Do código aos agentes: como proteger proativamente apps nativos de IA com Cursor e Snyk

A rápida adoção de agentes de IA no desenvolvimento está criando uma lacuna crítica de segurança. Estamos deixando para trás a lógica previsível, os fluxos determinísticos de código e os processos conduzidos por pessoas e passando a usar agentes não determinísticos, capazes de raciocinar, planejar e agir de forma autônoma com grandes modelos de linguagem em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. À medida que as empresas adotam esses agentes autônomos de IA, o desafio central não se resume aos novos riscos e vetores de ataque: também envolve a perda de controle em runtime. Agora, esses agentes decidem quais ferramentas chamar, quais comandos executar e como automatizar o fluxo de dados, tudo em tempo real.

Isso exige um novo mecanismo de segurança em runtime, capaz de bloquear ferramentas inseguras, impedir a exfiltração de dados e garantir o cumprimento das políticas sem desacelerar as equipes. Estamos diante de um novo território para a segurança: proteger comportamentos autônomos com governança e aplicação de políticas em runtime, indo além da simples visibilidade.

Desenvolvedores contam com agentes para gerenciar bases de código e dependências cada vez mais complexas, mas dois grandes riscos continuam sem solução: primeiro, o próprio agente é construído sobre uma cadeia de suprimentos de software de terceiros oculta (servidores MCP, bibliotecas, modelos e dependências), que pode conter vulnerabilidades graves de segurança. Segundo, a capacidade do agente de agir de forma autônoma em runtime (por exemplo, executar comandos de shell, chamar APIs ou acessar servidores MCP) cria riscos sem controle, muitas vezes burlando controles de segurança tradicionais e levando a violações de conformidade ou à exposição de dados confidenciais. Essa falta de visibilidade e controle deixou as equipes de segurança para trás, tentando acompanhar o ritmo, enquanto a inovação em IA continua avançando.

Para enfrentar esses desafios, estamos anunciando a integração do Evo Agent Guard com o Cursor, que controla e aplica políticas para determinar as ações desses agentes autônomos em runtime. Assim, os controles passam a atuar no ciclo de execução, protegendo as ações do agente contra comportamentos perigosos, como vazamentos de dados pessoais identificáveis (PII) ou fluxos tóxicos.

Evo Agent Guard para Cursor: segurança em todo o ciclo de vida do agente, da criação à execução

Os agentes dependem de componentes de terceiros, executam comandos em runtime e se conectam dinamicamente a ferramentas e servidores MCP. Sem proteções integradas, esses recursos podem levar a vulnerabilidades, vazamentos de dados ou violações acidentais de políticas.

Esta nova integração entre Cursor Hooks e Evo Agent Guard enfrenta esses desafios de forma abrangente, protegendo o agente desde sua criação até sua operação em runtime. Ao incorporar a segurança em todo o ciclo de vida do agente, as organizações podem adotar com confiança fluxos de trabalho baseados em IA e acelerar o desenvolvimento sem abrir mão da visibilidade ou do controle. Nesse contexto, o Evo atua como um sidecar em runtime ao lado do agente, diretamente no caminho de execução, em vez de apenas observá-lo de fora. Como acompanha as decisões do agente enquanto elas acontecem, o Evo pode bloquear, modificar ou restringir ações antes que sejam concluídas — desde a execução de shell e chamadas de ferramentas até respostas MCP e exfiltração de dados.

Essa é a diferença fundamental em relação às ferramentas de detecção ou rastreamento posteriores à execução. O Evo não se limita a explicar o que um agente fez depois do ocorrido: ele determina, em tempo real, o que o agente pode fazer, devolvendo o controle humano sobre sistemas autônomos sem desacelerá-los. Essa integração tem dois principais casos de uso: o primeiro garante a segurança da cadeia de suprimentos do agente antes da implantação; o segundo protege o comportamento e as ações do agente em runtime.

1. Varredura pré-implantação: estabeleça a confiança nos agentes

Todo agente de IA é construído sobre uma rede de componentes de terceiros, bibliotecas, modelos, contêineres e servidores MCP, que formam sua cadeia de suprimentos oculta. Para eliminar riscos antes que um agente tome qualquer ação, a integração do Cursor Hooks com o Evo estabelece a confiança o quanto antes.

Assim que um desenvolvedor instala o Cursor, a integração inicia automaticamente o Evo MCP Scan na infraestrutura subjacente, incluindo servidores MCP e ferramentas, como:

• Dependências e pacotes

• Imagens de contêiner e metadados associados

• Manifestos de servidores MCP e descritores de plugins

Se forem detectadas vulnerabilidades críticas, servidores MCP maliciosos, fluxos tóxicos ou ferramentas comprometidas, a execução do agente é impedida até que os problemas sejam resolvidos. Essa abordagem substitui a aplicação reativa de controles pelo estabelecimento proativo de confiança, garantindo que os agentes entrem no ambiente com uma base segura antes de escrever código, chamar ferramentas ou executar comandos.

2. Aplicação de políticas de controle em runtime

Agora, o Evo Agent Guard se integra ao Cursor Hooks para estabelecer e aplicar controles em runtime diretamente no ambiente de execução do agente. Isso permite prevenir e controlar riscos em tempo real, garantindo que o agente opere dentro dos parâmetros definidos de segurança e conformidade durante a execução. A Snyk pode detectar e impedir comportamentos agentivos perigosos, como exposição de PII e segredos, injeção de prompt e fluxos tóxicos.

Depois da implantação, os agentes podem agir de forma autônoma em ambientes dinâmicos, o que introduz riscos em runtime que precisam ser controlados continuamente. O Evo aplica proteções em tempo real para garantir que os agentes operem com segurança, mesmo ao realizar ações complexas ou imprevisíveis.

O Evo Agent Guard aplica controles continuamente e bloqueia:

• Comandos de shell maliciosos, chamadas de rede e invocações de ferramentas MCP

• Prompts, respostas e saídas de ferramentas

Um mecanismo híbrido, que combina regras determinísticas com detectores personalizados de machine learning, pode alertar, bloquear, sanitizar ou colocar em quarentena comportamentos inseguros em tempo real, incluindo:

• Exposição de dados confidenciais, como PII ou segredos

• Tentativas indiretas de injeção de prompt

• Uso indevido de ferramentas ou execução insegura em cadeia

Essa abordagem oferece às organizações visibilidade, governança e aplicação de controles em todo o ciclo de vida do agente, reduzindo riscos e permitindo que os fluxos de trabalho baseados em IA cresçam com segurança.

Principais casos de uso da segurança de aplicações nativas de IA:

1. Detecção de PII

2. Bloqueio da exfiltração de dados

3. Proteção de segredos

Se um desenvolvedor colar um segredo ou token em um prompt, o Evo Agent Guard pode impedir que ele chegue ao provedor do modelo. O sistema pode remover o segredo ou bloquear completamente a ação, reduzindo o risco de exposição.

4. Filtragem de ferramentas MCP

Quando os agentes chamam ferramentas conectadas via MCP, o Evo Agent Guard analisa tanto a chamada quanto a saída da ferramenta. Saídas inseguras (por exemplo, prompts injetados ou respostas maliciosas) podem ser bloqueadas ou sanitizadas antes de chegar ao agente, impedindo a injeção indireta de prompt.

5. Mapeamento de fluxos tóxicos

O Evo Agent Guard reconstrói todo o rastreamento do agente, dos prompts às saídas de ferramentas, identificando fluxos tóxicos, PII, segredos e injeções indiretas.

Estabelecendo um novo padrão de segurança

Essas novas integrações são importantes porque ajudam a estabelecer um novo padrão do setor para proteger o ciclo de vida do desenvolvimento de software com IA. Agora, Cursor e Snyk oferecem uma arquitetura de segurança para todo o ciclo de vida dos agentes de IA:

• Seguro desde a criação: a Snyk analisa o código antes de sua implantação no repositório.

• Governança em runtime: o Evo Agent Guard aplica proteções e bloqueia ações inseguras

Juntos, Cursor e Evo Agent Guard oferecem às organizações um nível sem precedentes de controle e visibilidade sobre os agentes de IA, desde a experimentação até a produção. As equipes de segurança podem aplicar controles claramente sobre o que os agentes estão fazendo em tempo real, incluindo ações como execução de shell, chamadas de rede e uso de ferramentas MCP, obtendo a primeira visão real da postura comportamental dos agentes em toda a organização. O Evo vai além da visibilidade ao automatizar a prevenção de riscos em runtime e aplicar políticas de segurança que detectam e bloqueiam comportamentos perigosos — como vazamento de PII, injeção indireta de prompt e fluxos de dados tóxicos — antes que se tornem incidentes.

Ao mesmo tempo, o Evo pode estabelecer uma base de confiança criando um inventário e avaliando os riscos da cadeia de suprimentos do agente, além de analisar automaticamente servidores MCP e dependências do agente antes da implantação para proteger sua infraestrutura subjacente. O resultado é uma proteção de ponta a ponta: agentes compreendidos, governados e protegidos antes de serem executados e enquanto agem de forma autônoma.

O Evo Agent Guard para Cursor está sendo desenvolvido com parceiros de design com foco em segurança que executam agentes do Cursor em produção. Quer saber mais sobre os requisitos do Private Beta? Preencha o formulário aqui.