cognis-digital/cspbuilder

``` pip install cognis-cspbuilder cspbuilder scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 逐步指南 1. 安装 CLI (Python 3.9+)： pip install cspbuilder # 或者：pip install . 从检出的代码安装 2. 构建最小权限策略 — `build` 子命令会扫描 HTML 页面并输出 Content-Security-Policy 头： cspbuilder build page.html --url https://app.example.com 3. 审计现有策略的弱点 — 传入文件或内联头字符串： cspbuilder audit policy.txt cspbuilder audit --policy "default-src 'self'; script-src 'unsafe-inline'" 4. 通过退出代码读取结果：`0` = 通过 / 无可操作的发现，`1` = 高/中级弱点（或策略仍允许内联），`2` = 使用错误。使用 `--format json` 捕获生成的头： cspbuilder build page.html --url https://app.example.com --format json | jq -r .header 5. 在 CI 中检查 CSP 规范 — 当策略出现回归时使构建失败： cspbuilder audit policy.txt || echo "CSP weaknesses detected" ## 目录 - [为什么选择 cspbuilder？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI stack](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [任意位置安装](#install-anywhere) · [相关工具](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 cspbuilder？ 发布真正的 CSP `cspbuilder` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：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，在 CI 中对其进行限制，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 提取资源 - ✅ 构建策略 - ✅ 策略转换为头 - ✅ 解析策略 - ✅ 审计策略 - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 端口 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-cspbuilder cspbuilder --version cspbuilder scan . # scan current project cspbuilder scan . --format json # machine-readable cspbuilder scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ cspbuilder scan . [HIGH ] CSP-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] CSP-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[cspbuilder
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI stack 使用 `cspbuilder` 可与每种流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `cspbuilder mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `cspbuilder scan . --format json` 通过管道传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 用于非 AI 流水线的退出代码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis cspbuilder** | csp-evaluator | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | 原生 MCP (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言端口 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *本着 **csp-evaluator** 的精神构建，以 Cognis 的方式重新塑造。遗漏了致谢？提交一个 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** (`cspbuilder mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。参见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/cspbuilder.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/cspbuilder.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/cspbuilder.git" # uv pip install cognis-cspbuilder # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/cspbuilder:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/cspbuilder # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/cspbuilder/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/cspbuilder` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 总结并对比 nmap XML，生成优先级排序的、可攻击的发现 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 汇总并去重来自多个来源的子域枚举 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 分析 Web 内容发现输出 (ffuf/gobuster) 为排名的端点 - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检查 alg=none、弱密钥和缺失的声明 - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从头信息或配置中检测宽松/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 从响应转储中对 HTTP 安全头 (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 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 — JSON 输入/输出和共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干。参见 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解 套件图谱、组合模式和参考栈。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下源代码可见 — 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)。参见 [LICENSE](LICENSE)。

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