cognis-digital/dmarcaudit

``` pip install cognis-dmarcaudit dmarcaudit scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. **安装** CLI： pip install dmarcaudit 2. **审计域名的邮件认证记录** — 内联传入 SPF/DKIM/DMARC，或使用 `--input` 传入 JSON 文件： dmarcaudit audit --domain example.com --spf "v=spf1 -all" --dmarc "v=DMARC1; p=reject" 3. 从其他地方导出的**记录文件评估配置**： dmarcaudit audit --input records.json 4. **查看输出。** 选择 `table`、`json` 或 `html` 格式，并使用 `--output` 保存： dmarcaudit audit --domain example.com --format html --output dmarc.html 5. **将其接入 CI** 以捕获防伪造能力的退化问题： dmarcaudit audit --input records.json --format json || exit 1 ## 目录 - [为什么使用 dmarcaudit？](#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) ## 为什么使用 dmarcaudit？ 从 DNS 记录评估 SPF/DKIM/DMARC 配置及防伪造能力 —— 无需搭建重量级的基础设施。 `dmarcaudit` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，即可获得符合您现有工作流格式的优先级排序结果（table · JSON · SARIF），通过它来拦截 CI 流程，并允许 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 解析 Spf - ✅ 解析 Dmarc - ✅ 解析 Dkim - ✅ 评分 - ✅ 审计域名 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-dmarcaudit dmarcaudit --version dmarcaudit scan . # scan current project dmarcaudit scan . --format json # machine-readable dmarcaudit scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ dmarcaudit scan . [HIGH ] DMA-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] DMA-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[dmarcaudit
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI stack 中使用它 `dmarcaudit` 与所有主流的 AI 使用方式兼容： - **MCP server** — `dmarcaudit mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `dmarcaudit scan . --format json` 传递给任何 agent 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 pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis dmarcaudit** | 典型工具 | |---|:---:|:---:| | 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 | | MCP 原生支持 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言端口 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 集成 可接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，适用于任何场景的 **JSON**，面向 AI agent 的 **MCP server** (`dmarcaudit 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/dmarcaudit.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/dmarcaudit.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/dmarcaudit.git" # uv pip install cognis-dmarcaudit # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/dmarcaudit:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/dmarcaudit # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/dmarcaudit/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/dmarcaudit` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 **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 `{}` 可与包含 300+ 工具的 Cognis 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干网。有关套件映射、组合模式和参考技术栈，请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)**。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下开源 — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业/生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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