集成方式

IconHash Skills 提供 4 种集成路径，覆盖从 AI 代理到嵌入式 SDK 的全部场景。

按场景速览：

SKILLS AI 代理自动调用 —— 让 Claude / GPT 直接理解图标指纹能力
CLI 命令行脚本 —— 11 个子命令，渗透 / 批处理首选
SDK Go 嵌入式 —— import 即用，性能最高
API HTTP 服务 —— 跨语言、团队共享

不会选？看一句结论

个人 / 单机：直接用 CLI。AI 工作流：装 SKILLS。自建 Go 工具：用 SDK。团队 / 多语言：部署 API。详见下方选型矩阵与选型决策图。

4 种方式一览

选型矩阵

维度	① SKILLS	② CLI	③ Go SDK	④ MCP/API
语言	无（AI 调用）	Shell/任意	Go	任意
运行形态	AI 代理内	独立进程	编译进二进制	HTTP 服务
交互性	自然语言	命令行参数	函数调用	HTTP 请求
自动化	★★★★★	★★★★	★★★★★	★★★★
部署复杂度	极低	极低	低	中
性能	中（经 AI）	高	最高	中（HTTP）
典型场景	AI 安全助手	渗透脚本	自建工具	团队共享服务

选型决策图

按问题一步步走，落地到最适合的方式：

四种方式并非互斥

实际项目里常常组合使用：本地脚本用 CLI 速查、Go 工具嵌入 SDK、团队再起一个 HTTP 服务共享指纹库，AI 助手则通过 SKILLS / MCP 接入。详见末尾组合使用。

① SKILLS — AI 代理集成 SKILLS

让 Claude、GPT 等 AI 代理直接理解并能调用 IconHash 能力。

适用场景

用自然语言驱动红队侦察：「帮我把这批站点都查一下指纹」
在 Claude Code / Cursor 等工具里零代码调用图标识别
需要 AI 帮你解释哈希值、关联指纹库结果

安装：

安装步骤（点击展开）

bash

# 作为 Claude Code 插件
/plugin install cyberspacesec/iconhash-skills

安装后 AI 代理会自动读取 SKILLS.md 技能声明，无需额外配置即可识别 iconhash_url 等 4 个技能。

4 个技能：

技能	作用
`hash`	从 URL/文件/base64 计算哈希
`discover`	发现网站所有图标
`identify`	一键端到端识别
`lookup`	用哈希查询指纹库

详见 SKILLS 集成与 MCP 集成。

② CLI — 命令行 CLI

最直接的使用方式，11 个子命令覆盖全部功能：

为什么选 CLI

零依赖：单二进制丢到 PATH 即可，适合渗透机 / 容器
管道友好：可被 shell 脚本、CI、cron 直接编排
离线可用：本地指纹库随二进制分发

典型用法：

更多命令示例（点击展开）

bash

# 端到端识别
iconhash identify https://example.com

# 批量
iconhash batch -f urls.txt -w 10 -o json

# 查指纹
iconhash lookup -i -1161367058

常用组合：

目标	命令
单站识别	`iconhash identify <url>`
批量扫描	`iconhash batch -f urls.txt -w 10`
仅查哈希	`iconhash url <url>`
反查指纹	`iconhash lookup -i <hash>`

完整命令参考见 CLI 命令手册。

③ Go SDK — 嵌入式 SDK

把哈希与指纹能力直接编译进你的 Go 工具：

SDK 注意事项

Go module 需 go 1.21+，执行 go get github.com/cyberspacesec/iconhash-skills/pkg/...
指纹库以嵌入资源形式编译进二进制，单文件分发无需外部依赖
与 CLI 同源代码，行为完全一致，可放心替换

代码示例：

完整示例（点击展开）

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/cyberspacesec/iconhash-skills/pkg/hasher"
    "github.com/cyberspacesec/iconhash-skills/pkg/fingerprint"
)

func main() {
    // 计算哈希
    hash, _ := hasher.HashFromURL("https://example.com/favicon.ico")

    // 查询指纹
    result := fingerprint.Lookup(hash)
    fmt.Printf("服务: %s\n", result.Service)
}

更多 API：

函数	作用
`hasher.HashFromURL(url)`	从 URL 算 MMH3 哈希
`hasher.HashFromFile(path)`	从本地文件算哈希
`hasher.HashFromBase64(b64)`	从 base64 算哈希
`fingerprint.Lookup(hash)`	哈希反查服务
`fingerprint.MergeDB(dbs...)`	合并多个指纹库

完整 API 见 Go SDK。

④ MCP / API — HTTP 服务 API

以独立服务运行，供任何语言或团队调用：

部署前必读

务必设置 --auth-token：指纹接口涉及目标资产，公网暴露需鉴权
服务是无状态的单进程，建议前置 Nginx / 反代 并加 TLS
指纹库更新后需重启进程生效（暂不热加载）

启动服务：

启动与调用示例（点击展开）

bash

iconhash server -p 8000 --auth-token "your-secret"

启动后用 token 调用：

bash

# 计算 URL 哈希
curl -H "Authorization: Bearer your-secret" \
     "http://localhost:8000/hash/url?url=https://example.com/favicon.ico"

# 反查指纹
curl -H "Authorization: Bearer your-secret" \
     "http://localhost:8000/lookup?hash=-1161367058"

两种协议：

协议	端点	适合
REST	`/hash/*`, `/lookup`, `/fingerprints`	程序化调用
MCP	`/mcp`	AI 代理（标准 MCP）

完整端点见 HTTP API 参考与 MCP 集成。

组合使用

四种方式并非互斥，常组合使用。一个典型的安全团队部署：

组合原则

共享层：团队只起一个 iconhash server，统一维护指纹库
接入层：CLI / SDK / SKILLS 各取所需，不重复造轮子
离线兜底：关键岗位本地常备 CLI 二进制，断网也能用

下一篇：CLI 命令手册。

集成方式 ​

4 种方式一览 ​

选型矩阵 ​

选型决策图 ​

① SKILLS — AI 代理集成 SKILLS ​

② CLI — 命令行 CLI ​

③ Go SDK — 嵌入式 SDK ​

④ MCP / API — HTTP 服务 API ​

组合使用 ​

集成方式

4 种方式一览

选型矩阵

选型决策图

① SKILLS — AI 代理集成 SKILLS

② CLI — 命令行 CLI

③ Go SDK — 嵌入式 SDK

④ MCP / API — HTTP 服务 API

组合使用