开源人工智能安全装置

在浏览器中调查漏洞，审查发现并修复。
使用您自己的模型提供程序。通过CLI或MCP连接编码代理。

开始 · 演示 · 文档 · 研究 · 释放 · 0云

_{由Y Combinator·瑞士应用人工智能与网络安全研究实验室支持}

开始

安装在Apple Silicon macOS或x64/ARM64 Linux上，然后运行 0：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0sec-labs/0/main/install.sh | bash
export PATH="$HOME/.0/bin:$PATH"
0

0 打开没有帐户的本地浏览器控制台。 0 web 仍然是一个 兼容性别名。交互式终端UI退役；无头CLI命令 和MCP仍然可用。

配置一个 模型提供者 来运行AI工作流。 看到 安装 和 故障排除.

发现

审查原始证据，并在队列中或在黑板上组织发现。

安全工作流程

在web UI中与0聊天，调查结果，并使用内置模板 评估、验证、修复和研究。运行保留结果；学习 保持本地活动和来源接地笔记。

对于自动化和编码代理，CLI公开了相同的工作流运行器：

0 workflow list --templates
0 workflow run --template security-research \
  --target /absolute/path/to/repo --workspace /absolute/path/to/repo
0 runs list
0 chat --prompt "your request"

工作流程指南 · 学习 · GitHub的行为

主机和插件

为你的工作选择一个主机。连接服务集成和管理扩展。 使用⌘K / Ctrl+K在工具之间跳转。

技能和记忆

重用安全指令并保留链接到源的课程。

0云

0的托管版本，用于团队存储库上的托管安全性工作流。 访问目前是通过 0云候补名单. 本地使用不需要云帐户。

连接其他代理

使用CLI命令或通过MCP公开工作流：

0 mcp-server --workflows --workspace /absolute/path/to/repo

本地MCP需要显式选择主机本地执行配置文件。浏览器 聊天的 连接外部代理 提供安装提示。CLI和MCP工作流程 客户端可以共享正在运行的本地引擎的会话和运行。

插件和MCP设置 · 本地和远程引擎 · 插件开发

对于AI代理： 产品指标 · 命令参考.

开发

使用 pnpm install、运行 npm run dev，并打开打印的 浏览器的地址。仪表板更新与热加载。 看到 CONTRIBUTING.md.

要进行本地二进制分析，请运行 npm run setup:0verse 一次。它发现了一个本地 安装Ghidra和Java，安装Python分析/MCP依赖项 不移除现有引擎，并验证反编译器。在这个来源中 结帐，网络和终端聊天自动连接本地0verse MCP 服务器。九种工具包括扫描、分类、飞行前准备、bug分类、发现、 pov、报告、内存召回和功能发现。能力目录 还列出了具有mcp支持或仅支持CLI状态的研究CLI命令。 每个聊天都有自己的扫描状态。 0 binary ./target --mode scan --format ndjson 使用相同的运行时。

这不会安装每个平台执行器或模糊测试环境。检查 请求确认前的0verse能力报告；无法分析 不是干净的扫描。一个显式的 ZERO_MCP 配置优先，并且 ZERO_0VERSE_MCP=0 禁用自动连接。

状态和安全

研究预览。 只评估授权的系统，审查发现和修复。 使用 --mode standard 使用headless chat进行显式范围检查。可选 范围的插件 执行目标边界。

通过以下方式报告漏洞 SECURITY.md. 下许可 麻省理工学院 或 apache - 2.0.

公开披露和上游修复.