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Luvv-MCP 是一个 AI 原生的前端安全分析引擎，接入 Claude Code 后，你说一句"帮我审计这个网站"，AI 就能自动完成技术栈识别（1.8 万条规则覆盖 CMS/框架/CDN/中间件）、泄露扫描（阿里云 AK、GitHub Token、Webhook、JWT 等 60+ 类敏感信息）、漏洞审计（XSS、开放重定向、CSRF、IDOR、硬编码密码 6 类自动检测）、产品指纹识别（HTTP 响应头/Body/Favicon Hash 多维匹配），还能自动发现 SourceMap 并还原混淆源码。核心价值：把 SRC 挖洞和授权渗透中"人工看 JS 源码找漏洞"的环节从 30 分钟压缩到 30 秒，一行 JSON 配置即可使用。
Luvv-MCP is an MCP server entry in ChatHome Skills, sourced from GitHub MCP Search and scored 51/100. Luvv-MCP 是一个 AI 原生的前端安全分析引擎，接入 Claude Code 后，你说一句"帮我审计这个网站"，AI 就能自动完成技术栈识别（1.8 万条规则覆盖 CMS/框架/CDN/中间件）、泄露扫描（阿里云 AK、GitHub Token、Webhook、JWT 等 60+ 类敏感信息）、漏洞审计（XSS. As a Model Context Protocol server, it exposes tools that MCP-compatible LLM clients such as Claude, Cursor, and Copilot can call directly, extending an agent's reach beyond its built-in capabilities. ChatHome Skills discovered this entry through its daily ingest of official registries and GitHub discovery queries, and re-verifies repository facts, freshness signals, and install metadata on every run. The quality score weighs official-registry presence, a working install command, license clarity, GitHub star trajectory, and repository freshness — the full formula is on the Sources page. The install command above is ready to copy. Review the last-pushed date and repository status before adding Luvv-MCP to a production agent workflow; the snapshot facts below are point-in-time values from the most recent ingest.
git clone https://github.com/Dest1ny-Sec/Luvv-MCP.gitReview the upstream source before running this command.
Scan coverage: Install metadata and repository README.
Automated signals from install metadata and a bounded skill body — not a full code security audit and not a recursive source or dependency review.
{
"fullName": "Dest1ny-Sec/Luvv-MCP"
}Luvv-MCP 是一个 AI 原生的前端安全分析引擎，接入 Claude Code 后，你说一句"帮我审计这个网站"，AI 就能自动完成技术栈识别（1.8 万条规则覆盖 CMS/框架/CDN/中间件）、泄露扫描（阿里云 AK、GitHub Token、Webhook、JWT 等 60+ 类敏感信息）、漏洞审计（XSS、开放重定向、CSRF、IDOR、硬编码密码 6 类自动检测）、产品指纹识别（HTTP 响应头/Body/Favicon Hash 多维匹配），还能自动发现 SourceMap 并还原混淆源码。核心价值：把 SRC 挖洞和授权渗透中"人工看 JS 源码找漏洞"的环节从 30 分钟压缩到 30 秒，一行 JSON 配置即可使用。