Foundry 워크플로에 맞춘 감사, curl 한 번이면 됩니다

터미널에서 첫 감사까지 5분

모델과 OS를 고르면 명령이 자동으로 바뀝니다. 순서대로 복사해 실행하세요.

1. 1

   Ollama 설치

   로컬 LLM 런타임 Ollama를 설치합니다. 서버는 :11434에서 동작합니다.

   install.sh복사

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   
   # Verify (if server isn't running: ollama serve)
   ollama --version
   curl http://localhost:11434/api/version

2. 2

   베이스 모델 다운로드

   foundryaudit-coder:7b는 qwen2.5-coder:7b(4.7 GB) 기반입니다.

   pull.sh복사

   ollama pull qwen2.5-coder:7b

3. 3

   Modelfile 받기 & 감사 모델 생성

   curl로 Modelfile을 받아 ollama create로 등록합니다.

   create.sh복사

   curl -fsSL https://foundryaudit.vercel.app/api/modelfile/foundryaudit-coder-7b -o foundryaudit-coder-7b.Modelfile
   ollama create foundryaudit-coder:7b -f foundryaudit-coder-7b.Modelfile
   
   ollama list | grep foundryaudit

4. 4

   빠른 테스트

   짧은 코드를 Ollama /api/generate로 보냅니다. format: "json"으로 구조화 출력.

   quick-test.sh복사

   curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
     "model": "foundryaudit-coder:7b",
     "prompt": "contract A { function kill() public { selfdestruct(payable(msg.sender)); } }",
     "format": "json",
     "stream": false
   }' | jq -r '.response | fromjson'

5. 5

   전체 .sol 감사

   jq -Rs로 파일 내용을 JSON 문자열로 감싸 /api/chat에 전달합니다.

   audit.sh복사

   jq -Rs '{
     model: "foundryaudit-coder:7b",
     stream: false,
     format: "json",
     messages: [{ role: "user", content: . }]
   }' Vault.sol \
     | curl -s http://localhost:11434/api/chat -d @- \
     | jq -r '.message.content | fromjson'

6. 6

   Foundry Audit 프록시 API

   npm run dev 실행 시 /api/audit가 Ollama를 호출합니다 — text/plain으로 .sol 전송, JSON 이스케이프 불필요.

   proxy.sh복사

   curl -s -X POST "https://foundryaudit.vercel.app/api/audit?model=foundryaudit-coder:7b" \
     -H "Content-Type: text/plain" \
     --data-binary @Vault.sol | jq .
   
   # Streaming (NDJSON)
   curl -N -X POST "https://foundryaudit.vercel.app/api/audit?model=foundryaudit-coder:7b&stream=true" \
     -H "Content-Type: text/plain" \
     --data-binary @Vault.sol

두 가지 엔드포인트, 하나의 스키마

Ollama(localhost:11434)를 직접 호출하거나 Foundry Audit 프록시로 더 간단히 요청하세요.

엔드포인트

• POST/api/auditSolidity 소스를 받아 Ollama로 감사 후 JSON 리포트 반환Foundry Audit
• GET/api/models사용 가능 모델 및 Modelfile URLFoundry Audit
• GET/api/modelfile/:slugollama create용 Modelfile (text/plain)Foundry Audit
• POST/api/chat채팅 요청 — messages에 컨트랙트 전달Ollama
• POST/api/generate짧은 스니펫용 단일 프롬프트Ollama

POST /api/audit 파라미터

JSON 본문 요청

curl -s https://foundryaudit.vercel.app/api/audit \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "foundryaudit-pro:32b",
    "code": "pragma solidity ^0.8.20; contract T { function f() external { selfdestruct(payable(msg.sender)); } }"
  }'

CI 파이프라인 게이트

for f in src/*.sol; do
  curl -s -X POST "https://foundryaudit.vercel.app/api/audit" \
    -H "Content-Type: text/plain" --data-binary @"$f" \
  | jq -e '[.report.findings[] | select(.severity=="critical" or .severity=="high")] | length == 0' \
  || { echo "❌ $f"; exit 1; }
done

자주 묻는 질문

• AI 감사가 전문 보안 감사를 대체할 수 있나요?

  아니요. Foundry Audit AI는 개발 중 흔한 실수를 잡는 1차 도구입니다. LLM은 오탐·누락이 있을 수 있으므로, 실자금 컨트랙트는 Slither, Foundry fuzz/invariant, 전문 감사도 병행해야 합니다.

• 코드가 외부 서버로 전송되나요?
• GPU 없이도 되나요?
• 리포트를 다른 언어로 받을 수 있나요?
• 큰 Foundry 프로젝트는 어떻게 감사하나요?
• 원격 서버의 Ollama는 어떻게 쓰나요?