Whisper Internet Infra AI Context
Whisper Internet Infra AI Context 是一个为安全AI提供实时BGP、DNS、WHOIS和威胁图谱数据的MCP服务器,开发者可快速集成到Claude或Cursor等LLM中,实现毫秒级查询。
Maker 说
Hey Product Hunt,我是 Kaveh,Whisper 的联合创始人之一。
过去三年,我们一直在构建一个互联网基础设施的图谱引擎(460 亿数据点、390 亿条边、对实时 BGP 和 DNS 的亚毫秒级查询)。它最初是威胁情报社区的研究工具,但最终发现最有趣的用户是 AI 智能体。
今天我们把它作为一个 MCP 服务器发布。在 Claude Desktop、Claude Code 或 Cursor 中两分钟即可安装。免费层(无需信用卡)。
为什么这在实际中很重要:当你的智能体需要调查一个域名或 IP 时,它通常要调用多个 API(DNS、BGP、WHOIS、威胁情报源),并在原始 JSON 上进行推理。这会消耗大量上下文。有了 Whisper,同样的答案只需一次 Cypher 查询就能返回。我们在多跳调查中看到了显著的智能体上下文节省效果,本周我们会发布完整的基准测试。
你可以在头 5 分钟内尝试三件事:
1. 安装:https://www.whisper.security/docs/mcp/setup
2. 问你的智能体:"这个域名是谁托管的,还有谁在同一个前缀上,过去 24 小时有什么变化?"——一次往返搞定。
3. 对任何评分运行 whisper.explain(),完整的证据链,不是黑箱。
我全天都在这里回答问题。特别想知道你会用它做什么调查,以及你希望我们接下来加什么。
谢谢你的关注。
热门评论
460亿数据点规模很大。当数据实时变化时,如何保持查询结果的一致性?
好奇当智能体运行重复的链式查询(而非单次查询)时,延迟情况如何。
我想知道在Cursor或Claude中进行长时间多步骤调查时,你实际能节省多少上下文。
当你从演示风格的查询转向真实的SOC工作流时,哪种查询最先出问题?
考虑到互联网路由和基础设施变化如此之快,你如何避免图谱变得过时?