Inkog

Inkog MCP Server

面向 Claude、Cursor 和 Claude Code 中 AI Agent 开发的安全助手。

让你的 AI 编程搭档构建一个 Agent。Inkog 会在你编写代码时检查它——扫描漏洞、用通俗易懂的语言解释发现的问题、验证 AGENTS.md 治理规范，并审计 Agent 之间的委派。所有操作都在同一段对话中完成，无需切换上下文。

可在 Claude Desktop、Cursor、Claude Code、ChatGPT 和任何兼容 MCP 的客户端中使用。

开发流程循环

Inkog 专为在构建 Agent 的对话中使用而设计，而不是作为事后检查关卡：

1. 让 Claude 构建一段 Agent 逻辑。
2. 让 Claude 使用 Inkog 扫描它——"Scan this with Inkog and show me any CRITICAL or HIGH findings."
3. 让 Claude 用通俗易懂的语言解释每个发现的问题——"Explain the top finding. What's the risk, and how do I fix it?"
4. 让 Claude 应用修复。 检查差异、批准，然后重新扫描。
5. 发布前，验证治理规范——"Verify my AGENTS.md against the code" 和 "Audit the agent-to-agent delegation"。

阅读完整演练：使用 Claude Code 和 Inkog MCP 构建安全的 AI Agent。

推荐提示词

• "Scan the current directory with Inkog and show me any CRITICAL or HIGH findings."
• "Explain the top finding in plain English. What's the risk, and how do I fix it?"
• "Verify my AGENTS.md against the code."
• "Audit the agent-to-agent delegation in this crew."
• "Run a compliance report and map the findings to EU AI Act Articles 12, 14, and 15."
• "Audit the MCP servers I'm integrating with."

何时使用 Inkog

• 构建 AI Agent — 在开发期间扫描，以便在发布前发现无限循环、提示注入和缺失的防护措施
• 为 CI/CD 添加安全保障 — 将 inkog-io/inkog@v1 添加到 GitHub Actions，为每个 PR 设置自动化安全关卡
• 为 EU AI Act 做准备 — 生成合规报告，将你的 Agent 映射到第 14 条、NIST AI RMF 和 OWASP LLM Top 10
• 审查 Agent 代码 — 使用 Claude Code、Cursor 或任何 MCP 客户端，在编写代码时获取安全分析
• 审计 MCP 服务 — 在安装前检查任何 MCP 服务是否存在工具投毒、权限提升或数据窃取问题
• 验证 AGENTS.md — 验证治理声明是否与实际代码行为一致
• 构建多 Agent 系统 — 检测 Agent 之间的委派循环、权限提升和未经授权的交接

Inkog 的功能

• 逻辑缺陷检测：查找无限循环、递归风险和缺失的退出条件
• 安全分析：检测提示注入路径、未受约束的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一致
• 合规报告：生成符合 EU AI Act、NIST AI RMF 和 OWASP LLM Top 10 的报告
• MCP 服务审计：在安装前审计任何 MCP 服务
• 多 Agent 分析：审计 Agent 之间的通信，排查逻辑和安全问题

安装

Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json：

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

Cursor

添加到 Cursor MCP 设置：

{
  "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 免费注册
2. 从控制面板复制你的 API 密钥
3. 将其设置为 INKOG_API_KEY 环境变量

可用工具

P0 - 核心分析（必备）

工具	描述
inkog_scan	对逻辑缺陷和安全风险进行静态分析
inkog_verify_governance	验证 AGENTS.md 中的声明是否与实际代码行为相符

P1 - 企业功能

工具	描述
inkog_compliance_report	生成 EU AI Act、NIST、OWASP 合规报告
inkog_explain_finding	获取有关发现问题的详细修复指南
inkog_audit_mcp_server	安装前审计任意 MCP 服务
inkog_generate_mlbom	生成机器学习物料清单（CycloneDX、SPDX）

P2 - 多 Agent 分析

工具	描述
inkog_audit_a2a	审计 Agent-to-Agent 通信

工具详情

inkog_scan

对 AI Agent 代码进行静态分析，查找逻辑缺陷和安全风险。

Arguments:
  path     (required) File or directory path to scan
  policy   (optional) Analysis policy: low-noise, balanced, comprehensive, governance, eu-ai-act
  output   (optional) Output format: summary, detailed, sarif

示例：“扫描我的 LangChain Agent，查找逻辑缺陷”

inkog_verify_governance

验证 AGENTS.md 中的声明是否与实际代码行为相符。这是 Inkog 独有的差异化功能——没有其他工具能够进行治理验证。

Arguments:
  path     (required) Path to directory containing AGENTS.md and agent code

示例：“验证我的 Agent 的治理声明”

inkog_compliance_report

生成符合监管框架要求的合规报告。

Arguments:
  path      (required) Path to scan
  framework (optional) eu-ai-act, nist-ai-rmf, iso-42001, owasp-llm-top-10, all
  format    (optional) markdown, json, pdf

示例：“为我的 Agent 生成 EU AI Act 合规报告”

inkog_explain_finding

获取安全问题的详细说明和修复指南。

Arguments:
  finding_id (optional) Finding ID from scan results
  pattern    (optional) Pattern name (e.g., prompt-injection, infinite-loop)

示例：“说明如何修复提示词注入漏洞”

inkog_audit_mcp_server

审计注册表或 GitHub 上的任意 MCP 服务的安全性。

Arguments:
  server_name    (optional) MCP server name from registry (e.g., "github", "slack")
  repository_url (optional) Direct GitHub repository URL

示例：“审计 GitHub MCP 服务的安全问题”

inkog_generate_mlbom

生成列出所有 AI 组件的机器学习物料清单。

Arguments:
  path                     (required) Path to agent codebase
  format                   (optional) cyclonedx, spdx, json
  include_vulnerabilities  (optional) Include known CVEs (default: true)

示例：“为我的 AI 项目生成 MLBOM”

inkog_audit_a2a

审计 Agent-to-Agent 通信中的安全风险。

Arguments:
  path                    (required) Path to multi-agent codebase
  protocol                (optional) a2a, crewai, langgraph, auto-detect
  check_delegation_chains (optional) Check for infinite loops (default: true)

示例：“审计我的 CrewAI 多 Agent 系统的安全风险”

支持的框架

Inkog 适用于所有主流 AI Agent 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：

变量	描述	默认值
INKOG_API_KEY	你的 API 密钥（必填）	-
INKOG_API_URL	API 基础 URL	https://api.inkog.io
INKOG_API_VERSION	API 版本	v1
INKOG_API_TIMEOUT	请求超时时间（毫秒）	30000
INKOG_LOG_LEVEL	日志级别	info
INKOG_LOG_FORMAT	日志格式（json/text）	json

开发

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run in development mode
npm run dev

# Run tests
npm test

# Lint
npm run lint

为什么选择 Inkog？

将安全融入开发流程，而非事后补救

大多数 AI Agent 安全工具会在代码编写完成后才运行。Inkog 则融入构建 Agent 的对话中，因此问题能在代码进入 PR 前得到修复，而不是等到三周后。

唯一可验证 AGENTS.md 的工具

Inkog 是唯一能够验证 Agent 的治理声明是否与其实际代码行为相符的工具。这对于以下方面至关重要：

• 符合 EU AI Act 第 14 条（人工监督）的要求
• 满足企业治理要求
• 随着代码演进，防止治理偏移

专为 AI Agent 打造

与传统代码扫描器（Snyk、Semgrep、SonarQube）不同，Inkog 能理解 AI 特有的问题：

• 无限循环和递归风险
• 提示词注入路径
• 不受约束的工具访问
• 缺少退出条件
• 跨租户数据泄漏

多框架支持

Inkog 的通用 IR（中间表示）适用于任何 Agent 框架。添加一项集成，即可分析所有框架。

许可证

Apache-2.0 - 请参阅 LICENSE

链接

• 文档
• 控制台
• 网站
• GitHub

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由 Inkog.io 安全构建