Inkog MCP

🚀 Inkog MCP 服务器

Inkog 助力您从源头构建安全的 AI 智能体。它是 AI 智能体开发的安全副驾驶，可扫描漏洞、验证 AGENTS.md 治理情况、在安装前审计 MCP 服务器，并确保符合欧盟 AI 法案。支持在 Claude、ChatGPT、Cursor 以及任何 MCP 兼容客户端中使用。

🚀 快速开始

Inkog 可在多种场景下发挥重要作用：

• 构建 AI 智能体：在开发过程中进行扫描，在无限循环、提示注入和缺少防护机制等问题发布前将其捕获。
• 为 CI/CD 添加安全保障：将 inkog-io/inkog@v1 添加到 GitHub Actions 中，为每个拉取请求设置自动化安全关卡。
• 为欧盟 AI 法案做准备：生成合规报告，将您的智能体与第 14 条、NIST AI RMF、OWASP LLM 前 10 大风险进行映射。
• 审查智能体代码：在 Claude Code、Cursor 或任何 MCP 客户端中使用，在编码时获取安全分析。
• 审计 MCP 服务器：在安装任何 MCP 服务器之前，检查是否存在工具中毒、权限提升或数据泄露问题。
• 验证 AGENTS.md：验证治理声明是否与实际代码行为相符。
• 构建多智能体系统：检测智能体之间的委托循环、权限提升和未经授权的交接。

✨ 主要特性

• 逻辑缺陷检测：查找无限循环、递归风险和缺少退出条件的问题。
• 安全分析：检测提示注入路径、无约束工具和数据泄露风险。
• AGENTS.md 治理：验证代码行为是否与治理声明相符。
• 合规报告：生成欧盟 AI 法案、NIST AI RMF、OWASP LLM 前 10 大风险的合规报告。
• MCP 服务器审计：在安装前审计任何 MCP 服务器。
• 多智能体分析：审计智能体之间的通信，检查逻辑和安全问题。

📦 安装指南

Claude 桌面版

在 claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

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

Cursor

在 Cursor MCP 设置中添加以下内容：

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

全局安装

npm install -g @inkog-io/mcp

获取 API 密钥

1. 在 app.inkog.io 上免费注册。
2. 从仪表板复制您的 API 密钥。
3. 将其设置为 INKOG_API_KEY 环境变量。

💻 使用示例

可用工具

P0 - 核心分析（必备）

P1 - 企业功能

P2 - 多智能体分析

工具详情

inkog_scan

对 AI 智能体代码进行静态分析，查找逻辑缺陷和安全风险。

参数:
  path     (必需) 要扫描的文件或目录路径
  policy   (可选) 分析策略：low-noise、balanced、comprehensive、governance、eu-ai-act
  output   (可选) 输出格式：summary、detailed、sarif

示例：“扫描我的 LangChain 智能体的逻辑缺陷”

inkog_verify_governance

验证 AGENTS.md 声明是否与实际代码行为相符。这是 Inkog 的独特优势 - 没有其他工具可以进行治理验证。

参数:
  path     (必需) 包含 AGENTS.md 和智能体代码的目录路径

示例：“验证我的智能体的治理声明”

inkog_compliance_report

为监管框架生成合规报告。

参数:
  path      (必需) 要扫描的路径
  framework (可选) eu-ai-act、nist-ai-rmf、iso-42001、owasp-llm-top-10、all
  format    (可选) markdown、json、pdf

示例：“为我的智能体生成欧盟 AI 法案合规报告”

inkog_explain_finding

获取安全发现的详细解释和修复指导。

参数:
  finding_id (可选) 扫描结果中的发现 ID
  pattern    (可选) 模式名称（例如，prompt-injection、infinite-loop）

示例：“解释如何修复提示注入漏洞”

inkog_audit_mcp_server

对注册表或 GitHub 中的任何 MCP 服务器进行安全审计。

参数:
  server_name    (可选) 注册表中的 MCP 服务器名称（例如，"github"、"slack"）
  repository_url (可选) 直接的 GitHub 存储库 URL

示例：“审计 GitHub MCP 服务器的安全问题”

inkog_generate_mlbom

生成列出所有 AI 组件的机器学习物料清单。

参数:
  path                     (必需) 智能体代码库的路径
  format                   (可选) cyclonedx、spdx、json
  include_vulnerabilities  (可选) 包括已知的 CVE（默认：true）

示例：“为我的 AI 项目生成 MLBOM”

inkog_audit_a2a

审计智能体之间的通信，检查安全风险。

参数:
  path                    (必需) 多智能体代码库的路径
  protocol                (可选) a2a、crewai、langgraph、auto-detect
  check_delegation_chains (可选) 检查无限循环（默认：true）

示例：“审计我的 CrewAI 多智能体系统的安全风险”

📚 详细文档

支持的框架

Inkog 支持所有主要的 AI 智能体框架：

• LangChain / LangGraph
• CrewAI
• AutoGen
• n8n
• Flowise
• Dify
• Microsoft Copilot Studio
• 自定义实现

配置

所有配置均通过环境变量完成：

开发

# 安装依赖项
npm install

# 构建
npm run build

# 在开发模式下运行
npm run dev

# 运行测试
npm test

# 代码检查
npm run lint

🔧 技术细节

为何选择 Inkog？

AI 智能体的预飞检查

将 Inkog 视为飞行员起飞前的检查清单。即使您充满信心，也不会跳过它。它能验证您的智能体是否准备好发布。

唯一支持 AGENTS.md 验证的工具

Inkog 是唯一能够根据实际代码行为验证智能体治理声明的工具。这对于以下方面至关重要：

• 欧盟 AI 法案第 14 条 合规（人工监督）
• 企业治理 要求
• 防止代码演变过程中的治理偏差

专为 AI 智能体打造

与传统代码扫描器（Snyk、Semgrep、SonarQube）不同，Inkog 了解 AI 特定问题：

• 无限循环和递归风险
• 提示注入路径
• 无约束工具访问
• 缺少退出条件
• 跨租户数据泄露

多框架支持

Inkog 的通用中间表示（Universal IR）适用于任何智能体框架。添加一次集成，即可为所有框架进行分析。

📄 许可证

采用 Apache-2.0 许可证 - 详情请见 LICENSE

🔗 链接

• 文档
• 仪表板
• 网站
• GitHub

由 Inkog.io 安全构建