MCP Pentest

🚀 モデルコンテキストプロバイダ（MCP） 浸透テスト向け

AIベースのアシスタントとミドルウェアで、浸透テスト活動を支援します。

🚀 クイックスタート

モデルコンテキストプロバイダ（MCP）は、浸透テスト活動の調整と自動化を行うためのAIベースのアシスタントとミドルウェアです。複数のセキュリティツールを統合し、その出力を分析し、テスト担当者に有益な洞察と提案を提供することを目的としています。

✨ 主な機能

• タスク管理：様々な浸透テストタスクのスケジューリングと追跡。
• データ収集と分析：異なるセキュリティツールからデータを収集し、関連分析を行う。
• AIによる意思決定支援：機械学習モデルを利用して潜在的な攻撃ベクトルを識別し、リスクを評価する。
• レポート生成：詳細な浸透テストレポートを自動生成する。

📦 インストール

MCPは現在開発中で、インストールに関する具体的な手順はまだ提供されていません。

💻 使用例

基本的な使用法

新しい浸透テストタスクの作成

curl -X POST http://localhost:8000/api/engagements -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "Example Corp 評估", "scope": {"ip_ranges": ["192.168.1.0/24"], "domains": ["example.com"]}}'

偵察スキャンの開始

curl -X POST http://localhost:8000/api/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"engagement_id": "YOUR_ENGAGEMENT_ID", "tool": "theHarvester", "parameters": {"target": "example.com"}}'

AIアシスタントへのクエリ

curl -X POST http://localhost:8000/api/query -H "Content-Type: application/json" -d '{"engagement_id": "YOUR_ENGAGEMENT_ID", "query": "根据当前的发现，最有可能的攻击向量是什么？"}'

📚 ドキュメント

プロジェクトアーキテクチャ

MCPのアーキテクチャは以下の主要部分に分かれています。

1. コンテキストエンジン：様々なセキュリティツールからデータを収集し、統一されたコンテキストビューを構築する。
2. タスクスケジューラ：浸透テストタスクの管理とスケジューリングを行う。
3. AI分析モジュール：機械学習モデルを利用して攻撃パス分析とリスク評価を行う。
4. ユーザーインターフェース：テスト担当者がシステムと対話しやすい直感的なインターフェースを提供する。

プロジェクトロードマップ

現在、以下の機能を開発中です。

• コアコンテキストエンジンの実装を完了する。
• 初期のツール統合を完了する。
• AI駆動の攻撃パス分析器を構築する。
• Webインターフェースを開発する。
• 包括的なテストセットを作成する。
• より多くのツールサポートを追加する。
• レポート生成を実装する。

コントリビュートの方法

以下の分野での貢献を歓迎します。

1. ツール統合：より多くのセキュリティツールのサポートを追加する。
2. テスト：実際のテストを行い、エラー報告を行う。
3. ドキュメントの改善：ガイドを充実させ、拡張する。
4. UI開発：Webインターフェースを構築する。
5. AIコンポーネントの最適化：LLM統合と攻撃パス分析を強化する。

コミュニティリソース

• 問題追跡：GitHubのIssuesを使用して、エラーや機能要求を報告します。
• ディスカッションエリア：GitHubのDiscussionsで一般的な質問やアイデアを共有します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で配布されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

⚠️ 重要提示

このツールの性質上、以下の点に特に注意してください。

• 資格情報、APIキー、または機密情報を決して投稿しないでください。
• 常に責任ある開示の実践に従ってください。
• いかなるシステムをテストする前に、適切な許可を得てください。