cognis-digital/portfan

``` pip install cognis-portfan portfan scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. 安装 CLI（Python 3.9+）： pip install git+https://github.com/cognis-digital/portfan.git 2. 运行一个输出 XML 的 nmap 扫描，然后将其分类为已确定优先级的发现结果： nmap -oX scan.xml -sV target.example.com portfan triage scan.xml 3. 获取用于仪表板或工单的机器可读输出： portfan --format json triage scan.xml > findings.json 4. 将新扫描与基准进行对比，以显现新暴露的服务： portfan diff baseline.xml scan.xml 5. 在 CI 中跟踪暴露漂移： - name: port exposure diff run: | pip install git+https://github.com/cognis-digital/portfan.git portfan --format json diff baseline.xml scan.xml ## 目录 - [为什么使用 portfan？](#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](#contributing) ## 为什么使用 portfan？ 将原始扫描转化为分类列表 `portfan` 具有单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，以您的工作流已有的格式（table · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，将其作为 CI 的门控，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 服务评分 - ✅ 解析 Nmap XML - ✅ 总结 - ✅ 对比报告 - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-portfan portfan --version portfan scan . # scan current project portfan scan . --format json # machine-readable portfan scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ portfan scan . [HIGH ] POR-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] POR-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[capture / scan] --> P[portfan
parse + map] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `portfan` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** — `portfan mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **OpenAI 兼容 / JSON** — 将 `portfan scan . --format json` 管道传输给任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI 流水线提供退出代码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis portfan** | nmap | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账户 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 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 **nmap** 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**，用于一切的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP 服务器**（`portfan 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，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/portfan.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/portfan.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/portfan.git" # uv pip install cognis-portfan # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/portfan:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/portfan # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/portfan/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/portfan` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 从多个来源聚合并去重子域名枚举结果 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 将 Web 内容发现输出（ffuf/gobuster）分析为排名的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检测 alg=none、弱密钥和缺失的声明 - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从 header 或配置中检测宽松/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 根据响应转储将 HTTP 安全标头 (CSP/HSTS/XFO) 评级为 A-F - [`ssltriage`](https://github.com/cognis-digital/ssltriage) — 根据 openssl/sslyze 输出将 TLS 配置（协议/密码/过期时间）评级 **探索套件 →** [🗂️ 所有 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 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 OpenAI 兼容的 `/v1` 主干。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取 套件映射、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源代码 — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业/生产用途需要许可证** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

标签：AES-256, DevSecOps, Nmap, Python, 上游代理, 可视化界面, 插件系统, 数据可视化, 数据统计, 无后门, 日志审计, 漏洞评估, 端口扫描, 虚拟驱动器, 请求拦截, 逆向工具