Lovec

Name: Lovec
Author: lovec-tech

作者：lovec-tech版本 0.1.2i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.lovec-tech/lovec-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Prompt-injection detector for untrusted text before it reaches an LLM (RU/EN). BYO lovec.tech key.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i非常新↓ 14/周 · ★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 搜索与 AI 记忆
你需要填写：LOVEC_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： LOVEC_KEY, LOVEC_BASE, LOVEC_TIMEOUT

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "lovec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lovec-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOVEC_KEY": "your-value",
        "LOVEC_BASE": "your-value",
        "LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add lovec --env LOVEC_KEY=your-value --env LOVEC_BASE=your-value --env LOVEC_TIMEOUT=your-value -- uvx lovec-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "lovec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lovec-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOVEC_KEY": "your-value",
        "LOVEC_BASE": "your-value",
        "LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "lovec": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lovec-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOVEC_KEY": "your-value",
        "LOVEC_BASE": "your-value",
        "LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

LOVEC_KEY 机密必填 env
API key issued at https://lovec.tech (format aig_...). Every check is billed to this key's balance.
LOVEC_BASE env
Alternative API host
LOVEC_TIMEOUT env
Hard cap for one API call, seconds

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 lovec-tech 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 5686 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 5686 个服务器的 44% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 5686 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Lovec 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：LOVEC_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.2）于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者：upstash广泛使用↓ 97.3万/周★ 6.4万前天更新

电脑或云端

安装

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者：DeusData广泛使用↓ 1.8万/周★ 4.8万22天前更新

在你的电脑上运行

安装

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者：exa-labs正在增长★ 52132个月前更新

在云端运行✓ exa.ai

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

lovec-mcp

Локальный MCP-сервер поверх детектора промпт-инъекций lovec.tech. Даёт агентам (Claude Desktop, Claude Code, любой MCP-клиент) тул check_prompt_injection — проверка недоверенного текста (веб-страница, документ, результат тула, письмо) перед тем, как отдать его в другую LLM.

Работает только с вашим собственным ключом — сервер сам ничего не хранит и не логирует, но проверяемый текст уходит в API lovec.tech для анализа. Это тонкий клиент поверх уже существующего API-ключа/баланса с сайта.

Установка

Из PyPI:

pip install lovec-mcp

или без установки, через uv:

uvx lovec-mcp

Из исходников:

cd lovec-mcp

python3 -m venv .venv ./.venv/bin/pip install -e .

Ключ выпускается на lovec.tech

Быстрая проверка руками

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'))) "

Подключение к MCP-клиенту

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) или Claude Code (.mcp.json) — один и тот же формат:

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

Если ставили из исходников — вместо uvx укажите интерпретатор venv и путь к server.py:

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

Скан корпуса и отчёт

Тул проверяет одну строку за вызов. Для целого корпуса (RAG, база документов) так не выйдет: каждый вердикт садится в контекст агента, а API отвечает от секунд до минут. Поэтому цикл вынесен в CLI lovec-scan, а агент читает готовую сводку.

export LOVEC_KEY=aig_...

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

Разбивает длинные документы на чанки ≤5000 символов, ходит в API конкурентно, пишет results.jsonl построчно — прогон резюмируемый, повторный запуск дочитывает остаток. Упавшие чанки считаются пробелом в покрытии, а не чистым результатом; на 402 (кончился баланс) скан останавливается и помечает сводку как неполную.

На выходе summary.json: покрытие, доля флагов с 95% ДИ Уилсона по документам (не по чанкам — чанки одного документа не независимы), гистограмма баллов, топ флагов с цитатами.

Дальше в MCP-клиенте вызываете prompt `injection_scan_report` — он подставляет сводку и правила отчёта: не называть корпус чистым (ноль флагов — это верхняя граница, а не справка о здоровье), не считать precision/recall на неразмеченном корпусе, показывать пробелы покрытия, подавать флаги как очередь на разбор. Цитаты из корпуса помечены как недоверенные данные.

Флаг	Зачем
`--jsonl FILE`	читать документы из JSONL `{id, text}` вместо файлов
`--ext`	какие расширения читать (по умолчанию `.txt,.md,.markdown,.rst`)
`--workers`	конкурентность, по умолчанию 4
`--threshold F`	флажить по `score >= F` вместо вендорского `is_injection`
`--limit N`	взять не больше N документов

Переменные окружения

Переменная	По умолчанию	Зачем
`LOVEC_KEY`	— (обязательна)	ключ с lovec.tech
`LOVEC_BASE`	`https://lovec.tech`	другой хост API
`LOVEC_TIMEOUT`	`60`	потолок ожидания одного вызова, секунды