cognis-digital/emailrecon

``` pip install cognis-emailrecon emailrecon scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 逐步指南 1. **安装** CLI： pip install emailrecon 2. **扫描邮箱地址**及其域名安全态势（MX、SPF/DMARC、泄露提示）： emailrecon scan alice@example.com 3. **完全离线运行** — 跳过所有 DNS 查询，并可选地检查本地泄露语料库： emailrecon scan alice@example.com --no-dns --breach-corpus corpus.txt 4. **查看输出。** 添加 `--format json` 获取机器可读的结果；通过调整 `--timeout` 以适应缓慢的解析器： emailrecon scan alice@example.com --timeout 3.0 --format json > recon.json 5. **集成到 pipeline 中** — 将 JSON 输出输入到你的数据补充或分流处理步骤中： emailrecon scan alice@example.com --format json | jq '.domain' ## 目录 - [为什么选择 emailrecon？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI stack](#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) ## 为什么选择 emailrecon？ 邮件足迹 `emailrecon` 是单一用途、可脚本化且支持自托管的：将其指向目标，以你的工作流已使用的格式（table · JSON · SARIF）获取已按优先级排序的结果，基于此控制 CI 流程，并允许 agent 通过 MCP 进行驱动。 ## 功能 - ✅ 分析邮件 - ✅ 分析域名 - ✅ 加载泄露语料库 - ✅ 泄露提示 - ✅ 生成报告 - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python, JavaScript, Go, 和 Rust 移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-emailrecon emailrecon --version emailrecon scan . # scan current project emailrecon scan . --format json # machine-readable emailrecon scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ emailrecon scan . [HIGH ] EMA-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] EMA-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / export] --> P[emailrecon
collect + correlate] P --> OUT[ranked findings] ``` ## 从任何 AI stack 中使用 `emailrecon` 可以与所有主流的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `emailrecon mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `emailrecon scan . --format json` 传给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 包装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis emailrecon** | holehe | |---|:---:|:---:| | 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 原生支持 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **holehe** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 可通过管道接入你的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，面向 AI agent 的 **MCP server** (`emailrecon mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全平台，各种方式 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/emailrecon.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/emailrecon.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/emailrecon.git" # uv pip install cognis-emailrecon # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/emailrecon:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/emailrecon # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/emailrecon/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/emailrecon` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 汇总并对比 nmap XML，生成按优先级排序的可利用发现 - [`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) — 分析 Web 内容发现工具（ffuf/gobuster）的输出，生成排名后的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检测 alg=none、弱密钥以及缺失的 claims - [`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) — 根据响应转储对 HTTP 安全 header (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 评级 **探索整个套件 →** [🗂️ 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 套件无缝组合 — JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干网络。详见 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取 套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源代码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业/生产环境使用需要获取许可** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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