allcanuse-mcp 提供的是一组高权限、本机侧、强操作能力的 MCP 工具。
它的设计目标是用于受控实验环境、虚拟机、研究环境和本地自动化场景，而不是面向不受信任租户的隔离执行平台。

这意味着：

• 项目默认暴露的能力很多，包含命令执行、文件操作、网络访问、窗口观察、截图、值班托管等
• 仓库本身不把“多租户隔离”当成核心目标
• 但这不等于安全问题不重要

我们仍然认真对待：

• 意外扩大权限边界的行为
• 未按文档预期暴露的数据
• 路径处理错误、注入问题、越界访问
• 网络暴露、远程入口配置错误
• 依赖链带来的明显风险
• 会导致用户在受控环境之外误用的高风险默认行为

当前优先支持：

• master 最新提交
• 最近一次发布对应的代码状态

较旧版本如果没有明确维护说明，通常不会单独回补。

如果发现的是普通 bug、兼容性问题、文档问题或功能问题，请直接提 issue。

如果发现的是安全问题，请不要先公开完整利用细节。
优先使用 GitHub 的私密漏洞报告渠道（Private Vulnerability Reporting / Security Advisories）。

如果仓库当下没有启用对应入口，再开 issue 时请不要附上可直接复现的敏感利用细节，只说明：

• 影响范围
• 风险等级判断
• 是否需要私下沟通修复细节

• 使用的版本、提交哈希或分支
• 操作系统和 Python 版本
• 触发的工具名或模块
• 复现步骤
• 实际影响
• 预期边界
• 是否需要特殊配置、特定客户端或特定依赖

如果问题和客户端配置有关，也请说明：

• 使用的 MCP Host / AI 客户端
• 使用的 transport
• 是否是 stdio、SSE、streamable HTTP

处理安全问题时，一般优先遵循：

1. 先保证行为边界清晰
2. 再保证默认配置不会误导
3. 再尽量保持已有工具接口兼容
4. 对高风险问题优先补测试和文档

对于明显高风险的问题，可能会：

• 先修默认行为
• 再补更清楚的错误提示
• 再更新 README、接入文档和工具说明

如果准备在受控虚拟机之外使用本项目，请自行评估：

• 当前 MCP Host 会把哪些工具暴露给模型
• 当前模型是否可信
• 当前机器上有哪些敏感文件、网络或凭据
• 当前客户端是否会把工具暴露给远端模型或共享会话

这类能力很强的本机工具，不应在不了解风险边界的情况下接到生产主机或敏感个人环境。