [анализе потока данных ... чтобы написать свои собственные.
Узнайте больше о [написании правил ... и [анализе потока данных ....
brew install shivasurya/tap/pathfinder
Устанавливает двоичный файл CLI и Python SDK для написания правил.
pip install codepathfinder
docker pull shivasurya/code-pathfinder:stable-latest
docker run --rm -v "$(pwd):/src" \
shivasurya/code-pathfinder:stable-latest \
scan --ruleset python/all --project /src
Скачайте с [GitHub ... для Linux (amd64, arm64), macOS (Intel, Apple Silicon) и Windows (x64).
git clone https://github.com/shivasurya/code-pathfinder
cd code-pathfinder/sast-engine
gradle buildGo
./build/go/pathfinder --help
# Scan with text output (default)
pathfinder scan --ruleset python/all --project .
# JSON output
pathfinder scan --ruleset python/all --project . --output json --output-file results.json
# SARIF output (GitHub Code Scanning)
pathfinder scan --ruleset python/all --project . --output sarif --output-file results.sarif
# CSV output
pathfinder scan --ruleset python/all --project . --output csv --output-file results.csv
# Fail CI on critical/high findings
pathfinder scan --ruleset python/all --project . --fail-on=critical,high
# MCP server mode
pathfinder serve --project .
# Verbose output with statistics
pathfinder scan --ruleset python/all --project . --verbose
name: Code Pathfinder Security SAST Scan
on:
pull_request:
permissions:
security-events: write
contents: read
pull-requests: write
jobs:
security-scan:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v6
with:
fetch-depth: 0
- name: Run Security Scan
uses: shivasurya/code-pathfinder@v2.1.1
with:
ruleset: python/all, docker/all, docker-compose/all
verbose: true
pr-comment: ${{ github.event_name == 'pull_request' }}
pr-inline: ${{ github.event_name == 'pull_request' }}
github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
- name: Upload SARIF
uses: github/codeql-action/upload-sarif@v4
if: always()
with:
sarif_file: pathfinder-results.sarif
Посмотрите полный пример: ...
Входные параметры Action
| Вход | Описание | По умолчанию |
|---|---|---|
rules |
Путь к локальным Python-файлам правил или директории | - |
ruleset |
Удалённые наборы правил, разделённые запятыми (например, python/all, docker/security) |
- |
project |
Путь к исходному коду | . |
output |
Формат вывода: sarif, json или csv |
sarif |
output-file |
Путь к файлу вывода | pathfinder-results.sarif |
fail-on |
Ошибка при уровнях серьезности (например, critical,high) |
- |
verbose |
Включить подробный вывод | false |
debug |
Включить отладочную диагностику с временными метками | false |
skip-tests |
Пропустить тестовые файлы | true |
refresh-rules |
Принудительно обновить кэшированные наборы правил | false |
disable-metrics |
Отключить анонимную метрику использования | false |
python-version |
Версия Python для использования | 3.12 |
pr-comment |
Опубликовать сводный комментарий в pull request | false |
pr-inline |
Опубликовать инлайн-комментарии рецензента для критических/высоких находок | false |
github-token |
Токен GitHub (требуется, когда включён pr-comment или pr-inline) |
- |
no-diff |
Отключить сканирование с учётом изменений (сканировать все файлы) | false |
Требуется либо rules, либо ruleset.
| Язык | Анализ | Статус |
|---|---|---|
| Python | Кросс-файловый анализ потока данных, анализ загрязнения, графы вызовов | Стабильно |
| Dockerfile | Анализ инструкций, шаблоны безопасности | Стабильно |
| Docker Compose | Анализ конфигурации, шаблоны безопасности | Стабильно |
| Go | AST-анализ, графы вызовов | Скоро |
Вклад приветствуется. Прочитайте [Contributing ... для инструкций по настройке, запуску тестов локально и процесса PR.
Объявления в продукте (мастер-классы, блог-посты, уведомления о безопасности) управляются через release/latest.json. Добавьте запись в announcements[], откройте PR, и после слияния с main workflow публикации загрузит манифест на CDN примерно за 60 секунд. Смотрите технический спецификатор version-update-check для схемы и version_range семантики.
Все участники должны подписать [Contributor License Agreement ... прежде чем любой pull request может быть объединён.
...