MCP Pentest

🚀 模型上下文提供程序（MCP）用于渗透测试

模型上下文提供程序（MCP）是一款基于AI的助手和中间件，专为渗透测试活动打造。它能整合多种安全工具，分析其输出结果，为测试人员提供有价值的见解与建议，助力高效开展渗透测试工作。

🚀 快速开始

项目背景

模型上下文提供程序（MCP）是一个基于AI的助手和中间件，用于协调和自动化渗透测试活动。它旨在整合多种安全工具，分析其输出，并为测试人员提供有价值的见解和建议。

核心功能

• 任务管理：调度和跟踪各种渗透测试任务。
• 数据收集与分析：从不同的安全工具中收集数据，并进行关联分析。
• AI辅助决策：利用机器学习模型识别潜在的攻击向量并评估风险。
• 报告生成：自动生成详细的渗透测试报告。

✨ 主要特性

项目架构

MCP 的架构分为以下几个主要部分：

1. 上下文引擎：负责从各种安全工具中收集数据，并构建统一的上下文视图。
2. 任务调度器：管理和调度渗透测试任务。
3. AI分析模块：利用机器学习模型进行攻击路径分析和风险评估。
4. 用户接口：提供直观的界面，便于测试人员与系统交互。

💻 使用示例

基础用法

1. 创建新的渗透测试任务

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

2. 启动侦察扫描

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. 查询AI助手

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？"}'

📚 详细文档

项目路线图

我们目前正在开发以下功能：

• 完成核心上下文引擎的实现
• 初始工具集成完成
• 构建AI驱动的攻击路径分析器
• 开发Web界面
• 创建全面的测试套件
• 添加更多工具支持
• 实现报告生成

如何贡献

我们特别欢迎以下方面的帮助：

1. 工具集成：添加对更多安全工具的支持
2. 测试：进行实际测试和错误报告
3. 文档改进：完善和扩展指南
4. UI开发：构建Web界面
5. AI组件优化：增强LLM集成和攻击路径分析

社区资源

• 问题跟踪：使用GitHub问题来报告错误和功能请求
• 讨论区：在GitHub讨论中提出一般性问题和想法

📄 许可证

此项目根据MIT许可证分发，详细信息请参阅LICENSE文件。

⚠️ 重要提示

鉴于该工具的性质，请特别注意以下几点：

• 从未提交凭据、API密钥或敏感信息
• 始终遵循负责任的披露实践
• 在测试任何系统之前确保获得适当授权

💡 使用建议

如果你想为项目贡献力量，可以从自己擅长的领域入手，如工具集成、测试、文档改进等。同时，在使用过程中遇到任何问题或有新的想法，都可以通过社区资源中的渠道与大家交流。