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渗透测试工具集成平台

MCP-pentest是一个AI辅助的渗透测试平台，用于协调常用评估工具、规范化测试流程并确保人工测试员对测试范围、方法和报告的控制。

  • by allsmog
  • Python
  • 本地部署
  • 22 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 allsmog/mcp-pentest

使用说明

mcp渗透测试

授权渗透测试MCP服务器，用于人工智能辅助的安全操作员。 它协调了通用评估工具，规范了参与环境，以及 使人类戊酯控制范围、方法和报告。


An AI-driven assistant and middleware for penetration testing engagements

概览

区域 mcp pentest提供什么
MCP surface 本地stdio服务器，将pentest工具暴露给兼容的AI客户端
工具 Nmap、Gobuster和可扩展的授权评估集成
工作流程 侦察、扫描、漏洞利用支持、漏洞利用后记录和报告
输出 标准化的扫描事件、参与上下文、调查结果和报告准备笔记
安全性 专为具有明确授权和人工操作员控制的合法测试而设计

状态

mcp-pentest处于alpha阶段，正在积极开发中。欢迎投稿 用于新工具集成、UI/UX、文档、测试和报告 工作流程。看 贡献.md 关于如何开始。

🔍 概述

模型上下文提供者（MCP）是一个开源框架，将人工智能与渗透测试工具连接起来。MCP与各种渗透测试工具接口，实时解析和丰富其输出，并严格遵循标准渗透测试流程。它指导人类戊酯通过每个阶段——从侦察和扫描到开发、开发后和报告——与既定的方法保持一致。

⚠️ 免责声明：此工具旨在通过适当授权进行法律安全测试。滥用此软件未经授权访问系统是非法和不道德的。

✨ 主要特点

  • 方法论执行：确保每次参与都经过适当的阶段（侦察）→ 扫描→ 剥削→ 实施漏洞利用→ 报告）。
  • 实时上下文聚合：捕获工具输出，将数据规范化为统一的参与上下文，并将其存储以供分析。
  • LLM驱动的见解：利用大型语言模型来解释调查结果，并在参与过程中提供指导。
  • 无缝工具集成：充当连接到主要pentest工具的中间件层，将其结果转换为通用事件格式。
  • 安全数据处理：对处理的数据实施严格的安全性，包括在与LLM交互时进行净化。
  • 报告和知识保留：以结构化格式记录所有调查结果和行动，以便生成报告。

🏗️ 建筑

MCP构建在基于微服务的事件驱动系统之上，该系统部署在容器化环境中：

  • 核心上下文处理引擎：中央大脑，汇总和规范来自所有工具的数据
  • AI驱动的攻击路径分析器：识别潜在的攻击路径并确定目标的优先级
  • 基于插件的集成框架：用于与外部工具接口的可扩展系统
  • 安全记录和报告模块：维护参与日志并生成报告
  • 实时LLM查询界面：为查询结果提供自然语言界面
  • 基于角色的访问控制：加强所有操作的安全性

🧰 集成工具

MCP目前与以下工具集成：

网络扫描和枚举

Web枚举

  • Gobuster：目录和文件暴力破解
  • 无：Web服务器漏洞扫描程序

开发与后开发

密码攻击

权限提升

🚀 入门指南

先决条件

  • Python 3.8+
  • Nmap（用于网络扫描）
  • Gobuster（用于网络枚举）
  • 渗透测试的适当授权和范围定义

安装

  1. 克隆此存储库：
git clone https://github.com/allsmog/mcp-pentest.git
cd mcp-pentest
  1. 安装MCP服务器：
pip install -e .
  1. 安装所需的依赖项：
pip install mcp

使用Claude Desktop进行测试

  1. 将此MCP服务器添加到您的Claude Desktop配置中。编辑您的 claude_desktop_config.json:
{
  "mcpServers": {
    "mcp-pentest": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-pentest/server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

  1. 重新启动克劳德桌面

  2. 现在，您应该可以在Claude Desktop中看到可用的渗透测试工具。尝试以下命令：

    • “在127.0.0.1上运行nmap扫描”
    • “对执行gobuster目录扫描https://httpbin.org"
    • “显示最新的扫描事件”

手动测试

您也可以直接测试服务器：

# Run the MCP server
python server.py

# The server will communicate via stdio using the MCP protocol

查看我们的 文档 获取完整的API参考资料和示例。

📋 项目路线图

以下是我们目前正在进行的工作：

  • []完成核心上下文引擎实现
  • []完成初始工具集成
  • []构建基于AI的攻击路径分析器
  • []开发web UI
  • []创建全面的测试套件
  • []添加其他工具集成
  • []执行报告生成

我们欢迎对这些领域的任何贡献！

🤝 贡献

欢迎并感谢您的贡献！请参阅 贡献.md 作为指导方针。

您如何提供帮助

我们特别寻求以下方面的帮助：

  1. 工具集成：添加对更多安全工具的支持
  2. 测试：真实世界的测试和错误报告
  3. 文档：改进和扩大指南
  4. 前端开发：构建web界面
  5. AI组件：加强LLM集成和攻击路径分析

添加新的工具集成

我们特别欢迎对新工具集成的贡献。查看我们的 工具集成指南 了解如何添加对其他工具的支持。

💬 社区

  • 问题：使用GitHub issues进行错误报告和功能请求
  • 讨论：GitHub讨论一般问题和想法

📜 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🔐 安全考虑

鉴于此工具的性质，请特别注意安全性：

  • 切勿提交凭据、API密钥或敏感信息
  • 始终遵循负责任的披露做法
  • 在测试任何系统之前，确保获得适当的授权

📚 文档

🙏 致谢

  • 多亏了所有开源渗透测试工具，这个项目才得以建立
  • 特别表彰激励这项工作的安全研究人员和工具开发人员

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