inkog-io/inkog-mcp
GitHub: inkog-io/inkog-mcp
Inkog 是一个基于 MCP 协议的安全扫描服务器，在 AI Agent 开发过程中实时检测逻辑缺陷和安全风险并验证治理合规性。
Stars: 2 | Forks: 0
# Inkog MCP 服务器
**适用于 Claude、Cursor 和 Claude Code 中 AI Agent 开发的安全伴侣。**
让你的 AI 结对程序员构建一个 Agent。Inkog 会在你编写代码时进行检查——扫描漏洞、用浅显易懂的语言解释发现的问题、验证 AGENTS.md 治理规范，并审计 Agent 间的委托调用。所有操作都在同一个对话中完成，无需切换上下文。
可在 Claude Desktop、Cursor、Claude Code、ChatGPT 以及任何兼容 MCP 的客户端中使用。
[](https://www.npmjs.com/package/@inkog-io/mcp)
[](LICENSE)
[](https://modelcontextprotocol.io)
## 开发流程循环
Inkog 旨在驻留在你构建 Agent 的对话中——而不是作为事后把关者：
1. **让 Claude 构建一段 Agent 逻辑。**
2. **让 Claude 使用 Inkog 进行扫描** —— `"Scan this with Inkog and show me any CRITICAL or HIGH findings."`
3. **让 Claude 用浅显易懂的语言解释每个发现的问题** —— `"Explain the top finding. What's the risk, and how do I fix it?"`
4. **让 Claude 应用修复。** 检查差异、批准、重新扫描。
5. **在发布之前，验证治理规范** —— `"Verify my AGENTS.md against the code"` 以及 `"Audit the agent-to-agent delegation"`。
阅读完整的演练指南：[使用 Claude Code 和 Inkog MCP 构建安全的 AI Agent](https://inkog.io/labs/building-secure-agents-with-claude-code)。
### 推荐提示词
- *"Scan the current directory with Inkog and show me any CRITICAL or HIGH findings."*
- *"Explain the top finding in plain English. What's the risk, and how do I fix it?"*
- *"Verify my AGENTS.md against the code."*
- *"Audit the agent-to-agent delegation in this crew."*
- *"Run a compliance report and map the findings to EU AI Act Articles 12, 14, and 15."*
- *"Audit the MCP servers I'm integrating with."*
## 何时使用 Inkog
- **构建 AI Agent** —— 在开发过程中进行扫描，在无限循环、提示注入和缺少安全防护等问题发布前捕获它们
- **为 CI/CD 添加安全检查** —— 将 `inkog-io/inkog@v1` 添加到 GitHub Actions，在每个 PR 上设置自动化安全门禁
- **为 EU AI Act 做准备** —— 生成合规报告，将你的 Agent 映射到 Article 14、NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10
- **审查 Agent 代码** —— 从 Claude Code、Cursor 或任何 MCP 客户端使用，在编写代码时获取安全分析
- **审计 MCP Server** —— 在安装前检查任何 MCP Server 的工具投毒、权限提升或数据泄露风险
- **验证 AGENTS.md** —— 验证治理声明与实际代码行为是否一致
- **构建多 Agent 系统** —— 检测 Agent 之间的委托循环、权限提升和未经授权的交接
## Inkog 的功能
- **逻辑缺陷检测**：发现无限循环、递归风险和缺失的退出条件
- **安全分析**：检测提示注入路径、不受限制的工具和数据泄露风险
- **AGENTS.md 治理**：验证代码行为与治理声明是否一致
- **合规报告**：生成针对 EU AI Act、NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10 的报告
- **MCP Server 审计**：在安装前审计任何 MCP Server
- **多 Agent 分析**：审计 Agent 间的通信以排查逻辑和安全问题
## 安装
### Claude Desktop
添加到你的 `claude_desktop_config.json` 中：
```
{
"mcpServers": {
"inkog": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@inkog-io/mcp"],
"env": {
"INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key"
}
}
}
}
```
### Cursor
添加到你的 Cursor MCP 设置中：
```
{
"mcpServers": {
"inkog": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@inkog-io/mcp"],
"env": {
"INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key"
}
}
}
}
```
### 全局安装
```
npm install -g @inkog-io/mcp
```
## 获取你的 API Key
1. 在 [app.inkog.io](https://app.inkog.io) 免费注册
2. 从控制面板复制你的 API key
3. 将其设置为 `INKOG_API_KEY` 环境变量
## 可用工具
### P0 - 核心分析（基础）
| 工具 | 描述 |
|------|-------------|
| `inkog_scan` | 用于逻辑缺陷和安全风险的静态分析 |
| `inkog_verify_governance` | 验证 AGENTS.md 声明与实际代码行为是否一致 |
### P1 - 企业功能
| 工具 | 描述 |
|------|-------------|
| `inkog_compliance_report` | 生成 EU AI Act、NIST、OWASP 合规报告 |
| `inkog_explain_finding` | 获取有关发现问题的详细修复指导 |
| `inkog_audit_mcp_server` | 在安装前审计任何 MCP Server |
| `inkog_generate_mlbom` | 生成 ML 物料清单 (CycloneDX, SPDX) |
### P2 - 多 Agent 分析
| 工具 | 描述 |
|------|-------------|
| `inkog_audit_a2a` | 审计 Agent 间的通信 |
## 工具详情
### inkog_scan
AI Agent 代码的静态分析 - 发现逻辑缺陷和安全风险。
```
Arguments:
path (required) File or directory path to scan
policy (optional) Analysis policy: low-noise, balanced, comprehensive, governance, eu-ai-act
output (optional) Output format: summary, detailed, sarif
```
**示例**："Scan my LangChain agent for logic flaws"
### inkog_verify_governance
验证 AGENTS.md 声明是否与实际代码行为一致。**这是 Inkog 独有的差异化优势** —— 没有其他工具能做到治理验证。
```
Arguments:
path (required) Path to directory containing AGENTS.md and agent code
```
**示例**："Verify my agent's governance declarations"
### inkog_compliance_report
生成针对监管框架的合规报告。
```
Arguments:
path (required) Path to scan
framework (optional) eu-ai-act, nist-ai-rmf, iso-42001, owasp-llm-top-10, all
format (optional) markdown, json, pdf
```
**示例**："Generate an EU AI Act compliance report for my agent"
### inkog_explain_finding
获取有关安全发现问题的详细解释和修复指导。
```
Arguments:
finding_id (optional) Finding ID from scan results
pattern (optional) Pattern name (e.g., prompt-injection, infinite-loop)
```
**示例**："Explain how to fix prompt injection vulnerabilities"
### inkog_audit_mcp_server
对来自注册中心或 GitHub 的任何 MCP Server 进行安全审计。
```
Arguments:
server_name (optional) MCP server name from registry (e.g., "github", "slack")
repository_url (optional) Direct GitHub repository URL
```
**示例**："Audit the GitHub MCP server for security issues"
### inkog_generate_mlbom
生成一份机器学习物料清单，列出所有 AI 组件。
```
Arguments:
path (required) Path to agent codebase
format (optional) cyclonedx, spdx, json
include_vulnerabilities (optional) Include known CVEs (default: true)
```
**示例**："Generate an MLBOM for my AI project"
### inkog_audit_a2a
审计 Agent 间通信的安全风险。
```
Arguments:
path (required) Path to multi-agent codebase
protocol (optional) a2a, crewai, langgraph, auto-detect
check_delegation_chains (optional) Check for infinite loops (default: true)
```
**示例**："Audit my CrewAI multi-agent system for security risks"
## 支持的框架
Inkog 适用于所有主流 AI Agent 框架：
- LangChain / LangGraph
- CrewAI
- AutoGen
- n8n
- Flowise
- Dify
- Microsoft Copilot Studio
- 自定义实现
## 配置
所有配置均通过环境变量完成：
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|----------|-------------|---------|
| `INKOG_API_KEY` | 你的 API key（必填） | - |
| `INKOG_API_URL` | API 基础 URL | `https://api.inkog.io` |
| `INKOG_API_VERSION` | API 版本 | `v1` |
| `INKOG_API_TIMEOUT` | 请求超时时间 (ms) | `30000` |
| `INKOG_LOG_LEVEL` | 日志级别 | `info` |
| `INKOG_LOG_FORMAT` | 日志格式 (json/text) | `json` |
## 开发
```
# 安装依赖
npm install
# 构建
npm run build
# 以开发模式运行
npm run dev
# 运行测试
npm test
# Lint
npm run lint
```
## 为什么选择 Inkog？
### 安全融入开发流程，而非事后补救
大多数 AI Agent 安全工具在代码编写完成后运行。Inkog 则驻留在你构建 Agent 的对话中——因此问题在进入 PR 之前就能得到修复，而不是三周之后。
### 唯一具备 AGENTS.md 验证的工具
Inkog 是**唯一**能够根据实际代码行为验证 Agent 治理声明的工具。这对于以下方面至关重要：
- **EU AI Act Article 14** 合规（人工监督）
- **企业治理**要求
- **防止治理漂移** 随着代码演进
### 专为 AI Agent 打造
与传统的代码扫描器（Snyk、Semgrep、SonarQube）不同，Inkog 理解 AI 特有的问题：
- 无限循环和递归风险
- 提示注入路径
- 不受限制的工具访问
- 缺失的退出条件
- 跨租户数据泄露
### 多框架支持
Inkog 的通用 IR（中间表示）适用于任何 Agent 框架。一次集成，即可获得针对所有框架的分析。
## 许可证
Apache-2.0 - 详见 [LICENSE](LICENSE)
## 链接
- [文档](https://docs.inkog.io)
- [控制面板](https://app.inkog.io)
- [网站](https://inkog.io)
- [GitHub](https://github.com/inkog-io/inkog-mcp)
由 [Inkog.io](https://inkog.io) 安全构建
标签：AI代理, AI安全, AI开发, Chat Copilot, ChatGPT, CISA项目, Claude, Cursor, CVE检测, DevSecOps, MCP, MITM代理, Promptflow, URL发现, 上游代理, 人工智能治理, 代码安全, 代码审查, 大模型应用安全, 安全合规, 安全检测, 插件, 暗色界面, 欧盟AI法案, 漏洞枚举, 网络代理, 自动化攻击, 足迹探测, 零日漏洞检测, 风险检测