cognis-digital/reposecure

``` pip install cognis-reposecure reposecure scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. **安装**（Python 3.9+）： pip install reposecure # 或者：pipx install reposecure 2. **评估代码库的安全态势。** 对指定路径运行 `grade`（默认为当前目录）： reposecure grade . 3. **获取机器可读的输出**，用于仪表板展示或进一步处理： reposecure grade /path/to/repo --format json > posture.json 4. **查看结果。** 报告会给出一个总体字母评分，并列出导致分数上升或下降的检查项。在 JSON 模式下，可以解析结构化的检查结果，以追踪安全态势的长期变化。 5. **在 CI 中进行卡点。** 设定最低评分要求，当代码库低于该要求时使构建失败： reposecure grade . --min-grade B # 如果安全态势低于 B 则退出状态码非零 ## 目录 - [为什么选择 reposecure？](#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) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 reposecure？ 代码库成绩单 `reposecure` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，即可获得您的工作流所需的格式（table · JSON · SARIF）的优先级排序结果，在 CI 中对其进行卡点，并允许 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 评分转字母评级 - ✅ 代码库评级 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 包含 Python, JavaScript, Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-reposecure reposecure --version reposecure scan . # scan current project reposecure scan . --format json # machine-readable reposecure scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ reposecure scan . [HIGH ] REP-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] REP-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[input] --> P[reposecure
analyze + score] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI stack 中使用 `reposecure` 与所有主流的 AI 使用方式兼容： - **MCP server** — `reposecure mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `reposecure 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** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis reposecure** | scorecard | |---|:---:|:---:| | 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 原生支持 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版本 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **scorecard** 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**，适用于任何场景的 **JSON**，用于 AI agent 的 **MCP server** (`reposecure 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、全方式 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/reposecure.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/reposecure.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/reposecure.git" # uv pip install cognis-reposecure # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/reposecure:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/reposecure # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/reposecure/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/reposecure` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 汇总并对比 nmap XML，生成优先级排序的、可利用的发现结果 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 聚合并去重来自多个数据源的子域名枚举结果 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 分析 Web 内容发现输出 (ffuf/gobuster)，生成按优先级排序的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检测 alg=none、弱 secret 以及缺失的 claim - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 通过 header 或配置检测宽松/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 suite 组合使用 — 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)** 了解 套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## License 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源码 — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业 / 生产环境使用需要授权** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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