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AI辅助渗透测试框架

Kali-MCP是一个AI辅助的渗透测试框架，通过整合大型语言模型（Claude）与真实的Kali Linux执行环境，使用Model Context Protocol（MCP）实现基于实际命令输出的证据化决策。

  • by Foolish-admin
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 Foolish-admin/Docker-Kali-MCP

使用说明

Kali MCP

人工智能辅助道德黑客框架（基于执行）

概述

Kali MCP是一个人工智能辅助的道德黑客框架，它使用模型上下文协议（MCP）将大型语言模型（Claude）与真实的Kali Linux执行环境集成在一起。

与仅提示的AI系统不同，该框架在Kali Linux中执行真实的命令，并迫使AI严格根据实际的命令输出进行推理。

这可以防止幻觉，并确保基于证据的决策。

关键概念

大多数AI安全工具只能：

  • 建议命令
  • 解释攻击路径
  • 假设预期结果

Kali MCP更进一步：

  • 执行真实的工具（Nmap、Metasploit等）
  • 返回原始stdout/stderr
  • 强制执行基于执行的推理
  • 防止模拟输出

建筑

克劳德（人工智能模型） ↓ MCP网桥（JSON-RPC标准） ↓ Kali MCP服务器（API烧瓶） ↓ Kali Linux Docker容器 ↓ 真正的安全工具

MCP层充当AI和操作系统之间的严格执行契约。

特征

  • 真正的Kali Linux（Kali滚动）
  • Docker隔离执行
  • 模型上下文协议（MCP）集成
  • JSON-RPC工具接口
  • 基于证据的人工智能推理
  • 便携式架构

项目结构

kali-mcp-project/
│
├── bridge/
│   └── kali_mcp_stdio.py
│
├── docker/
│   ├── Dockerfile
│   └── kali_mcp_server.py
│
├── requirements.txt
│
├── claude_config_example.json
│
└── README.md

先决条件

您必须安装：

  • Docker桌面（启用WSL2）
  • Python 3.10+
  • Claude Desktop（启用MCP支持）

安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/Foolish-admin/Docker-Kali-MCP.git
cd Docker-Kali-MCP

2.安装Python依赖项

pip install -r requirements.txt

3.构建Docker镜像

docker build -t kali-mcp docker/

4.运行容器

docker run -d -p 5000:5000 --name kali-mcp kali-mcp

5.配置克劳德MCP

复制 claude_config_example.json 进入您的Claude配置目录，并根据需要进行调整。

确保桥接路径指向：

bridge/kali_mcp_stdio.py

用法

运行后，AI可以调用MCP工具：

  • 工具名称： kali_run
  • 输入：shell命令字符串
  • 输出：原始stdout、stderr、返回代码

例子：

nmap -sV 192.168.1.10

返回给AI的输出始终是真实的执行结果。

工作流示例

  1. AI执行侦察
  2. 枚举服务
  3. 识别漏洞
  4. 执行漏洞利用工具
  5. 根据实际产出调整策略

所有推理都基于实际的系统响应。

道德使用免责声明

本项目严格用于：

  • 教育目的
  • 授权实验室环境
  • 夺旗（CTF）平台
  • 受控安全研究

未经明确授权，不得对系统使用。

作者不对误用负责。

作者

赛查兰·纳拉加拉

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