cognis-digital/filecarve

``` pip install cognis-filecarve filecarve scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 逐步指南 1. **安装** CLI： pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/filecarve.git" 2. 首先对 blob 进行**扫描**，以预览提取候选项（不写入任何内容）——这是安全的主命令： filecarve scan disk.img cat disk.img | filecarve scan - # 或者从标准输入读取 3. 将嵌入文件**提取**到目录中，可选择按类型和最小大小进行过滤： filecarve carve disk.img -o carved/ --type jpg --type png --min-size 1024 4. **读取输出** —— 选择表格、JSON 或可共享的 HTML 报告，并将其写入文件： filecarve --format json scan disk.img > carves.json filecarve --format html -r report.html scan disk.img 5. **在 pipeline 中自动化** —— 从工件中盘点嵌入文件： filecarve --format json scan firmware.bin | jq '.[].ext' | sort | uniq -c ## 目录 - [为什么选择 filecarve？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#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 filecarve？ 通过 magic-byte 签名从 blob 中提取嵌入文件 —— 无需部署重型基础设施。 `filecarve` 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）获取优先级结果，将其作为 CI 的门控，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ Sha256 Of - ✅ Scan - ✅ Carve - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 包含 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-filecarve filecarve --version filecarve scan . # scan current project filecarve scan . --format json # machine-readable filecarve scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ filecarve scan . [HIGH ] FIL-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] FIL-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[disk / memory artifact] --> P[filecarve
parse] P --> OUT[timeline + IOCs] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `filecarve` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** — `filecarve mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `filecarve scan . --format json` 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 filecarve** | 典型工具 | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账户 | ✅ | 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 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 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 agent 的 **MCP 服务器** (`filecarve 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，各个平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/filecarve.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/filecarve.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/filecarve.git" # uv pip install cognis-filecarve # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/filecarve:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/filecarve # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/filecarve/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/filecarve` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 **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 300+ 工具的 Cognis 套件组合 —— JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解 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** —— 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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