cognis-digital/probesite

``` pip install cognis-probesite probesite scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 逐步指南 `probesite` 从 JSON 检查文件运行合成正常运行时间/延迟检查，并导出结果（包括 Prometheus 指标）。控制台脚本：`probesite`。 1. **安装**： pipx install probesite # 或者：pip install probesite 2. **运行所有检查**（在 JSON 检查文件中）并打印状态表： probesite run checks.json 退出码 `0` = 一切正常，`1` = 任何服务宕机或性能下降。 3. 为仪表板或管道输出发出 **JSON**： probesite run checks.json --format json | jq '.summary.availability' 4. 导出 **Prometheus 文本格式指标** 以供抓取： probesite run checks.json --prometheus > /var/lib/node_exporter/probesite.prom 5. **将其用作 CI / 定时任务健康门禁** — 在可用性下降时失败： probesite run checks.json || echo "synthetic checks degraded/down — alerting" ## 目录 - [为什么选择 probesite？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 probesite？ synthetic monitoring `probesite` 具有单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，以您的工作流已使用的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，用它作为 CI 的门禁，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 加载检查 - ✅ 评估 - ✅ 运行检查 - ✅ 运行所有检查 - ✅ 汇总 - ✅ 输出至 Prometheus - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-probesite probesite --version probesite scan . # scan current project probesite scan . --format json # machine-readable probesite scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ probesite scan . [HIGH ] PRO-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] PRO-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[addresses + transactions] --> P[probesite
cluster + trace] P --> OUT[sanctions xref / report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `probesite` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `probesite mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `probesite scan . --format json` 通过管道传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供退出码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis probesite** | Upright | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单条命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生（AI agent） | ✅ | ❌ | | 多语言移植（JS/Go/Rust） | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **Upright** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于任何场景的 **JSON**，用于 AI agent 的 **MCP server**（`probesite mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。请参阅 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全平台、全方式 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/probesite.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/probesite.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/probesite.git" # uv pip install cognis-probesite # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/probesite:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/probesite # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/probesite/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | Cloud | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/probesite` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`statuskit`](https://github.com/cognis-digital/statuskit) — 具有事件时间线和订阅者功能的自托管状态页 - [`alertmux`](https://github.com/cognis-digital/alertmux) — 位于 Grafana / PagerDuty 前端的告警去重、关联和路由 - [`cloudbill`](https://github.com/cognis-digital/cloudbill) — 多云成本报告、异常检测和 FOCUS 导出 - [`k8scost`](https://github.com/cognis-digital/k8scost) — 无需 Prometheus 依赖的 Kubernetes 成本与合理配置顾问 - [`otelbox`](https://github.com/cognis-digital/otelbox) — 一键式 OpenTelemetry collector + 仪表板捆绑包 **探索套件 →** [🗂️ 全部 170+ 工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与包含 300+ 工具的 Cognis 套件协同组合 — JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取 套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业 / 生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

标签：API集成, Playwright, 可用性监控, 可观测性, 特征检测, 自定义请求头, 请求拦截, 运维监控, 逆向工具