Inventaire des agents IA et MCP

L'inventaire des agents IA et MCP donne aux équipes de sécurité une visibilité sur les outils d'IA réellement exécutés sur les endpoints des développeurs : quels agents IA sont installés (Claude Code, Cursor, Codex, et d'autres), quels serveurs MCP ils sont configurés pour utiliser, et à quelles données et outils ces serveurs peuvent accéder.

C'est important parce que les outils d'IA se répandent plus vite que n'importe quel processus d'approbation. Les développeurs ajoutent des agents IA et des serveurs MCP sur leurs propres machines, chacun constituant une nouvelle voie de circulation pour les identifiants. GitGuardian a découvert 24 008 secrets uniques dans des fichiers de configuration MCP publics en 2025 (State of Secrets Sprawl 2026). Vous ne pouvez pas examiner ce que vous ne pouvez pas voir.

Cas d'usage

• Découverte du shadow AI : détectez les agents IA et les serveurs MCP qui n'ont jamais été approuvés. L'inventaire montre ce qui est installé sur l'ensemble de la flotte, y compris les abonnements personnels, et pas seulement ce que les développeurs ont déclaré.
• Cadrage des incidents : après une compromission, examinez quels outils d'IA se trouvaient sur la machine, quels serveurs MCP étaient configurés et ce qu'ils pouvaient atteindre.
• Fonder votre politique d'usage de l'IA : rédigez votre politique à partir du comportement observé plutôt que d'hypothèses. L'inventaire des agents IA vous indique quels outils votre organisation utilise réellement avant que vous décidiez de ce qui est autorisé.

Fonctionnement

ggshield ai discover inventorie les outils d'IA localement sur l'endpoint en analysant les fichiers de configuration des agents IA pris en charge. Comme les scans de machine, il s'exécute selon une planification plutôt qu'en tant qu'agent continu, mais il constitue sa propre tâche et est planifié séparément du scan.

L'inventaire indique également si les AI Hooks sont installés pour chaque agent IA qu'il trouve, ce qui vous donne une couverture des hooks à l'échelle de la flotte sans inspecter les machines individuellement.

Ajoutez --history pour aussi reconstituer les appels d'outils MCP à partir des transcriptions des agents, avec l'entrée de l'outil et le répertoire de travail dans lequel chaque appel a été exécuté. Cela couvre la période précédant l'installation des hooks, qui est généralement la période qui intéresse une investigation. Consultez la référence ggshield ai discover pour la liste complète des options.

Déployer l'inventaire

Déployez l'inventaire comme une tâche MDM planifiée, aux côtés du reste d'Endpoint Protection. Une fois le développeur connecté, ggshield ai discover utilise son token. L'envoi nécessite le scope ai-discover:send, inclus dans la connexion par défaut et disponible dans les plans Business et Enterprise. Pour le modèle de tâche, suivez l'Étape 7 du guide sur les tokens de compte de service.

Ce qui est collecté, et ce qui ne l'est pas

• Collecté : les métadonnées de configuration des agents IA installés et des serveurs MCP configurés, l'indication de savoir si les AI Hooks sont installés pour chaque agent IA, et l'e-mail d'abonnement de l'agent IA, qui est ce qui permet de distinguer un abonnement d'entreprise d'un abonnement personnel.
• Non collecté : vos fichiers. L'analyse se produit sur l'endpoint, et les fichiers de configuration et les transcriptions y restent. Tout secret détecté au passage est signalé sous forme d'empreinte hachée, jamais en valeur en clair.

La seule exception est le flag expérimental --activity, qui transmet les enregistrements bruts d'activité des agents à GitGuardian, où le contenu est scanné et les secrets sont retirés avant stockage. Laissez-le désactivé si vous souhaitez que l'analyse reste entièrement locale.

Pour tout ce qui quitte un endpoint à travers la couche IA, y compris ce que les AI Hooks signalent à l'exécution, consultez ce que la couche IA envoie.

Portée de l'inventaire

L'inventaire observe et signale. Il ne bloque pas les agents IA ni les serveurs MCP, ne modifie aucune configuration sur l'endpoint et n'entreprend aucune action sur ce qu'il détecte. Utilisez-le pour voir et examiner. La prévention sur l'endpoint provient des AI Hooks, qui bloquent les secrets dans les interactions avec les outils d'IA.