Recon
经 AI Skill Hub 精选评估，Recon 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
通过安装 Recon，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。
在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。Recon 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。
与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Recon 评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览
Recon 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
📖 中文文档
Recon 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/blisspixel/recon
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"recon": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "recon"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
- 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
- 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
- 保存配置文件并重启 Claude 客户端
- 重启后，在对话中即可使用本工具
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 Recon 执行以下任务... Claude: [自动调用 Recon MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"recon": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "recon"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
recon
Point recon at a domain and get its public technology and identity footprint: email security, mail and identity providers, SaaS indicators, and certificate-transparency findings. No credentials, no API keys, no active scanning. Ships as a CLI, versioned JSON, and a local MCP server for agent tools. Lookup time depends on public-provider latency and whether certificate transparency enrichment is enabled.
Defensive use only. Posture review, vendor diligence, architecture review. See docs/legal.md.
Quick Start
Install and check the version offline:
uv tool install recon-tool # or: pipx install recon-tool
recon --version # offline checkPython 3.11 through 3.14, on Windows, macOS, or Linux. recon doctor tests online connectivity to recon's public data sources.
Optional install helpers at scripts/install.ps1 and scripts/install.sh drive an existing uv or pipx installation. Download a release-tag source archive, review the helper locally, then run it: each installs the exact version represented by that tag, preserves a sole existing owner, and refuses ambiguous or unmanaged installations. Do not pipe mutable branch content into a shell. To verify published artifacts first, follow the consumer verification recipe.
Before the first lookup, know what leaves your machine. recon makes DNS queries that recursive and authoritative DNS infrastructure may observe. Its only default request to a target-owned endpoint is the standards-defined MTA-STS policy fetch; Google CSE and BIMI certificate probes run only when --direct-probes is explicitly enabled. See ADR-0011.
Run a real review by replacing the placeholder with the domain you want to review:
recon "<domain-you-want-to-review>"For a real lookup showing the output shape, you can use recon example.com. recon ships no offline demo mode: this is a real lookup command, but an ordinary lookup may reuse a recent result from the default 24-hour cache. Pass --no-cache for fresh collection. Reserved names such as example.com return a panel of stray public residue from unrelated test configurations, including a meaningless display name, at High confidence. It shows the shape of the output, not a result about any organization.
A domain is a query coordinate, not proof of one organization or product: recon reports observations, not verdicts. That is the caution to keep beside every row the panel shows.
Optional Cloud Access
Local execution is the default, and the project does not operate a hosted service. For teams that want shared remote access, the repository includes a draft authenticated container and Cloud Run Terraform starting point. It is intended to be directionally useful, not a validated production deployment. Operators own deployment, identity, data handling, cost, and operations.
Start with Your Workflow
| You are trying to | Start here | What you get |
|---|---|---|
| Review one namespace | recon "<domain>" | A compact, hedged panel of observed mail, identity, service, and confidence signals |
| Create a deterministic evidence handoff | recon review "<domain>" | One fresh, role-neutral NamespaceReviewBundle with collection validity, evidence-linked candidates, and a standing scope statement |
| Explain or hand off a finding | recon "<domain>" --explain | Per-source status, lineage-qualified rules, and retained-evidence counts; use --json --explain for the structured evidence graph |
| Review an operator-supplied set | recon batch domains.txt --json --include-ecosystem --summary --summary-schema 2.2 | One portfolio evidence bundle with ordered typed results and errors, observable ecosystem overlaps, and an aggregate cohort summary |
| Work through an agent | recon mcp install --client=<name> | Local typed tools, resources, and prompts without a hosted recon service |
Defenders can follow the evidence-first review workflow. Consultants and analysts should treat every multi-domain set as operator supplied: recon describes observable similarities and differences but does not infer ownership, control, or a corporate relationship.
NamespaceReviewBundle v1 provides a role-neutral handoff for one namespace: one fresh, lookup-result-cache-bypassed baseline, evidence-linked review candidates, explicit bounded collection and failure states, and one deterministic human rendering. Use recon review "<domain>" from the CLI or build_review_bundle(domain) through MCP. Both surfaces return the same v1 artifact; the CLI renders it as Markdown unless JSON is requested.
Use with an AI agent (plugin / MCP / skill)
Wire recon into Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Kiro, or any MCP-compatible client:
```bash recon mcp install --client=claude-desktop
高质量的MCP工具，易于使用
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +标准化 MCP 协议，生态互联性强
- +与 Claude 官方生态无缝对接
- +即插即用，配置简单快捷
- −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
- −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
- −需要一定的配置步骤
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：Recon 的核心功能完整，质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | recon |
| 原始描述 | 开源MCP工具：Passive recon tool. Zero credentials required. Finds Microsoft 365 & Google Work。⭐4 · Python |
| Topics | domain-intelligenceemail-securitym365mcpmicrosoft365python |
| GitHub | https://github.com/blisspixel/recon |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-10 · 更新时间：2026-06-11 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。