Qdrant на сервере игнорирует QDRANT_API_KEY (он читает только QDRANT__SERVICE__API_KEY), конфигурация Weaviate, в которой добавлены API-ключи, но анонимный доступ оставлен в значении 'true', по-прежнему пускает кого угодно, а Docker публикует "6333:6333" на всех интерфейсах. Любая из этих ошибок открывает все проиндексированные вами документы любому, кто найдет порт. Этот навык находит такие и другие перечисленные ниже ошибки в настройке векторных баз данных до развертывания и подсказывает, как исправить каждую из них.

Ваш агент запускает сканер для файлов Docker Compose, манифестов Kubernetes, значений Helm для чартов Weaviate, Qdrant и Milvus, серверных конфигураций Qdrant, Milvus и Chroma, файлов .env, а также клиентского кода на Python, JavaScript и TypeScript (включая клиенты Pinecone и векторные хранилища LangChain и LlamaIndex). Сканер знает настоящие имена параметров и значения по умолчанию каждого сервера, считает ссылки ${VAR} и значения secretKeyRef в Kubernetes настроенными, присваивает локальным quickstart-файлам Compose статус REVIEW, а не BLOCK, и никогда не подключается к базе данных. Результат: BLOCK, REVIEW или NOT FLAGGED с указанием файла, строки, причины и более безопасного подхода. Секреты никогда не выводятся.

Что проверяется

BLOCK (исправить до выпуска)

• V01: база данных, отсутствие аутентификации в которой видно из файла, за публичным LoadBalancer (Kubernetes Service или значения Helm)
• V02: аутентификация, которую сервер игнорирует: анонимный доступ Weaviate, оставленный включенным наряду с API-ключами, анонимные администраторы, переключатели со значением 'yes', QDRANT_API_KEY в контейнере Qdrant, устаревшие параметры аутентификации в Chroma 1.x
• V03: API-ключи, пароли и токены, прописанные в Compose, Kubernetes, значениях Helm, серверных конфигурациях, модулях настроек или клиентском коде, включая ключи модулей Weaviate, например OPENAI_APIKEY (значения, зашифрованные SOPS, пропускаются)
• V04: стандартный логин root в Milvus (root с паролем Milvus), отправляемый на публичный хост

REVIEW (проверить перед релизом)

• V11: порт базы данных без аутентификации, опубликованный на всех интерфейсах, балансировщик нагрузки с неясной областью доступа или значения Helm, полагающиеся на стандартное для чарта отсутствие аутентификации
• V12: обычный HTTP или отключенная проверка сертификатов при подключении к удаленной базе данных
• V13: включенный эндпоинт reset в Chroma
• V14: анонимный доступ на чтение или права администратора у каждого пользователя с API-ключом в Weaviate
• V15: образы баз данных с плавающим тегом (вроде latest или без тега)
• V16: опубликованный кластерный порт Qdrant 6335 или порт профилирования Weaviate 6060
• V17: пароль root по умолчанию в Milvus, который, вероятно, все еще используется (root:Milvus к внутреннему хосту или авторизация, включенная без нового пароля root)

Что входит в комплект

• Сканер (Python 3.9+, только стандартная библиотека)
• Руководство по правилам: для каждого правила указаны причина, более безопасный подход и официальный источник
• Рискованный и безопасный примеры RAG-проекта (Compose, Kubernetes, .env и Python), а также реальный отчет, который сканер выдает для рискованного примера

Ограничения

Каждый файл анализируется отдельно: Kubernetes Service сопоставляется только с рабочими нагрузками из того же файла, шаблоны Helm не рендерятся, а файлы, указанные в env_file или смонтированные как серверная конфигурация, не открываются, поэтому заданная там аутентификация считается неизвестной. Хост считается удаленным, если это публичный IP-адрес или его имя заканчивается публичным доменом верхнего уровня. Аутентификация на Ingress, сетевые политики и облачные файрволы неизвестны сканеру, а Dockerfile, блокноты и Terraform не читаются. NOT FLAGGED не является гарантией.

Содержимое

Один ZIP-файл, в нем 23 файла: SKILL.md, сканер в scripts/ (8 файлов Python), references/rules.md (каждое правило с причиной и более безопасным подходом) и examples/ (12 файлов с примерами, а также report.md, реальный отчет сканера по рискованному примеру).

Как использовать: Это навык для ИИ-агента: папка с файлом SKILL.md и скриптами на Python, которые может запускать ИИ-агент для программирования, например Claude Code, Cursor или Codex CLI. Распакуйте архив в папку навыков вашего агента (для Claude Code: ~/.claude/skills/), а затем попросите агента проверить ваш проект. Скрипты также работают самостоятельно с Python 3.9 или новее, ничего устанавливать не нужно. Они только читают ваши файлы: никакого доступа к сети, никуда ничего не отправляется.