Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Security co-pilot for AI agents. Scan for vulnerabilities, audit MCP servers, verify governance.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
INKOG_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"inkog": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@inkog-io/mcp"
],
"env": {
"INKOG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add inkog --env INKOG_API_KEY=your-value -- npx -y @inkog-io/mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"inkog": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@inkog-io/mcp"
],
"env": {
"INKOG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"inkog": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@inkog-io/mcp"
],
"env": {
"INKOG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント inkog-io で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:INKOG_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.20)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Security companion for AI agent development in Claude, Cursor, and Claude Code.
Ask your AI pair-programmer to build an agent. Inkog checks it as you code — scanning for vulnerabilities, explaining findings in plain English, verifying AGENTS.md governance, and auditing agent-to-agent delegation. All inside the same conversation, no context switch.
Available in Claude Desktop, Cursor, Claude Code, ChatGPT, and any MCP-compatible client.
Inkog is designed to live inside the conversation where you build the agent — not as a post-hoc gate:
"Scan this with Inkog and show me any CRITICAL or HIGH findings.""Explain the top finding. What's the risk, and how do I fix it?""Verify my AGENTS.md against the code" and "Audit the agent-to-agent delegation".Read the full walkthrough: Building Secure AI Agents with Claude Code and the Inkog MCP.
inkog-io/inkog@v1 to GitHub Actions for automated security gates on every PRAdd to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "inkog": { "command": "npx", "args": ["-y", "@inkog-io/mcp"], "env": { "INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key" } } } }
Add to your Cursor MCP settings:
{
"mcpServers": { "inkog": { "command": "npx", "args": ["-y", "@inkog-io/mcp"], "env": { "INKOG_API_KEY": "sk_live_your_api_key" } } } }
npm install -g @inkog-io/mcp
INKOG_API_KEY environment variable| Tool | Description |
|---|---|
inkog_scan | Static analysis for logic flaws and security risks |
inkog_verify_governance | Validate AGENTS.md declarations match actual code behavior |
| Tool | Description |
|---|---|
inkog_compliance_report | Generate EU AI Act, NIST, OWASP compliance reports |
inkog_explain_finding | Get detailed remediation guidance for findings |
inkog_audit_mcp_server | Audit any MCP server before installation |
inkog_generate_mlbom | Generate ML Bill of Materials (CycloneDX, SPDX) |
| Tool | Description |
|---|---|
inkog_audit_a2a | Audit Agent-to-Agent communications |
Static analysis for AI agent code - finds logic flaws and security risks.
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
Example: "Scan my LangChain agent for logic flaws"
Validate that AGENTS.md declarations match actual code behavior. This is Inkog's unique differentiator - no other tool does governance verification.
Arguments:
path (required) Path to directory containing AGENTS.md and agent code
Example: "Verify my agent's governance declarations"
Generate compliance reports for regulatory frameworks.
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
Example: "Generate an EU AI Act compliance report for my agent"
Get detailed explanation and remediation guidance for a security finding.
Arguments:
finding_id (optional) Finding ID from scan results pattern (optional) Pattern name (e.g., prompt-injection, infinite-loop)
Example: "Explain how to fix prompt injection vulnerabilities"
Security audit any MCP server from the registry or GitHub.
Arguments:
server_name (optional) MCP server name from registry (e.g., "github", "slack") repository_url (optional) Direct GitHub repository URL
Example: "Audit the GitHub MCP server for security issues"
Generate a Machine Learning Bill of Materials listing all AI components.
Arguments:
path (required) Path to agent codebase format (optional) cyclonedx, spdx, json include_vulnerabilities (optional) Include known CVEs (default: true)
Example: "Generate an MLBOM for my AI project"
Audit Agent-to-Agent communications for security risks.
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)
Example: "Audit my CrewAI multi-agent system for security risks"
Inkog works with all major AI agent frameworks:
All configuration is done via environment variables:
| Variable | Description | Default |
|---|---|---|
INKOG_API_KEY | Your API key (required) | - |
INKOG_API_URL | API base URL | https://api.inkog.io |
INKOG_API_VERSION | API version | v1 |
INKOG_API_TIMEOUT | Request timeout (ms) | 30000 |
INKOG_LOG_LEVEL | Log level | info |
INKOG_LOG_FORMAT | Log format (json/text) | json |
# Install dependencies
npm install
npm run build
npm run dev
npm test
npm run lint
Most AI agent security tools run after the code is written. Inkog lives inside the conversation where you build the agent — so findings get fixed before they land in a PR, not three weeks later.
Inkog is the only tool that can validate your agent's governance declarations against its actual code behavior. This is essential for:
Unlike traditional code scanners (Snyk, Semgrep, SonarQube), Inkog understands AI-specific issues:
Inkog's Universal IR (Intermediate Representation) works with any agent framework. Add one integration, get analysis for all frameworks.
Apache-2.0 - see LICENSE
Built with security by Inkog.io