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LSB 检测、卡方隐写分析、RS 分析、DCT 取证、音频隐写术、零宽文本编码、文件取证、多格式文件检测、编码识别、视频与 GIF 隐写、网络隐蔽通道、MP3 分析、BPCS 与扩频、压缩包隐写、QR 码隐写、创建与嵌入 — 统一集成到单个 MCP 服务器中。
128 个工具。17 大类别。4 个依赖。100% 离线运行。无需 API 密钥。所有工具均在本地执行。
问题所在 • 有何不同 • 快速开始 • AI 能做什么 • 工具 (128) • CLI 用法 • 架构 • 贡献指南
隐写术是一门将数据隐藏于表象之下的技术 — 藏在图像、音频文件、文档甚至 Unicode 文本中。它被广泛应用于 CTF 竞赛、数字取证调查、隐蔽通信通道以及恶意软件载荷中。检测隐写术需要结合统计分析、格式特定解析、熵值测量和领域专业知识。
传统隐写术分析工作流：
检测图像隐写 -> zsteg + stegsolve（2 个工具，Ruby + Java）
卡方分析 -> 自定义 Python 脚本
RS 分析 -> 自定义 MATLAB/Python 代码
JPEG DCT 取证 -> stegdetect（2004 年已停止维护的 C 工具）
提取 LSB 数据 -> zsteg + steghide + openstego（3 个工具）
音频隐写术 -> Audacity 手动操作 + 自定义脚本
零宽字符检测 -> 在线工具 + 手动检查
文件取证 / binwalk -> binwalk + foremost + xxd（3 个工具）
EXIF 元数据 -> exiftool（Perl 依赖）
编码检测 -> CyberChef 网页界面 + 手动猜测
─────────────────────────────────
总计：10+ 个工具，5+ 种语言，数小时手动关联
steganography-mcp 通过 Model Context Protocol 为你的 AI 智能体提供跨 17 大类别的 128 个工具。智能体可以执行图像隐写分析、JPEG 取证、音频分析、文本隐写检测、文件取证、文档分析、编码识别、视频与 GIF 隐写、网络隐蔽通道、MP3 分析、BPCS 与扩频分析、压缩包隐写、QR 码隐写和创建与嵌入 — 全部在一次对话中完成，100% 本地运行，完全不依赖外部服务。
使用 steganography-mcp：
你："分析这张 CTF 挑战图片中的隐藏数据"
智能体：-> img_detect：卡方 p=0.0001（检测到 LSB 嵌入），
RS 分析估算嵌入率 42%，右下区域存在熵值异常
-> img_lsb_extract：从 RGB LSB 中提取了 847 字节
-> crypto_detect：提取的数据为 Base64 编码
-> crypto_decode：解码结果为 "FLAG{hidden_in_plain_sight_2024}"
-> img_known_tools：签名匹配 OpenStego
"该图像包含使用 OpenStego 嵌入的 LSB 隐写术。
卡方检验确认所有三个 RGB 通道中均存在 LSB 替换，
嵌入率为 42%。隐藏载荷使用 Base64 编码，
解码后得到 flag：
FLAG{hidden_in_plain_sight_2024}"
大多数隐写术工具都是单一用途的实用程序。steganography-mcp 赋予你的 AI 智能体同时跨所有隐写术技术进行推理的能力。
| 传统方法 | steganography-mcp | |
|---|---|---|
| 接口 | 10+ 个 CLI 工具，5+ 种语言，网页界面 | MCP — AI 智能体以对话方式调用工具 |
| 覆盖范围 | 一次只能用一种技术 | 17 大类别，128 个工具并行运行 |
| 图像分析 | zsteg（Ruby）、stegsolve（Java）、自定义脚本 | 智能体同时运行卡方检验、RS 分析、SPA、熵图、直方图、位平面提取、元数据和工具签名检测 |
| JPEG 取证 | stegdetect（已停止维护）、手动 DCT 检查 | 智能体分析 DCT 直方图、双重压缩、量化表、EXIF 深度分析、缩略图比较、注释字段 |
| 音频隐写 | Audacity + 手动 LSB 脚本 | 智能体执行 LSB 卡方检验、频谱分析、静音区域 LSB 检查、回声隐藏检测、元数据提取 |
| 文本隐写 | 在线工具、手动检查 | 智能体检测零宽字符、空白编码、不可见 Unicode、同形字、首字母隐藏 — 并可嵌入/提取零宽字符消息 |
| 依赖 | Ruby、Java、Perl、Python、C、网页工具 | npx -y steganography-mcp — 4 个依赖，纯 TypeScript |
| API 密钥 | 不适用（但工具链分散） | 零。100% 离线，无外部调用 |
| 输出 | 原始文本、图像、手动关联 | 结构化 JSON — AI 自动关联发现结果 |
npx -y steganography-mcp全部 128 个工具即刻可用。无需 API 密钥。无需配置。100% 离线运行。
bunx steganography-mcpgit clone https://github.com/badchars/steganography-mcp.git
cd steganography-mcp
bun installClaude Code
# 使用 npx
claude mcp add steganography -- npx -y steganography-mcp
# 使用本地克隆
claude mcp add steganography -- bun run /path/to/steganography-mcp/src/index.tsClaude Desktop
添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"steganography": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "steganography-mcp"]
}
}
}Cursor / Windsurf / 其他 MCP 客户端
相同的 JSON 配置格式。将命令指向 npx -y steganography-mcp 或你的本地安装路径。
你："检查这张图片是否有隐藏数据"
就这么简单。智能体会自动运行卡方分析、RS 分析、熵图、元数据提取、附加数据检测和工具签名扫描。
你："解决这道 CTF 隐写术挑战 — 图片在 challenge.png"
智能体：-> img_detect：卡方隐写分析检测到 LSB 嵌入
（p=0.00012），RS 分析估算嵌入率 38%，
区块 (12,4)-(15,8) 存在熵值异常
-> img_lsb_extract：从 RGB 通道 LSB 中提取了 1,247 字节
-> crypto_detect：数据匹配 Base64 模式（置信度：0.95）
-> crypto_decode："Q1RGe3N0M2cwX21hc3Rlcn0=" -> "CTF{st3g0_master}"
-> img_known_tools：在 PNG 块中检测到 OpenStego 签名
"找到 flag：CTF{st3g0_master}
该图像使用了由 OpenStego 嵌入的 LSB 隐写术。
载荷以 Base64 编码存储在 RGB 最低有效位中，
嵌入率为 38%。"
你："分析 suspect.png 和 suspect.wav 是否存在隐蔽通信"
智能体：-> img_detect：未检测到 LSB 隐写，但发现附加数据
（PNG IEND 标记后有 12,847 字节）
-> file_identify：附加数据以 ZIP 签名（PK）开头
-> img_metadata：PNG tEXt 块包含异常键 "comm"，
值为 Base64 编码
-> audio_detect：WAV 文件存在 LSB 卡方异常（p=0.003）
-> audio_silence：检测到 3 个具有活跃 LSB 的静音段
-> audio_lsb_extract：提取了 2,048 字节隐藏数据
"两个文件都包含隐藏数据：
1. suspect.png 在 PNG EOF 标记之后附加了一个 ZIP 存档，
元数据中还有 Base64 编码的消息
2. suspect.wav 包含 LSB 隐写术，特别集中在静音段 —
这是故意隐藏的强力指标。
建议提取 ZIP 并分析 WAV 载荷。"
你："这封邮件看起来正常，但可能包含隐藏文本"
智能体：-> text_detect：在可见字符之间检测到 847 个零宽字符
-> text_zwc_detect：发现 ZWSP（342）、ZWNJ（505），
分布在全文 127 个位置
-> text_zwc_extract：二进制解码结果为 "EXFIL-ROUTE-7"
-> text_invisible_scan：在头部区域发现 3 个额外的
不可见 Unicode 字符（U+2060、U+FEFF）
"该邮件包含用零宽字符编码的隐藏消息：'EXFIL-ROUTE-7'。
847 个不可见字符分散在可见文本中，使用 ZWSP/ZWNJ
二进制编码。此外，在头部发现了 3 个 Word Joiner 和
BOM 字符 — 可能是元数据残留。"
你："这张 JPEG 图片是原图还是被篡改过？"
智能体：-> jpeg_structure：解析出 14 个标记，正常 JFIF 结构
-> jpeg_double_compression：检测到双重压缩 —
块效应评分 0.73，量化异常比率 0.81
-> jpeg_quantization：质量约 75（亮度），但残余模式
表明原始质量约 92
-> jpeg_exif_deep：EXIF 显示 "iPhone 14 Pro"，但软件
字段显示 "Adobe Photoshop 25.0"
-> jpeg_thumbnail_compare：缩略图尺寸与主图像不匹配
（缩略图：4032x3024，主图像：2048x1536）
"这张 JPEG 已被篡改。证据如下：
1. 检测到双重压缩 — 图像被解码后以更低质量重新编码
（原始约 92，当前约 75）
2. EXIF 声称是 iPhone 14 Pro 拍摄，但软件字段暴露了
Photoshop 编辑痕迹
3. 缩略图来自原始 4032x3024 拍摄，但主图像被缩放至
2048x1536
三项发现独立证实了拍摄后的修改行为。"
| 类别 | 工具数 | 描述 |
|---|---|---|
| 图像隐写分析 | 14 | LSB 检测、卡方检验、RS 分析、熵图、位平面、直方图、元数据、工具签名 |
| JPEG 分析 | 7 | DCT 直方图、双重压缩、量化表、EXIF 深度分析、缩略图取证、注释分析 |
| 音频隐写分析 | 7 | WAV LSB 检测、频谱分析、静音区域分析、回声隐藏、元数据提取 |
| 文本与 Unicode | 10 | 零宽字符、空白编码、不可见 Unicode、同形字、首字母隐藏、Unicode 分析 |
| 文件取证 | 10 | 魔术字节、多格式文件检测、嵌入文件、附加数据、熵值、十六进制转储、字符串、文件头 |
| 文档分析 | 5 | PDF 隐藏内容、PDF 元数据、PDF 流、HTML 隐藏内容、XML 元数据 |
| 编码与密码 | 7 | 编码检测、多格式解码器、频率分析、熵值、XOR 暴力破解、哈希识别、密码模式 |
| 高级 JPEG | 7 | F5、JSteg、OutGuess、PVD 检测、滑动窗口卡方检验、裁剪重校准隐写分析、工具兼容性 |
| 视频隐写术 | 8 | AVI 帧 LSB、帧间分析、帧比较、元数据、结构、EOF 数据 |
| GIF 隐写术 | 8 | 调色板 LSB、LZW 子块熵、注释扩展、应用扩展、帧分析 |
| 网络隐写术 | 8 | PCAP 隐蔽通道、IP/TCP 头分析、ICMP 载荷、DNS 隧道、HTTP 头、时序分析 |
| MP3 隐写术 | 7 | ID3 隐藏数据、帧分析、填充操纵、采样分析、元数据、结构 |
| 扩频分析 | 5 | DFT 幅度谱、自相关、水印检测、噪声底分析、Patchwork 检测 |
| BPCS 分析 | 5 | 位平面复杂度分割、复杂度映射、阈值分析、数据提取、容量估算 |
| 压缩包隐写术 | 7 | ZIP 松弛空间、额外字段、注释、多格式文件检测、结构分析、元数据 |
| 创建与嵌入 | 7 | EOF 注入、元数据注入、空白编码、空密码、多格式文件创建、注释注入、调色板嵌入 |
| QR 码隐写术 | 6 | QR 隐写检测、结构分析、ECC 容量、模块分析、数据提取、比较 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
img_detect |
自动检测图像中的隐写术。运行卡方检验、RS 分析、熵值、元数据、附加数据和工具签名检查。返回完整的 JSON 报告 |
img_lsb_detect |
统计型 LSB 隐写术检测。对每个颜色通道独立运行卡方检验和样本对分析 |
img_lsb_extract |
从图像 LSB 中提取隐藏数据。从指定通道和位平面提取比特，尝试 UTF-8 解码，并显示十六进制转储 |
img_lsb_embed |
使用 LSB 隐写术将消息嵌入图像。读取 PNG 文件，将消息嵌入最低有效位，并写入新的 PNG 文件 |
img_bitplane |
提取并可视化图像通道的特定位平面。显示尺寸、1 位百分比和 ASCII 艺术预览 |
img_chi_square |
对每个颜色通道独立进行卡方隐写分析攻击。通过测试相邻像素值对是否均等化来检测 LSB 替换 |
img_rs_analysis |
使用 Fridrich-Goljan-Du 方法的 RS（正则-奇异）隐写分析。分析像素组以估算每个通道的 LSB 嵌入率 |
img_histogram |
生成带有异常检测的像素值直方图。检测指示 LSB 隐写术的值对（PoV）异常 |
img_entropy_map |
图像的逐块熵值分析。将图像分割成块并计算每块的香农熵，标记高熵区域 |
img_metadata |
图像的深度元数据提取。PNG：文本块、块列表、IHDR 信息。JPEG：EXIF、注释、量化表、标记列表 |
img_appended_data |
检测并提取图像 EOF 标记之后附加的数据。检查 PNG IEND、JPEG EOI 或 BMP 文件大小边界之后的隐藏数据 |
img_compare |
两张图像的逐像素比较。报告相同/不同像素数量、最大差异以及受影响的通道 |
img_channel_analysis |
R、G、B 和 A 通道的独立统计分析。报告均值、标准差、熵值、最小值、最大值和唯一值数量 |
img_known_tools |
扫描图像文件字节以匹配已知隐写术工具签名。与 OpenStego、Steghide、JSteg、F5 等工具的模式数据库进行比对 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
jpeg_structure |
解析 JPEG 标记/段落及其偏移量和大小。显示内部结构，包括所有标记、位置和段落长度 |
jpeg_dct_histogram |
用于隐写术检测的 DCT 系数分布分析。分析 Y 通道像素值分布和 SOS 熵数据，以检测 JSteg、F5 和 OutGuess 造成的异常 |
jpeg_double_compression |
检测 JPEG 双重压缩伪影。识别特征性块效应和量化表异常 — 图像篡改或隐写嵌入的常见指标 |
jpeg_quantization |
量化表分析与质量估算。以 8x8 网格格式显示所有量化表并估算 JPEG 质量因子 |
jpeg_exif_deep |
深度 EXIF 分析，包括 GPS 坐标、时间戳、软件信息、缩略图、制造商备注和所有 IFD 条目。标记取证相关字段 |
jpeg_thumbnail_compare |
将 EXIF 缩略图与 JPEG 主图像进行比较。尺寸或内容不匹配表示拍摄后有修改 — 常见的取证痕迹 |
jpeg_comment |
提取并分析 JPEG COM（注释）标记。检查隐藏数据模式、异常大的注释和高熵内容 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
audio_detect |
自动检测 WAV 文件中的音频隐写术。运行 LSB 卡方检验、熵值分析、元数据检查，并检测附加数据 |
audio_lsb_detect |
PCM 采样 LSB 统计分析。对按值对分组的 LSB 执行卡方检验，以检测 LSB 替换隐写术 |
audio_lsb_extract |
从音频采样中提取 LSB 数据。读取每个 PCM 采样的最低有效位并尝试解码隐藏数据 |
audio_spectrum |
WAV 音频中隐藏信号的频谱分析。分析采样值分布、过零率、每块 RMS 能量，并检测异常静音段 |
audio_metadata |
从 WAV 文件中提取元数据，包括 RIFF INFO 块、格式详情和所有块信息 |
audio_silence |
分析 WAV 音频中静音段的隐藏数据。找到接近零采样的区域并检查其 LSB — 具有活跃 LSB 的静音段是强力隐写指标 |
audio_echo_detect |
通过自相关分析进行回声隐藏检测。计算常见回声延迟处的归一化自相关。规律性回声模式表明存在隐写回声隐藏 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
text_detect |
自动检测文本隐写术。检查零宽字符、空白编码、不可见 Unicode、同形字和异常模式 |
text_zwc_detect |
检测文本中的零宽字符（ZWSP、ZWNJ、ZWJ、BOM）。报告位置、数量和潜在编码消息长度 |
text_zwc_extract |
解码零宽字符编码的消息。提取零宽字符并进行二进制解码：ZWSP=0，ZWNJ=1（尝试两种极性） |
text_zwc_embed |
使用零宽字符将秘密消息嵌入封面文本。将消息编码为二进制并将比特映射为 ZWSP(0)/ZWNJ(1) |
text_whitespace_detect |
检测文本中的空白编码。检查每行末尾的空白模式，其中空格=0、制表符=1 可能编码二进制数据 |
text_whitespace_extract |
从文本中提取空白编码的消息。读取每行末尾的空白并解码空格=0/制表符=1 的二进制编码 |
text_invisible_scan |
扫描文本中所有不可见的 Unicode 字符。将每个字符与完整的不可见字符数据库进行比对，报告位置和名称 |
text_homoglyph |
检测文本中的 Unicode 同形字替换。识别视觉上类似 ASCII 字母的非 ASCII 字符（如西里尔字母 a 与拉丁字母 a） |
text_unicode_analysis |
完整的 Unicode 字符分布分析。按脚本块对所有字符进行分类，执行熵值分析，并检测可疑的脚本混合 |
text_acrostic |
检测隐藏在文本各行中的首字母、首词、末字母、末词或第 n 个字符的模式（离合诗消息） |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
file_identify |
通过魔术字节识别文件类型。读取文件头并与已知文件签名的综合数据库进行匹配。检查扩展名不匹配 |
file_polyglot |
检测同时可作为两种或多种格式有效的多格式文件。检查不同偏移处的多个有效文件签名（PDF+ZIP、PNG+PDF 等） |
file_embedded |
扫描二进制文件中的嵌入文件，类似于 binwalk。在每个偏移处搜索已知魔术字节签名以发现隐藏或附加的文件 |
file_appended |
检测文件格式特定 EOF 标记之后附加的数据。支持 PNG (IEND)、JPEG (FFD9)、BMP、ZIP (EOCD) 和 PDF (%%EOF) |
file_entropy |
逐段熵值分析。计算每块和总体的香农熵，标记异常的高熵段 |
file_entropy_visual |
文件的 ASCII 熵值可视化。渲染基于文本的条形图，显示文件各部分的熵值级别，用于视觉异常检测 |
file_strings |
从二进制文件中提取可打印和 Unicode 字符串。扫描可打印字符序列并报告文件偏移。支持 ASCII、UTF-8、UTF-16 |
file_hex |
带 ASCII 侧栏的十六进制转储。传统的十六进制编辑器格式，包含偏移地址、十六进制字节和可打印 ASCII 表示 |
file_header |
已知格式的深度文件头和结构分析。解析 PNG IHDR、JPEG SOF、BMP 信息头、ZIP 本地文件头和 PDF 版本/元数据 |
file_compare |
两个文件的二进制差异比较。逐字节比较并报告差异偏移、相同百分比，以及用于隐写分析的仅 LSB 差异检测 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
doc_pdf_hidden |
PDF 隐藏内容检测。扫描 JavaScript、自动操作、OpenAction、隐藏注释、不可见文本、嵌入文件和其他隐蔽内容 |
doc_pdf_metadata |
PDF 元数据提取。解析 /Info 字典和 XMP 元数据块，用于取证归因和文档溯源分析 |
doc_pdf_streams |
PDF 流分析。定位所有 stream/endstream 块，尝试 zlib 解压缩，并报告大小和熵值以发现隐藏数据 |
doc_html_hidden |
HTML 隐藏内容检测。扫描注释、display:none 元素、data-* 属性、隐藏输入、base64 内容、零尺寸元素和不可见文本 |
doc_xml_metadata |
XML 和 Office 文档元数据提取。解析 Dublin Core、Microsoft Office 属性、处理指令和其他元数据字段 |
| 工具 | 描述 |
|---|---|
crypto_detect |
自动检测输入字符串的编码类型。针对所有已知模式进行测试（Base64、十六进制、二进制、摩尔斯、URL 编码、HTML 实体等），按置信度排序返回匹配结果 |
crypto_decode |
多格式解码器，支持 Base64、十六进制、二进制、十进制、八进制、URL 编码、ROT13、Base32、摩尔斯电码和 HTML 实体。自动模式会先检测编码 |
crypto_frequency |
用于密码分析的字符频率分析。统计字符出现次数，与标准英语频率（ETAOINSHRDLU）进行比较，并计算重合指数 |
crypto_entropy |
字符串的香农熵计算与分类。计算字符级和字节级熵值，分类从重复数据到加密/随机数据 |
crypto_xor |
单字节和多字节密钥的 XOR 暴力破解。尝试所有 256 个单字节密钥并按英语文本概率评分。使用重合指数估算多字节密钥长度 |
crypto_hash_id |
哈希类型识别。根据长度和格式与已知哈希模式进行匹配（MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-512、bcrypt、CRC32、NTLM 等） |
crypto_patterns |
已知密码和编码模式检测。分析文本中的凯撒密码、替换密码、维吉尼亚密码、栅栏密码、Atbash 和反转文本 |
# 显示帮助
npx -y steganography-mcp --help
# 列出所有 128 个工具及其描述
npx -y steganography-mcp --list
# 检测图像中的隐写术
npx -y steganography-mcp --tool img_detect '{"file_path":"challenge.png"}'
# 从 LSB 中提取隐藏消息
npx -y steganography-mcp --tool img_lsb_extract '{"file_path":"stego.png"}'
# 卡方隐写分析
npx -y steganography-mcp --tool img_chi_square '{"file_path":"suspect.png"}'
# RS 分析（Fridrich-Goljan-Du 方法）
npx -y steganography-mcp --tool img_rs_analysis '{"file_path":"suspect.png"}'
# JPEG 双重压缩检测
npx -y steganography-mcp --tool jpeg_double_compression '{"file_path":"photo.jpg"}'
# 深度 EXIF 分析
npx -y steganography-mcp --tool jpeg_exif_deep '{"file_path":"photo.jpg"}'
# 音频隐写术检测
npx -y steganography-mcp --tool audio_detect '{"file_path":"message.wav"}'
# 检测零宽字符编码
npx -y steganography-mcp --tool text_zwc_detect '{"text":"suspicious text here"}'
# 使用零宽字符嵌入隐藏消息
npx -y steganography-mcp --tool text_zwc_embed '{"text":"cover text","message":"secret"}'
# 识别文件类型和检测多格式文件
npx -y steganography-mcp --tool file_polyglot '{"file_path":"suspicious.pdf"}'
# 扫描嵌入文件（类似 binwalk）
npx -y steganography-mcp --tool file_embedded '{"file_path":"mystery.bin"}'
# 熵值可视化
npx -y steganography-mcp --tool file_entropy_visual '{"file_path":"data.bin"}'
# 自动检测编码
npx -y steganography-mcp --tool crypto_detect '{"input":"aGVsbG8gd29ybGQ="}'
# XOR 暴力破解
npx -y steganography-mcp --tool crypto_xor '{"input":"4f5243484e"}'
# 检测密码模式
npx -y steganography-mcp --tool crypto_patterns '{"input":"Gur dhvpx oebja sbk"}'
# 使用 Bun（启动更快）
bunx steganography-mcp --tool img_detect '{"file_path":"image.png"}'解决夺旗竞赛中的隐写术挑战。AI 智能体可以系统性地应用所有检测技术 — LSB 分析、元数据检查、附加数据、编码检测和密码识别 — 在图像、音频文件、文档和文本中寻找隐藏的 flag。
在取证调查中检测隐蔽通信通道。使用统计隐写分析（卡方检验、RS 分析）分析可疑文件中的隐藏数据，检查 EOF 标记后附加的数据，扫描嵌入文件，识别隐写术工具签名。
分析隐写术工具和技术。逐像素比较原始图像和隐写图像，研究 JPEG 隐写中的 DCT 系数分布，测量嵌入造成的熵值变化，逆向工程编码方案。
学习隐写术技术的工作原理。嵌入和提取 LSB 消息，使用零宽字符编码文本，可视化位平面和熵图，使用十六进制转储分析文件结构，使用频率分析研究密码模式。
在事件响应过程中，检查文档和图像中的隐藏数据外泄通道。扫描 PDF 中的隐藏 JavaScript 和嵌入文件，检测邮件中的零宽字符编码，识别多格式文件，分析可疑编码。
src/
index.ts # CLI 入口（--help、--list、--tool、stdio 服务器）
protocol/
mcp-server.ts # MCP 服务器设置（stdio 传输）
tools.ts # 工具注册表 — 所有 128 个工具在此组装
types/
index.ts # 共享类型（ToolDef、ToolContext、ToolResult）
utils/
binary.ts # 二进制文件读取、十六进制转储、格式检测
stats.ts # 香农熵、卡方检验、字节频率、DFT、自相关、BPCS 复杂度、Patchwork 检测
cache.ts # TTL 缓存
png-parser.ts # 纯 TS PNG 解析器（IHDR、块、像素数据）
jpeg-parser.ts # 纯 TS JPEG 解析器（标记、EXIF、量化）
wav-parser.ts # 纯 TS WAV 解析器（RIFF 块、PCM 采样）
bmp-parser.ts # 纯 TS BMP 解析器（文件头、像素数据）
avi-parser.ts # 纯 TS AVI 解析器（帧、结构）
gif-parser.ts # 纯 TS GIF 解析器（调色板、帧、扩展）
pcap-parser.ts # 纯 TS PCAP 解析器（数据包、头部）
mp3-parser.ts # 纯 TS MP3 解析器（帧、ID3、采样）
zip-parser.ts # 纯 TS ZIP 解析器（结构、松弛空间）
image/ # 图像隐写分析工具（14）
jpeg/ # JPEG 分析工具（7）
audio/ # 音频隐写分析工具（7）
text/ # 文本与 Unicode 工具（10）
file/ # 文件取证工具（10）
document/ # 文档分析工具（5）
crypto/ # 编码与密码工具（7）
jpegadv/ # 高级 JPEG 工具（7）
video/ # 视频隐写术工具（8）
gif/ # GIF 隐写术工具（8）
network/ # 网络隐写术工具（8）
mp3/ # MP3 隐写术工具（7）
spread/ # 扩频分析工具（5）
bpcs/ # BPCS 分析工具（5）
archive/ # 压缩包隐写术工具（7）
create/ # 创建与嵌入工具（7）
qrcode/ # QR 码隐写术工具（6）
data/
encoding-patterns.ts # 编码正则模式 + 解码器
magic-bytes.ts # 文件签名数据库（100+ 种格式）
stego-signatures.ts # 已知隐写术工具签名
unicode-invisible.ts # 不可见 Unicode 字符数据库
设计决策：
- 4 个依赖，仅此而已 —
@modelcontextprotocol/sdk用于 MCP 协议，zod用于输入验证，pngjs用于 PNG 像素访问，jpeg-js用于 JPEG 解码。没有臃肿的依赖树。没有原生模块。没有 C 绑定。没有 Python。没有 Java。 - 100% 离线 — 所有工具完全在本地运行。无 HTTP 请求。无 API 调用。无遥测。无云依赖。你的文件永远不会离开你的机器。
- 纯 TypeScript 统计分析 — 卡方检验、RS 分析（Fridrich-Goljan-Du）、样本对分析、香农熵、重合指数和频率分析均以纯 TypeScript 实现。无外部数学库。
- 自定义格式解析器 — PNG 块、JPEG 标记/EXIF/量化表、WAV RIFF 块和 BMP 文件头均使用
utils/解析器以零外部依赖进行解析。这使得通用库无法提供的格式特定深度分析成为可能。 - 17 个提供者，1 个服务器 — 每个分析类别都是独立的模块。AI 智能体根据调查上下文选择使用哪些工具。
- 统一的 ToolDef 模式 — 每个工具都遵循相同的
{ name, description, schema, execute }模式。添加新工具只需在相应模块中创建一个对象。 - 每个字段都有 Zod 验证 — 每个 schema 字段都有
.describe()为 AI 智能体提供上下文。无效输入在执行前被捕获，并提供清晰的错误消息。
| 项目 | 领域 | 工具数 |
|---|---|---|
| hackbrowser-mcp | 基于浏览器的安全测试 | 39 |
| cloud-audit-mcp | 云安全（AWS/Azure/GCP） | 38 |
| github-security-mcp | GitHub 安全态势 | 39 |
| cve-mcp | 漏洞情报 | 23 |
| osint-mcp-server | OSINT 与侦察 | 37 |
| darknet-mcp-server | 暗网与威胁情报 | 66 |
| dns-security-mcp | DNS 安全情报 | 103 |
| steganography-mcp | 隐写术分析 | 128 |
欢迎贡献。请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。
仅限授权的安全研究和教育用途。
在对不属于你的文件执行隐写术分析之前，请务必确保已获得适当授权。