Lovec

本地服务

lovec.tech安全06 周前更新

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关于 Lovec

Lovec 是一个基于 lovec.tech 的本地 MCP 服务，用于在不可信文本交给 LLM 前检测提示词注入。它为 MCP 客户端提供单文本检查工具，并可配合命令行扫描文档集合。

主要功能

01检查单段文本中的提示词注入
02命令行扫描文档集合
03长文档分块并发分析
04生成覆盖率与标记摘要
05扫描中断后续跑

适用场景

01将网页或邮件内容交给 LLM 前检查
02扫描 RAG 文档并查看标记汇总

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 check_prompt_injection 工具，用于检查不可信文本；另提供 injection_scan_report 提示词读取扫描摘要。检查内容会发送至 lovec.tech API。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "lovec-tech-lovec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lovec-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOVEC_KEY": "<LOVEC_KEY>",
        "LOVEC_BASE": "<LOVEC_BASE>",
        "LOVEC_TIMEOUT": "<LOVEC_TIMEOUT>"
      }
    }
  }
}

启动命令uvx lovec-mcp

需要配置的环境变量

LOVEC_KEY密钥API key issued at https://lovec.tech (format aig_...). Every check is billed to this key's balance.

LOVEC_BASEAlternative API host

LOVEC_TIMEOUTHard cap for one API call, seconds

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypilovec-mcp0.1.2stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数	类型	必填	说明
text	string	是

详细介绍

lovec-mcp

基于lovec.tech提示词注入检测器的本地 MCP 服务。为 Agent（Claude Desktop、Claude Code、任何 MCP 客户端）提供 check_prompt_injection 工具，用于在将不可信文本（网页、文档、工具结果、邮件）交给另一个 LLM 之前进行检查。

仅使用您自己的密钥运行——服务本身不会存储或记录任何内容，但待检查的文本会发送到 lovec.tech API 进行分析。这是一个基于网站现有 API 密钥和余额的轻量客户端。

安装

从 PyPI 安装：

pip install lovec-mcp
# или без установки, через uv:
uvx lovec-mcp

从源代码安装：

cd lovec-mcp
python3 -m venv .venv
./.venv/bin/pip install -e .

在 lovec.tech 获取密钥

手动快速检查

export LOVEC_KEY=aig_...
./.venv/bin/python server.py

export LOVEC_KEY=aig_...
./.venv/bin/python -c "
import asyncio, server
print(asyncio.run(server.check_prompt_injection('тестовый текст')))
"

连接到 MCP 客户端

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）或 Claude Code（.mcp.json）使用相同格式：

{
  "mcpServers": {
    "lovec": {
      "command": "uvx",
      "args": ["lovec-mcp"],
      "env": { "LOVEC_KEY": "aig_..." }
    }
  }
}

如果从源代码安装，请用 venv 解释器和 server.py 路径替换 uvx：

{
  "mcpServers": {
    "lovec": {
      "command": "/absolute/path/to/lovec-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/lovec-mcp/server.py"],
      "env": { "LOVEC_KEY": "aig_..." }
    }
  }
}

扫描语料库并生成报告

工具每次调用检查一行。对于整个语料库（RAG、文档库），这种方式行不通：每条判定都会占用 Agent 的上下文，而 API 响应时间从几秒到几分钟不等。因此，循环扫描被移至 CLI lovec-scan，Agent 则读取生成的摘要。

export LOVEC_KEY=aig_...
lovec-scan ./docs --dry-run          # сколько будет запросов (= списаний), ничего не отправляет
lovec-scan ./docs --out lovec-scan-out

该工具会将长文档拆分成不超过 5000 个字符的分块，并发调用 API，逐行写入 results.jsonl——扫描可续跑，再次运行会继续处理剩余内容。扫描失败的分块会计为覆盖缺口，而非干净结果；遇到 402（余额耗尽）时，扫描会停止，并将摘要标记为不完整。

输出文件 summary.json 包含：覆盖率、按文档计算的标记占比及其 95% 威尔逊置信区间（而非按分块计算—— 同一文档的分块彼此并不独立）、分数直方图、带引文的高频标记。

接下来，在 MCP 客户端中调用提示词 injection_scan_report——它会填入摘要和报告规则：不要将语料库称为干净（零个标记只是上限，并非健康证明），不要在未标注的语料库上计算 precision/recall，展示覆盖缺口，将标记作为待审查队列。语料库中的引文均标记为不可信数据。

标记	用途
`--jsonl FILE`	从 JSONL `{id, text}` 读取文档，而非从文件读取
`--ext`	要读取的扩展名（默认为 `.txt,.md,.markdown,.rst`）
`--workers`	并发数，默认为 4
`--threshold F`	使用 `score >= F` 而非供应商的 `is_injection` 进行标记
`--limit N`	最多处理 N 个文档

环境变量

变量	默认值	用途
`LOVEC_KEY`	—（必填）	lovec.tech 密钥
`LOVEC_BASE`	`https://lovec.tech`	其他 API 主机
`LOVEC_TIMEOUT`	`60`	单次调用的最长等待时间，单位为秒