Webhook 令牌零暴露安全推送

SKILL运维和基础设施
运维和基础设施 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

依托 MGC 本地加密黑盒安全托管多平台 Webhook 推送令牌,AI 仅可发起消息发送请求,无法获取明文 Token,支持钉钉、飞书、企微、Telegram、Slack 统一安全推送。

一句话选型结论

按资料字段整理

Webhook 令牌零暴露安全推送是运维和基础设施类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类运维和基础设施 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_46820e02/token-safe-webhook-sender
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

运维和基础设施
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_46820e02仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量6.1 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查服务与日志

按现象定位服务状态与日志线索。

写部署与巡检脚本

把重复的部署、巡检写成脚本。

故障排查

按步骤排查网络、依赖与配置。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在运维和基础设施场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Webhook 令牌零暴露安全推送当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Azure 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 664.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure diagnostics 问题管理 调用外部服务 GitHub 仓库 657.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure aigateway 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 655.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure AI 搜索 调用外部服务 GitHub 仓库 651.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure Cloud migrate 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 650.7 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

6.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Overview

Webhook Token Security is a documentation skill that teaches how to manage webhook tokens securely using MGC Blackbox. Supports multiple platforms including DingTalk, WeCom (Enterprise WeChat), Feishu (Lark), Telegram, and Slack. It enables AI agents to send notifications without ever exposing webhook tokens to the AI model.

This skill contains no executable code and is safe for automatic approval.


What This Skill Enables

After reading this documentation, an AI agent will understand how to:

  • Store webhook tokens (DingTalk, WeCom, Feishu, Telegram, Slack, etc.) securely in MGC Blackbox
  • Retrieve tokens at runtime without AI seeing plaintext
  • Send notifications through local scripts
  • Handle platform-specific differences
  • Rotate tokens without code changes

Prerequisites

  1. Install MGC Blackbox: pip install mgc-blackbox
  2. Start MGC service: mgc (runs at http://127.0.0.1:57219)
  3. Use MCP tools (mgc_save, mgc_get) for token management

> Important: For AI agents, use MCP tools. CLI may have port conflicts in some environments.


Supported Platforms

Platform Token Type Storage Format API Endpoint
DingTalk access_token + secret JSON https://oapi.dingtalk.com/robot/send
WeCom webhook key Plain text https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send
Feishu webhook_url Plain text Custom webhook URL
Telegram bot_token Plain text https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage
Slack webhook_url / bot_token JSON Incoming Webhook or Web API

Platform-Specific Storage

DingTalk

Requires both access_token and secret for signature verification.

{
  "access_token": "your_access_token",
  "secret": "your_secret",
  "webhook": "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx"
}

Storage key: info_type=config, info_owner=dingtalk_myapp

WeCom (Enterprise WeChat)

Requires only the webhook key from the custom robot configuration.

{
  "webhook_key": "your_webhook_key",
  "webhook_url": "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx"
}

Storage key: info_type=config, info_owner=wecom_myapp

Feishu (Lark)

Requires the webhook URL from the custom bot configuration.

{
  "webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx"
}

Storage key: info_type=config, info_owner=feishu_myapp

Telegram

Requires bot_token and optionally chat_id.

{
  "bot_token": "your_bot_token",
  "chat_id": "your_chat_id"
}

Storage key: info_type=config, info_owner=telegram_mybot

Slack

Can use either incoming webhook URL or bot token.

{
  "webhook_url": "https://hooks.slack.com/services/xxx",
  "bot_token": "xoxb-xxx",
  "channel": "#my-channel"
}

Storage key: info_type=config, info_owner=slack_myapp


Storing Webhook Tokens

Step 1: Prepare Token File

Create a JSON file containing your webhook token details (see Platform-Specific Storage above).

Step 2: Store in MGC

> Important: Use MCP tools for AI agents. CLI may have port conflicts in some environments.

Recommended: MCP Interface
- Use mgc_save MCP tool to store tokens
- Use mgc_get MCP tool to retrieve tokens

Alternative: CLI (for local development only)

mgc_save info_type=config info_owner=my_webhook < token.json

> Tip: Users can also store tokens manually via MGC WebUI at http://127.0.0.1:57218/skill


Webhook Token Pattern (Conceptual)

Local Script Pattern

A secure webhook script follows this pattern:

  1. Retrieve token from MGC (not visible to AI)
  2. Format message (platform-specific)
  3. Send request (HTTP POST)
  4. Return result (non-sensitive data only)

The script must never print or expose webhook tokens.

Conceptual Code Structure

function send_webhook(message):
    token = retrieve_from_mgc("my_webhook")
    payload = format_message(message, token)
    response = http_post(token["webhook_url"], payload)
    return response

MGC Blackbox API Reference

Service Endpoint

  • Base URL: http://127.0.0.1:57219
  • Token File: ~/.mgc/database/mgc_black_box/.mgc_token
  • Token: String token read from token file, required for all API calls

Get Token API

Endpoint: /api/mgc/sensitive/get
Method: POST
Headers:
- X-MGC-Token: (string token read from token file)
- Content-Type: application/json

Body fields:
- info_type: "config"
- info_owner: your chosen identifier

Response fields:
- code: status code
- data.content: JSON string containing stored token

Save Token API

Endpoint: /api/mgc/sensitive/save
Method: POST
Headers: same as above

Body fields:
- info_type: "config"
- info_owner: your identifier
- content: JSON string of token


Security Best Practices

  1. Never embed tokens in code
  2. Use MGC for token storage
  3. Retrieve tokens at runtime only
  4. Never log or print tokens
  5. Rotate tokens regularly
  6. Use separate tokens per platform/per bot
  7. Limit webhook permissions (send-only where possible)

Use Cases

  • Deployment notifications
  • CI/CD pipeline alerts
  • System monitoring alerts
  • Team collaboration bots
  • Automated workflow triggers

Learn More About MGC Blackbox

Want to learn more about MGC Blackbox?

  • Visit: https://github.com/zkeviny/MGC-Blackbox
  • Report issues: https://github.com/zkeviny/MGC-Blackbox/issues
  • Contact: mirgincipher@outlook.com

License

MIT

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Webhook 令牌零暴露安全推送怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_46820e02/token-safe-webhook-sender。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Webhook 令牌零暴露安全推送支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Webhook 令牌零暴露安全推送权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Webhook 令牌零暴露安全推送收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Webhook 令牌零暴露安全推送用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。