Qdrant ignora QDRANT_API_KEY en el servidor (solo lee QDRANT__SERVICE__API_KEY), una configuración de Weaviate que añade claves de API pero deja el acceso anónimo en 'true' sigue dejando entrar a cualquiera, y Docker publica "6333:6333" en todas las interfaces. Cualquiera de estos errores deja todos los documentos que has indexado al alcance de quien encuentre el puerto. Esta habilidad detecta esos y los demás errores de bases de datos vectoriales que se indican abajo antes de desplegar, y te explica cómo corregir cada uno.

Tu agente ejecuta un escáner sobre archivos de Docker Compose, manifiestos de Kubernetes, valores de Helm para los charts de Weaviate, Qdrant y Milvus, configuraciones de servidor de Qdrant, Milvus y Chroma, archivos .env y código cliente en Python, JavaScript y TypeScript (incluidos los clientes de Pinecone y los almacenes vectoriales de LangChain y LlamaIndex). Conoce los nombres reales de los ajustes y los valores por defecto de cada servidor, trata las referencias ${VAR} y los valores secretKeyRef de Kubernetes como configurados, asigna REVIEW en lugar de BLOCK a los archivos Compose de inicio rápido locales y nunca se conecta a una base de datos. Devuelve BLOCK, REVIEW o NOT FLAGGED, con el archivo, la línea, el motivo y una alternativa más segura. Los secretos nunca se muestran.

Qué comprueba

BLOCK (corregir antes de publicar)

• V01: una base de datos cuya falta de autenticación se ve en el archivo, detrás de un LoadBalancer público (Kubernetes Service o valores de Helm)
• V02: autenticación que el servidor ignora: acceso anónimo de Weaviate activado junto a claves de API, administradores anónimos, interruptores con el valor 'yes', QDRANT_API_KEY en el contenedor de Qdrant, ajustes de autenticación obsoletos en Chroma 1.x
• V03: claves de API, contraseñas y tokens escritos en Compose, Kubernetes, valores de Helm, configuraciones de servidor, módulos de ajustes o código cliente, incluidas las claves de módulos de Weaviate como OPENAI_APIKEY (los valores cifrados con SOPS se omiten)
• V04: el inicio de sesión root por defecto de Milvus (root con la contraseña Milvus) enviado a un host público

REVIEW (revisar antes del lanzamiento)

• V11: un puerto de base de datos sin autenticación publicado en todas las interfaces, un balanceador de carga cuyo alcance no está claro o valores de Helm que dependen de la ausencia de autenticación por defecto del chart
• V12: HTTP sin cifrar o comprobación de certificados desactivada al conectar con una base de datos remota
• V13: el endpoint de reset de Chroma activado
• V14: acceso de lectura anónimo, o todos los usuarios con clave de API como administradores, en Weaviate
• V15: imágenes de bases de datos con una etiqueta cambiante (del tipo latest o sin etiqueta)
• V16: el puerto de clúster 6335 de Qdrant o el puerto de profiling 6060 de Weaviate publicados
• V17: la contraseña root por defecto de Milvus probablemente aún en uso (root:Milvus hacia un host interno, o autorización activada sin una nueva contraseña root)

Qué incluye

• El escáner (Python 3.9+, solo biblioteca estándar)
• Una guía de reglas con el motivo, una alternativa más segura y la fuente oficial de cada regla
• Un proyecto RAG de ejemplo con riesgos y otro seguro (Compose, Kubernetes, .env y Python), y el informe real que genera el escáner sobre el de riesgo

Limitaciones

Lee cada archivo por separado: un Kubernetes Service solo se relaciona con cargas de trabajo del mismo archivo, las plantillas de Helm no se renderizan y los archivos indicados en env_file o montados como configuración del servidor no se abren, por lo que la autenticación definida allí se considera desconocida. Un host se considera remoto cuando es una IP pública o termina en un dominio de nivel superior público. No se conocen la autenticación del Ingress, las políticas de red ni los firewalls en la nube, y no se leen Dockerfiles, notebooks ni Terraform. NOT FLAGGED no es una garantía.

Contenido

Un archivo ZIP con 23 archivos: SKILL.md, el escáner en scripts/ (8 archivos de Python), references/rules.md (cada regla con su motivo y una alternativa más segura) y examples/ (12 archivos de ejemplo más report.md, la salida real del escáner sobre el ejemplo de riesgo).

Cómo usarlo: Es una habilidad (skill) para agentes: una carpeta con un archivo SKILL.md y scripts de Python que puede ejecutar un agente de programación con IA como Claude Code, Cursor o Codex CLI. Descomprímela en la carpeta de skills de tu agente (para Claude Code: ~/.claude/skills/) y después pide a tu agente que revise tu proyecto. Los scripts también funcionan por sí solos con Python 3.9 o posterior, sin instalar nada. Solo leen tus archivos: sin acceso a la red y sin enviar nada a ninguna parte.