perplexityai/bumblebee · 上手攻略

• 仓库：perplexityai/bumblebee
• 链接：https://github.com/perplexityai/bumblebee
• 分类：安全工具 / 软件供应链 / 终端清单采集器
• 作者：spark
• 更新：2026-08-08

是什么

bumblebee 是 Perplexity 开源的一个 只读 的开发者终端组件清单采集器。它不抓包、不跑代码、不读源码，只读锁文件、包管理器安装元数据、扩展 manifest 和 MCP JSON 配置，最终输出 NDJSON 格式的结构化记录。

核心定位：当一条 supply-chain 漏洞公告（CVE、advisory）发布，哪些开发机当前磁盘上存在受影响的组件？——bumblebee 就是为这个问题设计的应急工具。它和 SBOM（回答「哪些被打包出去了」）、EDR（回答「哪些运行了 / 触网了」）视角互补，专门覆盖散落在 lockfile / 包管理器元数据 / 扩展清单 / MCP 配置里的「脏本地状态」。

当前最新发布是 v0.1.1（仓库中已多处引用），最近 commit d76e369（2026-08-07）来自 PR #70 的 release 流水线自动化。

解决什么问题

典型 supply-chain 响应链路里，传统工具各管一段：

• SBOM（CycloneDX / SPDX）：管「构建产物里有什么」
• EDR（CrowdStrike / SentinelOne）：管「哪些进程跑了、打了网络」
• 漏洞扫描器（Trivy / Grype）：管「镜像/仓库里有什么」

但实际应急时，responder 经常要回答的更朴素的问题：「我们所有开发机现在装着这个被通报的版本吗？」bumblebee 填补的恰好是这一段——它能在几分钟内扫完一台机器的所有 lockfile、扩展 manifest、MCP 配置，输出可关联到具体 advisory 的匹配记录。

它支持 11 类生态：

• npm（package-lock.json、npm-shrinkwrap.json、node_modules/.package-lock.json、node_modules//package.json）
• pnpm（pnpm-lock.yaml、.pnpm/.../package.json）
• Yarn（yarn.lock，Classic + Berry）
• Bun（bun.lock、bun.lockb 诊断）
• PyPI（.dist-info/METADATA、INSTALLER、direct_url.json、.egg-info/PKG-INFO）
• Go modules（go.sum、go.mod）
• RubyGems（Gemfile.lock、installed *.gemspec）
• Composer（composer.lock、vendor/composer/installed.json）
• MCP（mcp.json、.mcp.json、claude_desktop_config.json、mcp_config.json、mcp_settings.json、cline_mcp_settings.json、~/.gemini/settings.json、~/.claude.json）
• Agent skills（skills.sh / vercel-labs/skills 的 lock file：~/.agents/.skill-lock.json 或 $XDG_STATE_HOME/skills/.skill-lock.json，以及项目级 skills-lock.json）
• 编辑器扩展（VS Code、Cursor、Windsurf、VSCodium 的 manifest）
• 浏览器扩展（Chromium 系 manifest.json、Firefox extensions.json，按 profile）
• Homebrew（Formula INSTALL_RECEIPT.json、cask .metadata）

注意：v0.1 不解析 非 JSON MCP 配置（Codex config.toml、Continue YAML），且 不枚举 无 lock file 的裸 SKILL.md 目录。

快速安装

要求

• Go 1.25+
• 零非 stdlib 依赖（部署简单）
• macOS / Linux 开发者终端

路径 A：go install（推荐）

go install github.com/perplexityai/bumblebee/cmd/bumblebee@latest

# 或固定 tag
go install github.com/perplexityai/bumblebee/cmd/bumblebee@v0.1.1

二进制会落到 $GOBIN。

路径 B：从源码构建

git clone https://github.com/perplexityai/bumblebee
cd bumblebee
go build -o bumblebee ./cmd/bumblebee

# 注入显式版本（推荐）
go build -ldflags "-X main.Version=v0.1.1" -o bumblebee ./cmd/bumblebee

bumblebee version 会打印：版本 + VCS revision + 构建时间 + Go runtime 版本——每条记录都能追溯到具体构建。

路径 C：冒烟测试

bumblebee selftest
# 预期：selftest OK (2 findings in 1ms)

selftest 用的是内嵌 fixture，故意使用假包名 bumblebee-selftest-evil@0.0.0，且 不发起网络请求。非零退出 = 本地装包有问题，可作为 fleet rollout 前的快速烟雾测试。

核心用法

三种 scan profile

baseline 和 project 拒绝裸 home 根；只有 deep 会遍历 $HOME。

1. 全局基线盘点

bumblebee scan --profile baseline > inventory.ndjson

输出 NDJSON（每行一条 package record），诊断输出走 stderr。运行结束时打一条 scan_summary record，receiver 端据此判断是否把这次 run 提升为「当前态」。

2. 限定项目根的每日扫

bumblebee scan --profile project \
  --root "$HOME/code" \
  --root "$HOME/Developer"

3. 限定生态子集

bumblebee scan --profile baseline \
  --ecosystem npm,pypi \
  --ecosystem go

--ecosystem 可重复，逗号分隔。

4. 应急 exposure 扫描

bumblebee scan --profile deep \
  --root "$HOME" \
  --exposure-catalog ./catalog.json \
  --max-duration 10m

--exposure-catalog 接受 JSON 文件或 *.json 目录（非递归合并，所有文件 schema_version 必须一致）；--findings-only 要求 --exposure-catalog，只输出命中记录、不输出 package 记录。

5. 预览根（不真扫）

bumblebee roots --profile baseline
# 输出 "<root_kind>\t<path>" 行

6. 最小可跑命令（验证安装 + 链路）

# 1) 装
go install github.com/perplexityai/bumblebee/cmd/bumblebee@v0.1.1

# 2) 冒烟
bumblebee selftest
# 预期：selftest OK (2 findings in 1ms)

# 3) 第一次真扫（限定生态 + 项目根，避免噪声）
bumblebee scan --profile project \
  --root "$HOME/code" \
  --ecosystem npm,pypi \
  > first_inventory.ndjson

# 4) 验输出
wc -l first_inventory.ndjson
tail -n 1 first_inventory.ndjson   # 应该是 scan_summary record

典型适用场景

• Supply-chain 应急响应：漏洞公告（CVE / GHSA）发布后快速盘点「哪台开发机装着受影响版本」，配套 --exposure-catalog + --findings-only 输出命中清单。
• MCP 配置盘点：盘点团队所有开发机的 MCP server 清单（含 ~/.claude.json、mcp.json 等）——bumblebee 解析这些 config 但 不外泄 env 块里的凭据值（仅解析 server inventory）。
• Agent Skills 治理：盘点谁装了哪些 skill（依据 ~/.agents/.skill-lock.json），便于审计和回滚。
• 新员工入职环境审计：跑一次 baseline 看装了什么编辑器扩展、哪些语言工具链、哪些浏览器扩展，作为基线。
• 周期性 fleet rollout：用 bumblebee selftest 在 CI / MDM 推送前做烟雾测试。

坑与注意

1. bumblebee 是「单次扫描器」，不是 daemon：每次调用跑一次就退出。周期化要靠 cron / launchd / systemd / MDM 等外部 runner。仓库 README 明确写了「cadence is the runner's responsibility」。
2. baseline / project 不扫裸 $HOME：设计选择，避免无差别扫家目录。要扫 home 必须显式 deep profile。
3. v0.1 不解析非 JSON MCP 配置：Codex 的 config.toml、Continue 的 YAML 当前不被枚举；应急时这些机器的 MCP 视角会有缺口。
4. v0.1 不枚举无 lock 的 skill：裸 SKILL.md 目录没被扫；必须用 skills.sh / vercel-labs/skills 安装并产生 lock 文件才会被盘点。
5. MCP 配置含凭据：bumblebee 解析 env 块时 只 用于构建 server inventory，不在 NDJSON record 里输出 env 值。但仓库没承诺帮你加密落盘——mcp.json 在文件系统上仍是原文，访问控制要靠宿主 OS / 备份策略。
6. 「零非 stdlib 依赖」是部署优势也是限制：没有插件机制；要支持新生态必须改源码、rebuild。
7. --exposure-catalog 合并规则：目录下所有 JSON 文件必须共享 schema_version；目录是非递归的。
8. 版本追踪靠 ldflags：默认 bumblebee version 只显示源码里写死的 VERSION；fleet 部署必须用 -ldflags "-X main.Version=..." 才能精确溯源每条 record 到具体构建。

与同类对比

bumblebee 的核心差异点是 应急时只看本地散落状态的只读盘点——SBOM 视角太「产品端」、EDR 太「运行时」，应急响应里需要的就是「此时此刻这台机器」。

一句话推荐

Perplexity 出品的只读供应链应急盘点器——零依赖单二进制、11 类生态 + MCP + skills + 浏览器扩展全覆盖、selftest 烟雾测试友好；适合 security 团队在 advisory 爆发时快速 fleet 扫描，但请把它当只读盘点工具，daemon 化和跨 OS 覆盖要靠外部 runner + 后续版本。

原始 commit 链接： - 仓库主分支最新 commit：d76e369a0b34（2026-08-07，ci: automate release publication #70） - 完整链接：https://github.com/perplexityai/bumblebee/commit/d76e369a0b34 - README 源文件：https://github.com/perplexityai/bumblebee/blob/main/README.md