Inkog MCP

🚀 Inkog MCP 服務器

Inkog 助力您從源頭構建安全的 AI 智能體。它是 AI 智能體開發的安全副駕駛，可掃描漏洞、驗證 AGENTS.md 治理情況、在安裝前審計 MCP 服務器，並確保符合歐盟 AI 法案。支持在 Claude、ChatGPT、Cursor 以及任何 MCP 兼容客戶端中使用。

🚀 快速開始

Inkog 可在多種場景下發揮重要作用：

• 構建 AI 智能體：在開發過程中進行掃描，在無限循環、提示注入和缺少防護機制等問題發佈前將其捕獲。
• 為 CI/CD 添加安全保障：將 inkog-io/inkog@v1 添加到 GitHub Actions 中，為每個拉取請求設置自動化安全關卡。
• 為歐盟 AI 法案做準備：生成合規報告，將您的智能體與第 14 條、NIST AI RMF、OWASP LLM 前 10 大風險進行映射。
• 審查智能體代碼：在 Claude Code、Cursor 或任何 MCP 客戶端中使用，在編碼時獲取安全分析。
• 審計 MCP 服務器：在安裝任何 MCP 服務器之前，檢查是否存在工具中毒、權限提升或數據洩露問題。
• 驗證 AGENTS.md：驗證治理聲明是否與實際代碼行為相符。
• 構建多智能體系統：檢測智能體之間的委託循環、權限提升和未經授權的交接。

✨ 主要特性

• 邏輯缺陷檢測：查找無限循環、遞歸風險和缺少退出條件的問題。
• 安全分析：檢測提示注入路徑、無約束工具和數據洩露風險。
• AGENTS.md 治理：驗證代碼行為是否與治理聲明相符。
• 合規報告：生成歐盟 AI 法案、NIST AI RMF、OWASP LLM 前 10 大風險的合規報告。
• MCP 服務器審計：在安裝前審計任何 MCP 服務器。
• 多智能體分析：審計智能體之間的通信，檢查邏輯和安全問題。

📦 安裝指南

Claude 桌面版

在 claude_desktop_config.json 中添加以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "inkog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@inkog-io/mcp"],
      "env": {
        "INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key"
      }
    }
  }
}

Cursor

在 Cursor MCP 設置中添加以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "inkog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@inkog-io/mcp"],
      "env": {
        "INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key"
      }
    }
  }
}

全局安裝

npm install -g @inkog-io/mcp

獲取 API 密鑰

1. 在 app.inkog.io 上免費註冊。
2. 從儀表板複製您的 API 密鑰。
3. 將其設置為 INKOG_API_KEY 環境變量。

💻 使用示例

可用工具

P0 - 核心分析（必備）

P1 - 企業功能

P2 - 多智能體分析

工具詳情

inkog_scan

對 AI 智能體代碼進行靜態分析，查找邏輯缺陷和安全風險。

參數:
  path     (必需) 要掃描的文件或目錄路徑
  policy   (可選) 分析策略：low-noise、balanced、comprehensive、governance、eu-ai-act
  output   (可選) 輸出格式：summary、detailed、sarif

示例：“掃描我的 LangChain 智能體的邏輯缺陷”

inkog_verify_governance

驗證 AGENTS.md 聲明是否與實際代碼行為相符。這是 Inkog 的獨特優勢 - 沒有其他工具可以進行治理驗證。

參數:
  path     (必需) 包含 AGENTS.md 和智能體代碼的目錄路徑

示例：“驗證我的智能體的治理聲明”

inkog_compliance_report

為監管框架生成合規報告。

參數:
  path      (必需) 要掃描的路徑
  framework (可選) eu-ai-act、nist-ai-rmf、iso-42001、owasp-llm-top-10、all
  format    (可選) markdown、json、pdf

示例：“為我的智能體生成歐盟 AI 法案合規報告”

inkog_explain_finding

獲取安全發現的詳細解釋和修復指導。

參數:
  finding_id (可選) 掃描結果中的發現 ID
  pattern    (可選) 模式名稱（例如，prompt-injection、infinite-loop）

示例：“解釋如何修復提示注入漏洞”

inkog_audit_mcp_server

對註冊表或 GitHub 中的任何 MCP 服務器進行安全審計。

參數:
  server_name    (可選) 註冊表中的 MCP 服務器名稱（例如，"github"、"slack"）
  repository_url (可選) 直接的 GitHub 存儲庫 URL

示例：“審計 GitHub MCP 服務器的安全問題”

inkog_generate_mlbom

生成列出所有 AI 組件的機器學習物料清單。

參數:
  path                     (必需) 智能體代碼庫的路徑
  format                   (可選) cyclonedx、spdx、json
  include_vulnerabilities  (可選) 包括已知的 CVE（默認：true）

示例：“為我的 AI 項目生成 MLBOM”

inkog_audit_a2a

審計智能體之間的通信，檢查安全風險。

參數:
  path                    (必需) 多智能體代碼庫的路徑
  protocol                (可選) a2a、crewai、langgraph、auto-detect
  check_delegation_chains (可選) 檢查無限循環（默認：true）

示例：“審計我的 CrewAI 多智能體系統的安全風險”

📚 詳細文檔

支持的框架

Inkog 支持所有主要的 AI 智能體框架：

• LangChain / LangGraph
• CrewAI
• AutoGen
• n8n
• Flowise
• Dify
• Microsoft Copilot Studio
• 自定義實現

配置

所有配置均通過環境變量完成：

開發

# 安裝依賴項
npm install

# 構建
npm run build

# 在開發模式下運行
npm run dev

# 運行測試
npm test

# 代碼檢查
npm run lint

🔧 技術細節

為何選擇 Inkog？

AI 智能體的預飛檢查

將 Inkog 視為飛行員起飛前的檢查清單。即使您充滿信心，也不會跳過它。它能驗證您的智能體是否準備好發佈。

唯一支持 AGENTS.md 驗證的工具

Inkog 是唯一能夠根據實際代碼行為驗證智能體治理聲明的工具。這對於以下方面至關重要：

• 歐盟 AI 法案第 14 條 合規（人工監督）
• 企業治理 要求
• 防止代碼演變過程中的治理偏差

專為 AI 智能體打造

與傳統代碼掃描器（Snyk、Semgrep、SonarQube）不同，Inkog 瞭解 AI 特定問題：

• 無限循環和遞歸風險
• 提示注入路徑
• 無約束工具訪問
• 缺少退出條件
• 跨租戶數據洩露

多框架支持

Inkog 的通用中間表示（Universal IR）適用於任何智能體框架。添加一次集成，即可為所有框架進行分析。

📄 許可證

採用 Apache-2.0 許可證 - 詳情請見 LICENSE

🔗 鏈接

• 文檔
• 儀表板
• 網站
• GitHub

由 Inkog.io 安全構建