Начинаю бета-тест моего проекта

Если вы помните, в прошлом году я активно занимался сбором аудиторских отчетов, извлечением из них описаний уязвимостей и формированием базы данных для работы с нейронными сетями. На днях эта работа была завершена, и я перехожу к этапу закрытого бета-тестирования. В связи с этим хотел бы обратиться к вам с просьбой помочь в «прогоне» системы.

Сначала я вкратце расскажу о проекте, а в конце дам инвайты для регистрации и поясню, что именно нужно проверить.

HornetMCP — это MCP/API-сервер, который реализует поиск уязвимостей, схожих с запросом пользователя. Однако, в отличие от стандартных API (таких, как Solodit), работающих на основе ключевых слов и тегов, здесь используется векторное сходство данных.

Как это работает на практике?

1. Пользователь отправляет в базу данных запрос, содержащий пример функции и контекст — что она делает, за что отвечает, что нужно проверить и т.д.

2. Запрос преобразуется в эмбеддинги — то есть переводится в векторное пространство.

3. Полученные векторы сравниваются с векторами (эмбеддингами), хранящимися в базе данных.

4. Система выбирает 5–10 наиболее похожих векторов и возвращает пользователю соответствующие отчеты, из которых эти векторы были получены.

5. В случае использования через MCP (например, с Claude) нейросеть самостоятельно проводит дальнейший анализ функции и выдает результат. При работе через API пользователь получает непосредственно отчеты. Также доступно тестовое чат-окно для разового запроса, который анализирует найденные отчеты (промт пока в доработке). Кроме того, чат использует бесплатную модель DeepSeek R1T2 Chimera - поэтому работа чуть медленнее обычного чата и немного хуже ответы, чем в Claude или ChatGPT.

Здесь важно сразу уточнить, чтобы избежать недопонимания: это не анализатор кода. Система не проводит анализ и не формирует уязвимости автоматически. Если вы передадите ей функцию, она вернет только похожие отчеты, в которых могли встречаться аналогичные паттерны.

Почему я решил создать этот проект? Было несколько причин. Во-первых, я хотел глубже погрузиться в работу с нейросетями и RAG. Во-вторых, в ходе аудита смарт-контрактов я регулярно сталкивался с вопросами вроде: «Были ли уже подобные уязвимости?», «Не упускаю ли я важный паттерн?», «Есть ли скрытые проблемы?» — иными словами, мне хотелось получать больше идей и гипотез для проверки. Solodit, например, предлагает хороший фильтр, но он работает по ключевым словам и тегам. Вставить функцию и получить релевантные отчеты на основе семантики там нельзя. А векторный поиск как раз решает эту задачу.

Сейчас я ищу участников канала, которые в своей работе используют нейросети и MCP-серверы — для разработки контрактов или для аудита. Необходимо протестировать работу проекта, его стабильность и качество векторного поиска отчетов. В идеале — если вы будете использовать проект вместе с Claude или другой LLM, поддерживающей MCP: это обеспечит максимальную эффективность.

Для регистрации потребуется подтверждение email (я параллельно тестирую сервис Resend для отправки писем). Также нужно будет сформировать APIKey для отправки запросов через MCP/API.

Сайт проекта — https://hornetmcp.com/

Инвайт — solidityset

Количество инвайтов ограничено 10 регистрациями — проект находится в стадии беты, и я понимаю, что не так много участников канала активно используют MCP-серверы.

Все комментарии и замечания можно направлять в группу под этим постом.

Спасибо всем, кто примет участие в тестировании!

#hornetmcp