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AI 原生的前端安全分析引擎。接入 Claude Code 后，说一句"帮我审计这个网站"，AI 自动完成技术栈识别、泄露扫描、漏洞审计、产品指纹识别和代码资产采集。
基于 AegisScope 检测引擎剥离 UI、包装 MCP 协议而成。7,183 条嗅探规则 + 11,596 条指纹规则 + 60+ 条泄露规则。
安装
git clone git@github.com:Dest1ny-Sec/Luvv-MCP.gitcd Luvv-MCPnpm installnpm install playwright && npx playwright install chromium # 可选
更简单的部署方法，可以下载这个项目的压缩包，解压文件夹，在文件夹里面使用，claude,然后告诉他，帮我部署这个项目，即可成功部署。
接入 Claude Code
在 ~/.claude.json 的 mcpServers 中添加：
"luvv-mcp": {"command": "node","args": ["/path/to/Luvv-MCP/src/index.js"]}
重启 Claude Code。MCP 面板显示 luvv-mcp · connected · 5 tools。
使用
自然语言即可，AI 自动选工具：
| 你说 | AI 调用 |
|---|---|
| "看看 example.com 用了什么技术栈" | luvv_site_sniff |
| "扫描这段 JS 有没有泄露密钥" | luvv_leak_scan |
| "审计 target.com 的前端安全漏洞" | luvv_vuln_audit |
| "识别这个服务器的产品指纹" | luvv_fingerprint_scan |
| "列出页面所有 JS 资源" | luvv_collect_assets |
推荐组合：site_sniff → collect_assets → vuln_audit → leak_scan
五个工具
| 工具 | 功能 | 规则量 |
|---|---|---|
luvv_site_sniff | 技术栈识别：CMS/框架/JS库/CDN/安全头 | 7,183 |
luvv_leak_scan | 泄露扫描：AK/SK/Token/Webhook/JWT/PII | 60+ |
luvv_vuln_audit | 漏洞审计：XSS/重定向/CSRF/IDOR/硬编码 | 6 类 |
luvv_fingerprint_scan | 指纹识别：服务器/中间件/OA/网络设备 | 11,596 |
luvv_collect_assets | 代码采集：JS + SourceMap 自动还原 | — |
工具使用
进入下载好的文件夹，用claude部署完成后
打开claude ,输入/mcp显示这个就算部署成功了
我们随便找个网站进行测试
比如这个
https://xxx.edu.cn/Home/Login?request=/
可以单独使用，也可以混合使用，如果不指定，默认使用全部工具进行测试，我这里直接让他默认测试
分析结果
还可以继续深入，我这里就不继续测试工具链接https://github.com/Dest1ny-Sec/Luvv-MCP.git
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