cognis-digital/mevscope

``` pip install cognis-mevscope mevscope scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 —— 步骤指南 `mevscope` 重放 DEX 交换历史并归因三明治/抢跑 MEV，同时提供每笔交易的受害者损失核算。控制台脚本：`mevscope`（或 `python -m mevscope`）。 1. 从克隆中**安装**： pip install -e . 2. **扫描交换历史 JSON 文件**以检测三明治攻击： mevscope scan demos/01-basic/swaps.json 3. **读取输出** —— `--format json` 暴露了你可以通过管道传递的汇总数据： mevscope scan swaps.json --format json | jq '.total_victim_loss' 4. **基于 MEV 进行拦截** —— 如果检测到任何三明治攻击，`--fail-on-mev` 将以非零状态退出： mevscope scan swaps.json --fail-on-mev 退出码：`0` 正常，`1` 使用 `--fail-on-mev` 时检测到三明治攻击，`2` 输入错误。 5. **在 CI 中实现自动化** —— 在受保护的路由器测试固件中标记回归问题： - run: pip install -e . - run: mevscope scan fixtures/swaps.json --fail-on-mev ## 目录 - [为什么选择 mevscope？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比分析](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关工具](#related) · [贡献指南](#contributing) ## 为什么选择 mevscope？ 只需一条 CLI 命令即可得出“这个月我被三明治攻击了多少？”的答案 —— 量化后的受害者损失数据非常适合在 Crypto Twitter 上分享。 `mevscope` 具有单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，即可获得你现有工作流程所使用的格式（表格 · JSON · SARIF）的优先排序结果，在 CI 中对其进行拦截，并允许代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 从 Obj 加载交易（Swaps） - ✅ 加载交易（Swaps） - ✅ 检测三明治攻击 - ✅ 生成报告 - ✅ 支持 Linux/macOS/Windows 运行 · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 版本（`ports/`） ## 快速开始 ``` pip install cognis-mevscope mevscope --version mevscope scan . # scan current project mevscope scan . --format json # machine-readable mevscope scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ mevscope scan . [HIGH ] MEV-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] MEV-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[input] --> P[mevscope
analyze + score] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `mevscope` 与所有主流的 AI 使用方式实现了互操作： - **MCP 服务器** —— `mevscope mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **兼容 OpenAI / JSON** —— 通过管道将 `mevscope scan . --format json` 传递给任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** —— 一行代码即可将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** —— 为非 AI 流水线提供退出码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis mevscope** | EigenPhi | |---|:---:|:---:| | 支持自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 提供 CI 所需的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生（AI 代理） | ✅ | ❌ | | 多语言移植（JS/Go/Rust） | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **EigenPhi / mev-inspect-py** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 可接入你的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，适用于所有场景的 **JSON**，面向 AI 代理的 **MCP 服务器**（`mevscope mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 Webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 —— 各种方式，全平台支持 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/mevscope.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/mevscope.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/mevscope.git" # uv pip install cognis-mevscope # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/mevscope:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/mevscope # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/mevscope/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/mevscope` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`reentryx`](https://github.com/cognis-digital/reentryx) —— 静态 + 符号执行检测器，用于标记 Solidity/Vyper 中的重入攻击、跨函数重入和只读重入路径，并输出支持 CI 拦截的 SARIF 结果。 - [`forkfuzz`](https://github.com/cognis-digital/forkfuzz) —— 主网分叉不变量模糊测试器，可针对实时状态和有状态序列重放你的合约，从而在部署前破坏协议不变量。 - [`approvewarden`](https://github.com/cognis-digital/approvewarden) —— 扫描任何钱包中的危险 ERC-20/721/1155 代币授权和无限额度，评估资金榨取风险敞口并生成撤销（revoke）交易。 - [`rugradar`](https://github.com/cognis-digital/rugradar) —— 代币合约风险扫描器，在你盲目冲入（ape）之前检测蜜罐、隐藏的铸造/黑名单功能、所有者后门以及未锁定的流动性。 - [`storagelens`](https://github.com/cognis-digital/storagelens) —— 对跨代理升级的合约存储布局进行差异比对和解码，以捕获存储冲突和未初始化的存储槽 bug。 - [`sigsleuth`](https://github.com/cognis-digital/sigsleuth) —— 将原始 calldata 和 EIP-712 类型化数据解码为人类可读的意图，标记盲签和恶意的 permit/Permit2 payload。 **探索工具套件 →** [🗂️ 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 套件实现了无缝组合 —— JSON 输入/输出，并共享兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取套件图谱、组合模式以及参考技术栈。 ## 许可证 在 **Cognis 开放协作许可证 (COCL) v1.0** 下提供源代码 —— 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业 / 生产用途需要许可证** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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