MCP Pentest

🚀 模型上下文提供程序（MCP）用於滲透測試

模型上下文提供程序（MCP）是一款基於AI的助手和中間件，專為滲透測試活動打造。它能整合多種安全工具，分析其輸出結果，為測試人員提供有價值的見解與建議，助力高效開展滲透測試工作。

🚀 快速開始

項目背景

模型上下文提供程序（MCP）是一個基於AI的助手和中間件，用於協調和自動化滲透測試活動。它旨在整合多種安全工具，分析其輸出，併為測試人員提供有價值的見解和建議。

核心功能

• 任務管理：調度和跟蹤各種滲透測試任務。
• 數據收集與分析：從不同的安全工具中收集數據，並進行關聯分析。
• AI輔助決策：利用機器學習模型識別潛在的攻擊向量並評估風險。
• 報告生成：自動生成詳細的滲透測試報告。

✨ 主要特性

項目架構

MCP 的架構分為以下幾個主要部分：

1. 上下文引擎：負責從各種安全工具中收集數據，並構建統一的上下文視圖。
2. 任務調度器：管理和調度滲透測試任務。
3. AI分析模塊：利用機器學習模型進行攻擊路徑分析和風險評估。
4. 用戶接口：提供直觀的界面，便於測試人員與系統交互。

💻 使用示例

基礎用法

1. 創建新的滲透測試任務

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"]}}'

2. 啟動偵察掃描

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"}}'

3. 查詢AI助手

curl -X POST http://localhost:8000/api/query -H "Content-Type: application/json" -d '{"engagement_id": "YOUR_ENGAGEMENT_ID", "query": "根據當前的發現，最有可能的攻擊向量是什麼？"}'

📚 詳細文檔

項目路線圖

我們目前正在開發以下功能：

• 完成核心上下文引擎的實現
• 初始工具集成完成
• 構建AI驅動的攻擊路徑分析器
• 開發Web界面
• 創建全面的測試套件
• 添加更多工具支持
• 實現報告生成

如何貢獻

我們特別歡迎以下方面的幫助：

1. 工具集成：添加對更多安全工具的支持
2. 測試：進行實際測試和錯誤報告
3. 文檔改進：完善和擴展指南
4. UI開發：構建Web界面
5. AI組件優化：增強LLM集成和攻擊路徑分析

社區資源

• 問題跟蹤：使用GitHub問題來報告錯誤和功能請求
• 討論區：在GitHub討論中提出一般性問題和想法

📄 許可證

此項目根據MIT許可證分發，詳細信息請參閱LICENSE文件。

⚠️ 重要提示

鑑於該工具的性質，請特別注意以下幾點：

• 從未提交憑據、API密鑰或敏感信息
• 始終遵循負責任的披露實踐
• 在測試任何系統之前確保獲得適當授權

💡 使用建議

如果你想為項目貢獻力量，可以從自己擅長的領域入手，如工具集成、測試、文檔改進等。同時，在使用過程中遇到任何問題或有新的想法，都可以通過社區資源中的渠道與大家交流。