AI导哈

渗透测试助手

KaliBotMCP是一个结合Kali Linux渗透测试工具和OpenAI的GPT模型的智能对话安全助手，通过Telegram提供自然语言交互。

  • by 3p1c0w3nd
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 3p1c0w3nd/kali-linux-mcp

使用说明

🔐 KaliBot-基于人工智能的渗透测试助手

Conversational AI assistant for Kali Linux security tools via Telegram

Features • Installation • Usage • Architecture • Extending

概述

KaliBotMCP将Kali Linux渗透测试工具的强大功能与OpenAI的GPT模型和模型上下文协议（MCP）相结合，创建了一个可通过Telegram访问的智能会话安全助手。

用户可以使用哥伦比亚西班牙语的自然语言与安全工具进行交互，而不是记忆复杂的命令语法，这使得渗透测试更容易访问，同时保持了原生Kali工具的全部功能。

特性

🤖 自然语言接口

  • 自然地说话以执行复杂的安全工具
  • GPT-4驱动的哥伦比亚西班牙语会话AI
  • 情境意识维护对话历史
  • 安全概念的教育解释

🛠️ 渗透测试工具集

  • 网络扫描 -马萨诸塞州nmap
  • 网站分析 -nikto、gobuster、sqlmap、whatweb
  • 密码破解 -九头蛇、约翰、哈士猫
  • 无线安全 -爱尔兰航空公司
  • 剥削 -msfvenom，元绘图
  • 侦察 -谁，挖，收割者

📦 系统操作

  • 下载文件和克隆存储库
  • 通过apt、pip、gem、npm、cargo安装软件包
  • 读取、移动和复制系统文件
  • 可选的sudo密码集成

💬 电报集成

  • 移动优先接口
  • 交互式命令按钮
  • 用户访问控制
  • 长输出分页

安装

先决条件

设置

克隆存储库：

git clone https://github.com/3p1c0w3nd/kali-linux-mcp.git
cd kali-linux-mcp/v2

创建虚拟环境：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置环境：

cp .env.example .env
nano .env

在中设置您的凭据 .env:

TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token_here
TELEGRAM_ALLOWED_USERS=your_user_id_here
OPENAI_API_KEY=sk-your_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

从以下位置获取您的Telegram用户ID @用户信息机器人

运行机器人：

python3 main.py

用法

自然语言示例

User: hola
Bot: ¡Qué más parce! 👋 Soy Blizzacjk, your pentesting assistant...

User: scan google.com for open ports
Bot: Scanning ports 1-1000 on google.com with Nmap...
     [Executes: nmap -p 1-1000 google.com]

User: download seclists
Bot: Downloading complete SecLists repository (~1GB)...
     [Clones: https://github.com/danielmiessler/SecLists.git]

User: install hashcat
Bot: Installing hashcat via apt...
     [Executes: sudo apt install hashcat]

User: read /etc/hosts
Bot: Reading /etc/hosts...
     [Displays file contents]

直接命令

命令 描述
/tools 列出所有已安装的工具
/categories 按类别浏览工具
/status 系统状态（AI、工具）
/clear 清晰的AI背景
/help 完整帮助菜单

建筑

┌─────────────────┐
│   Telegram      │
│   Interface     │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  telegram_bot   │  ← User validation, routing
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  ai_assistant   │  ← OpenAI GPT-4, NLP
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│ tool_executor   │  ← Command execution
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┐
    ▼         ▼
┌─────────┐ ┌──────────────┐
│tool_sys │ │tool_discovery│
│• DL     │ │• Detection   │
│• PKG    │ │• Cataloging  │
└─────────┘ └──────────────┘

核心模块

文件 责任
main.py 入口点，机器人初始化
telegram_bot.py 电报接口、消息处理
ai_assistant.py OpenAI集成，JSON解析
tool_executor.py Kali Linux工具执行
tool_system.py 系统操作（下载、安装）
tool_discovery.py 自动刀具检测
config.py 集中配置

延伸

添加新工具

1.注册 tool_discovery.py

添加到 common_kali_tools 字典：

self.common_kali_tools = {
    # ...
    "subfinder": {
        "category": "info_gathering",
        "description": "Subdomain discovery tool"
    },
}

可用类别： reconnaissance, scanning, web_scan, exploitation, password, wireless, sniffing, forensics, info_gathering

2.在中创建执行器 tool_executor.py

async def execute_subfinder(self, params: Dict) -> str:
    """Execute subfinder for subdomain discovery"""
    domain = params["domain"]
    output = params.get("output", f"{domain}_subdomains.txt")
    
    command = f"subfinder -d {domain} -o {output}"
    
    if params.get("silent"):
        command += " -silent"
    
    result = await self.run_command(command, timeout=300)
    
    if result.get("success") and os.path.exists(output):
        lines = open(output).readlines()
        result["subdomains_found"] = len(lines)
        result["output_file"] = output
    
    return self._format_result(result)

3.登记执行人

在 execute_tool 方法，添加到 tool_methods:

tool_methods = {
    "nmap": self.execute_nmap,
    "subfinder": self.execute_subfinder,
    # ...
}

4.更新AI提示

添加示例至 prompts/ai_assistant.txt:

Usuario: "busca subdominios de example.com"
{"tool": "subfinder", "parameters": {"domain": "example.com"}, "explanation": "Buscando subdominios de example.com con subfinder"}

5.重启机器人

pkill -f main.py
python3 main.py

移除工具

1.删除 tool_discovery.py

从以下位置移除工具入口 common_kali_tools

2.删除执行器（如果存在）

删除 execute_* 方法从 tool_executor.py

3.从映射中删除

从中删除 tool_methods 词典

4.更新提示

从中删除示例 prompts/ai_assistant.txt

安全

⚠️ 警告： 这是一个仅用于受控测试环境的实验项目。

最佳实践

  • 仅在授权的测试环境中使用
  • 通过以下方式限制用户访问 TELEGRAM_ALLOWED_USERS
  • 避免储存 ROOT_PASSWORD 生产中
  • 仅在专用Kali Linux系统上运行
  • 在渗透测试之前，始终获得书面授权

ROOT_PASSWORD配置

对于开发，您可以设置：

ROOT_PASSWORD=your_password

推荐： 改为配置无密码sudo：

sudo visudo
# Add:
your_username ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

资源

贡献

欢迎投稿！感兴趣的领域：

  • 其他工具执行器（Burp Suite CLI、高级SQLMap等）
  • 输入净化改进
  • 限速实施
  • Web界面替代方案
  • 文档和教程

流程：

  1. 分叉存储库
  2. 创建特征分支(git checkout -b feature/new-tool)
  3. 提交更改(git commit -am 'Add new tool')
  4. 推送到分支(git push origin feature/new-tool)
  5. 打开拉取请求

许可证

这个项目是开源的，可以在MIT许可证下使用。

免责声明

这个项目是 仅用于教育和研究目的未经明确书面授权使用渗透测试工具 非法的 在大多数司法管辖区。

作者不对误用此软件负责。始终践行道德黑客行为并获得适当的认证（OSCP、CEH等）。

仅在以下情况下使用KaliBotMCP：

  • 您自己的系统
  • 授权测试环境（HackTheBox、TryHackMe）
  • 合法签约的安全审计

致谢

Made with ❤️ by 3p1c0w3nd

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