xiaohack's Blog - MCP协议
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items: 【个人开源项目】AutoRedTeam-Orchestrator AI 驱动的自动化红队编排框架
items: CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践
items: LLM Agent工具调用安全：从函数调用机制到MCP协议攻防的深度剖析

【个人开源项目】AutoRedTeam-Orchestrator AI 驱动的自动化红队编排框架
type: item
date: 2026-02-05T05:18:43+08:00
description: [开源] AutoRedTeam-Orchestrator - 给 AI 编辑器装上渗透测试工具箱项目简介AutoRedTeam-Orchestrator 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 驱动自动化渗透测试框架。它将 101 个安全工具 封装为 MCP 工具，可与支持 MCP 的 AI 编辑器 (Claude Code, Cursor, Windsurf, Kiro, Claude Desktop) 无缝集成，实现自然语言驱动的自动化安全测试。简单说：配置好之后，直接跟 AI 说「帮我扫描 xxx.com 的漏洞」就行了项目数据概览 指标数量 MCP 工具101Payload 库2,000+测试用例1,461漏洞检测器19 为什么选择 AutoRedTeam-Orchestrator？ 特性传统工具AutoRedTeam-Orchestrator 交互方式命令行记忆自然语言对话学习成本高（需记忆大量参数）低（AI 自动选择工具）工具整合手动切换工具101 工具统一接口攻击链规划人工规划MCTS 算法 + 知识图谱误报过滤人工验证OOB + 统计学验证报告生成手动编写一键生成专业报告会话管理无支持断点续传安全性各工具独立MCP 安全中间件统一防护 为什么做这个？最早是在用 HexStrike，还参与过二次开发，和 #96 分支作者 Ynee 也有过深入交流。后来在社区找到了 HexStrike 原作者，但他似乎遇到了一些生活上的困难，项目更新明显放缓了。与其等待，不如自己动手。正好使用中也积累了一些想法：为什么非得在 Kali 上跑？ → 做成 Windows 原生，Linux 也兼容为什么不能和 AI 编辑器联动？ → 基于 MCP 协议，Claude Code 直接调用为什么工具这么分散？ → 101 个工具整合到一起于是就有了这个项目。技术栈 & 兼容性技术栈语言 Python 3.10+协议 MCP (Model Context Protocol)并发 asyncio / httpx / aiohttp算法 MCTS 蒙特卡洛树搜索存储 内存图存储 / SQLite安全 输入验证 / 速率限制 / 操作授权已测试支持CLI 工具：Claude Code (终端)Gemini CLICodex CLI（道德感严重 ）iFlow CLIIDE / 桌面端：CursorWindsurfKiroClaude DesktopVS Code (with MCP extension)基本上只要能跑 MCP 的 IDE/CLI 都可以用这个项目结果案例： codex扫描时间过长我停了，具体各位佬可以重新测试一下GitHubGitHub - Coff0xc/AutoRedTeam-Orchestrator: AI-Driven Automated Red Team Orchestration Framework | AI驱动的自动化红队编排框架 | 101 MCP Tools | 2000+ Payloads | Full ATT&CK Coverage | MCTS Attack Planner | Knowledge Graph | Cross-platform欢迎 Star 和 PR！ 免责声明本工具仅限以下场景使用：授权渗透测试红队安全评估安全研究学习CTF 竞赛严禁用于：未经授权测试他人系统任何非法用途使用本工具造成的任何法律后果由使用者自行承担。狗头保命，希望大家合法合规使用~第一次在 L 站发自己的项目，有问题欢迎回帖讨论，也可以去 GitHub 发 Issue 或者按项目里的邮箱联系我，看到就会回复。希望大家共同进步，也请各位师傅斧正！📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1566499转载时间： 2026/2/5 05:19:59

CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践
type: item
date: 2026-01-25T00:27:59+08:00
description: CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践先附上开源工具链接：https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI从工具堆砌到智能调度：渗透测试的演进之路作为安全工程师，我们都经历过这样的场景：面对一个新的目标系统，我们需要在数十个安全工具之间不断切换，记忆各种复杂的命令行参数，手动分析海量的扫描结果，然后在不同的工具输出中寻找关联性。这种工作方式不仅效率低下，更严重的是，我们往往在工具的使用上花费了太多精力，反而减少了对安全威胁本质的思考时间。技术人的解决方案：CyberStrikeAI的设计理念CyberStrikeAI不是要取代安全工程师，而是要成为工程师的智能助手。基于一个朴素但强大的想法：用技术手段解决技术问题，让AI处理重复性工作，让人专注于创造性分析。效果对话效果MCP调用调用链核心架构：Golang + MCP协议的工程化实现// 核心架构简示 Agent Loop (AI决策引擎) ↓ MCP Server (工具调度中心) ↓ Security Executor (命令执行层) ↓ 98+ Security Tools (工具生态)技术栈选择背后的思考：Golang：并发性能优异，跨平台编译方便，部署简单 MCP协议：标准化工具调用，确保扩展性和兼容性 SQLite：轻量级数据存储，适合单机部署场景实际工作流程对比传统方式：# 1. 端口扫描 nmap -sS -sV -O 192.168.1.0/24 # 2. Web服务识别 httpx -l targets.txt -title -status-code # 3. 漏洞扫描 nuclei -l targets.txt -t /nuclei-templates/ # 4. 手动分析结果，决定下一步...CyberStrikeAI方式："对192.168.1.0/24网段进行全面的安全评估，重点关注Web服务漏洞"系统自动完成：识别网络范围，调用nmap进行主机发现 对发现的Web服务调用httpx进行指纹识别 基于服务指纹选择相应的漏洞检测模板 自动分析结果，对可疑目标进行深度扫描 生成结构化报告，包括漏洞详情和修复建议面向安全工程师的技术特性工具集成：不重复造轮子我集成了98+个经过社区验证的安全工具，包括：信息收集：nmap, subfinder, amass, theharvester 漏洞扫描：nuclei, sqlmap, xsser, dalfox Web安全：dirb, gobuster, nikto, wafw00f 专项工具：wpscan, jexboss, ysoserial每个工具都通过YAML配置文件进行标准化封装：name: "nmap" command: "nmap" args: ["-sT", "-sV", "-sC"] description: "网络扫描工具，用于发现网络主机、开放端口和服务" parameters: - name: "target" type: "string" description: "目标IP地址或域名" required: true智能决策：AI作为调度器AI在系统中的角色不是替代工具，而是智能调度器和结果分析器：// AI决策流程 1. 理解用户自然语言请求 2. 分析目标特征和测试需求 3. 选择最适合的工具组合 4. 动态调整参数优化扫描效果 5. 解析工具输出，提取关键信息 6. 基于发现决定后续测试路径实时监控：掌握测试全过程系统提供完整的执行监控：# 查看工具执行状态 GET /api/monitor # 实时查看漏洞统计 { "total": 23, "severityCount": { "critical": 2, "high": 5, "medium": 10, "low": 6 } }实际应用场景分析场景一：红队渗透测试需求：快速对目标企业进行外围渗透测试传统方式：手动信息收集 → 工具链执行 → 结果整理 (耗时：4-6小时)CyberStrikeAI：单次对话描述测试目标 → 自动执行完整流程 (耗时：30-60分钟)场景二：漏洞复现与验证需求：批量验证SRC提交的漏洞传统方式：逐个手动测试，重复性工作量大CyberStrikeAI：批量导入目标 → 自动匹配检测方案 → 生成验证报告场景三：安全巡检需求：定期对资产进行安全巡检传统方式：编写脚本，定时执行，人工分析CyberStrikeAI：配置巡检策略 → 自动执行 → 差异对比 → 告警通知扩展性与二次开发自定义工具集成通过标准的YAML配置即可集成新工具：name: "custom-scanner" command: "python3" args: […

LLM Agent工具调用安全：从函数调用机制到MCP协议攻防的深度剖析
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date: 2026-01-20T16:42:49+08:00
description: 前言2024年11月，Anthropic发布了Model Context Protocol（MCP），将其描述为"AI应用的USB-C接口"——一个让大语言模型能够无缝连接外部工具和数据源的通用协议。这一协议的发布标志着AI系统从单纯的文本生成迈向真正的"行动者"角色。然而，仅仅6个月后，安全研究人员就在MCP生态中发现了超过30个严重漏洞，其中包括CVSS评分高达9.6的远程代码执行漏洞（CVE-2025-6514）这并非孤例。根据OWASP Top 10 for LLM 2025的更新，Excessive Agency（过度授权）被列为LLM应用面临的核心风险之一。当AI Agent获得调用工具、执行代码、访问数据库的能力时，攻击者也获得了前所未有的攻击面。一个精心构造的提示词注入，就可能让Agent绕过安全限制，调用敏感工具，甚至在企业内网中横向移动Lakera AI在2025年第四季度的威胁报告中指出，针对AI Agent的攻击活动呈现爆发式增长，攻击者正在积极探索工具调用、文档访问、外部输入处理等新的攻击路径。更令人担忧的是，研究表明100%的测试LLM在面对跨Agent信任攻击时都会执行恶意命令——即使同样的命令在来自用户或RAG文档时会被拒绝本文将从攻击者的视角出发，系统性地剖析LLM Agent工具调用中的安全风险。我们将深入MCP协议的设计缺陷，分析工具投毒、间接提示词注入、跨Agent信任攻击等新型攻击手法，并提出一套完整的防御体系。文章将包含大量可复现的实验、真实CVE漏洞的技术分析，以及我们原创设计的MCPSecEval安全评估框架一、Agent工具调用机制全景1.1 从Function Calling到Tool Use的演进为什么工具调用成为AI的核心能力大语言模型（LLM）的能力边界一直受制于其"只能输出文本"的本质局限。无论模型参数量如何增长，它始终无法直接查询实时数据、执行计算、操作文件或与外部系统交互。这一局限催生了"工具调用"（Tool Use / Function Calling）技术的快速演进。第一阶段：ReAct范式（2022-2023）2022年，Yao等人提出的ReAct（Reasoning and Acting）框架开创了LLM与外部工具交互的先河。在这一范式下，模型通过"思考-行动-观察"的循环来完成复杂任务：​这种范式虽然有效，但存在明显的局限性：工具调用依赖于文本解析，格式不统一，容易出错，且难以扩展第二阶段：原生Function Calling（2023-2024）2023年6月，OpenAI在GPT-3.5和GPT-4中引入了原生的Function Calling能力。模型不再需要通过文本解析来调用工具，而是直接输出结构化的JSON格式调用请求：​这一改进显著提升了工具调用的可靠性和可扩展性，但每个应用仍需为每个工具编写定制的集成代码第三阶段：MCP协议标准化（2024至今）2024年11月，Anthropic发布了Model Context Protocol（MCP），试图解决工具集成的碎片化问题。MCP的核心理念是：1 统一接口：所有工具通过标准化的MCP Server暴露能力2 即插即用：MCP Client可以自动发现和使用任何符合协议的工具3 跨平台兼容：同一个MCP Server可以被不同的AI应用使用这种"USB-C式"的标准化愿景迅速获得了行业的广泛支持。截至2025年1月，已有超过50,000个MCP Server被发布到各大平台，涵盖数据库操作、文件管理、API调用、浏览器自动化等几乎所有领域工具调用的市场驱动力工具调用能力的爆发式增长背后有着强劲的市场驱动力：驱动因素具体表现数据支撑企业效率需求AI助手需要直接操作企业系统78%的企业计划部署Agent型AI（Gartner 2025）开发者体验减少重复的集成开发工作MCP减少了约70%的工具集成代码量用户期待用户希望AI能"做事"而不只是"说话"ChatGPT插件用户活跃度提升340%（OpenAI数据）竞争压力AI产品差异化的重要维度支持工具调用的产品获客成本降低45%然而，这种能力的扩展同时也带来了前所未有的安全风险。 传统的LLM安全主要关注输出内容的安全性（如拒绝生成有害内容），而工具调用安全则涉及到实际的系统操作——一个被攻击的Agent可能会删除文件、转账、泄露数据，甚至控制整个基础设施1.2 MCP协议架构深度剖析MCP的设计哲学与架构Model Context Protocol的设计借鉴了传统软件工程中的客户端-服务器架构，但针对LLM的特性做了专门的优化。理解MCP的架构是分析其安全风险的基础核心组件：MCP 架构由一个上层宿主（MCP Host）和多个下层 MCP Server…

CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践
type: item
date: 2026-01-19T22:58:31+08:00
description: CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践先附上开源工具链接：https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI从工具堆砌到智能调度：渗透测试的演进之路作为安全工程师，我们都经历过这样的场景：面对一个新的目标系统，我们需要在数十个安全工具之间不断切换，记忆各种复杂的命令行参数，手动分析海量的扫描结果，然后在不同的工具输出中寻找关联性。这种工作方式不仅效率低下，更严重的是，我们往往在工具的使用上花费了太多精力，反而减少了对安全威胁本质的思考时间。技术人的解决方案：CyberStrikeAI的设计理念CyberStrikeAI不是要取代安全工程师，而是要成为工程师的智能助手。基于一个朴素但强大的想法：用技术手段解决技术问题，让AI处理重复性工作，让人专注于创造性分析。效果对话效果MCP调用调用链核心架构：Golang + MCP协议的工程化实现// 核心架构简示 Agent Loop (AI决策引擎) ↓ MCP Server (工具调度中心) ↓ Security Executor (命令执行层) ↓ 98+ Security Tools (工具生态)技术栈选择背后的思考：Golang：并发性能优异，跨平台编译方便，部署简单 MCP协议：标准化工具调用，确保扩展性和兼容性 SQLite：轻量级数据存储，适合单机部署场景实际工作流程对比传统方式：# 1. 端口扫描 nmap -sS -sV -O 192.168.1.0/24 # 2. Web服务识别 httpx -l targets.txt -title -status-code # 3. 漏洞扫描 nuclei -l targets.txt -t /nuclei-templates/ # 4. 手动分析结果，决定下一步...CyberStrikeAI方式："对192.168.1.0/24网段进行全面的安全评估，重点关注Web服务漏洞"系统自动完成：识别网络范围，调用nmap进行主机发现 对发现的Web服务调用httpx进行指纹识别 基于服务指纹选择相应的漏洞检测模板 自动分析结果，对可疑目标进行深度扫描 生成结构化报告，包括漏洞详情和修复建议面向安全工程师的技术特性工具集成：不重复造轮子我集成了98+个经过社区验证的安全工具，包括：信息收集：nmap, subfinder, amass, theharvester 漏洞扫描：nuclei, sqlmap, xsser, dalfox Web安全：dirb, gobuster, nikto, wafw00f 专项工具：wpscan, jexboss, ysoserial每个工具都通过YAML配置文件进行标准化封装：name: "nmap" command: "nmap" args: ["-sT", "-sV", "-sC"] description: "网络扫描工具，用于发现网络主机、开放端口和服务" parameters: - name: "target" type: "string" description: "目标IP地址或域名" required: true智能决策：AI作为调度器AI在系统中的角色不是替代工具，而是智能调度器和结果分析器：// AI决策流程 1. 理解用户自然语言请求 2. 分析目标特征和测试需求 3. 选择最适合的工具组合 4. 动态调整参数优化扫描效果 5. 解析工具输出，提取关键信息 6. 基于发现决定后续测试路径实时监控：掌握测试全过程系统提供完整的执行监控：# 查看工具执行状态 GET /api/monitor # 实时查看漏洞统计 { "total": 23, "severityCount": { "critical": 2, "high": 5, "medium": 10, "low": 6 } }实际应用场景分析场景一：红队渗透测试需求：快速对目标企业进行外围渗透测试传统方式：手动信息收集 → 工具链执行 → 结果整理 (耗时：4-6小时)CyberStrikeAI：单次对话描述测试目标 → 自动执行完整流程 (耗时：30-60分钟)场景二：漏洞复现与验证需求：批量验证SRC提交的漏洞传统方式：逐个手动测试，重复性工作量大CyberStrikeAI：批量导入目标 → 自动匹配检测方案 → 生成验证报告场景三：安全巡检需求：定期对资产进行安全巡检传统方式：编写脚本，定时执行，人工分析CyberStrikeAI：配置巡检策略 → 自动执行 → 差异对比 → 告警通知扩展性与二次开发自定义工具集成通过标准的YAML配置即可集成新工具：name: "custom-scanner" command: "python3" args: […

CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践
type: item
date: 2026-01-18T02:09:40+08:00
description: CyberStrikeAI：让安全测试像对话一样简单——智能渗透测试的技术实践先附上开源工具链接：https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI从工具堆砌到智能调度：渗透测试的演进之路作为安全工程师，我们都经历过这样的场景：面对一个新的目标系统，我们需要在数十个安全工具之间不断切换，记忆各种复杂的命令行参数，手动分析海量的扫描结果，然后在不同的工具输出中寻找关联性。这种工作方式不仅效率低下，更严重的是，我们往往在工具的使用上花费了太多精力，反而减少了对安全威胁本质的思考时间。技术人的解决方案：CyberStrikeAI的设计理念CyberStrikeAI不是要取代安全工程师，而是要成为工程师的智能助手。基于一个朴素但强大的想法：用技术手段解决技术问题，让AI处理重复性工作，让人专注于创造性分析。效果对话效果MCP调用调用链核心架构：Golang + MCP协议的工程化实现// 核心架构简示 Agent Loop (AI决策引擎) ↓ MCP Server (工具调度中心) ↓ Security Executor (命令执行层) ↓ 98+ Security Tools (工具生态)技术栈选择背后的思考：Golang：并发性能优异，跨平台编译方便，部署简单 MCP协议：标准化工具调用，确保扩展性和兼容性 SQLite：轻量级数据存储，适合单机部署场景实际工作流程对比传统方式：# 1. 端口扫描 nmap -sS -sV -O 192.168.1.0/24 # 2. Web服务识别 httpx -l targets.txt -title -status-code # 3. 漏洞扫描 nuclei -l targets.txt -t /nuclei-templates/ # 4. 手动分析结果，决定下一步...CyberStrikeAI方式："对192.168.1.0/24网段进行全面的安全评估，重点关注Web服务漏洞"系统自动完成：识别网络范围，调用nmap进行主机发现 对发现的Web服务调用httpx进行指纹识别 基于服务指纹选择相应的漏洞检测模板 自动分析结果，对可疑目标进行深度扫描 生成结构化报告，包括漏洞详情和修复建议面向安全工程师的技术特性工具集成：不重复造轮子我集成了98+个经过社区验证的安全工具，包括：信息收集：nmap, subfinder, amass, theharvester 漏洞扫描：nuclei, sqlmap, xsser, dalfox Web安全：dirb, gobuster, nikto, wafw00f 专项工具：wpscan, jexboss, ysoserial每个工具都通过YAML配置文件进行标准化封装：name: "nmap" command: "nmap" args: ["-sT", "-sV", "-sC"] description: "网络扫描工具，用于发现网络主机、开放端口和服务" parameters: - name: "target" type: "string" description: "目标IP地址或域名" required: true智能决策：AI作为调度器AI在系统中的角色不是替代工具，而是智能调度器和结果分析器：// AI决策流程 1. 理解用户自然语言请求 2. 分析目标特征和测试需求 3. 选择最适合的工具组合 4. 动态调整参数优化扫描效果 5. 解析工具输出，提取关键信息 6. 基于发现决定后续测试路径实时监控：掌握测试全过程系统提供完整的执行监控：# 查看工具执行状态 GET /api/monitor # 实时查看漏洞统计 { "total": 23, "severityCount": { "critical": 2, "high": 5, "medium": 10, "low": 6 } }实际应用场景分析场景一：红队渗透测试需求：快速对目标企业进行外围渗透测试传统方式：手动信息收集 → 工具链执行 → 结果整理 (耗时：4-6小时)CyberStrikeAI：单次对话描述测试目标 → 自动执行完整流程 (耗时：30-60分钟)场景二：漏洞复现与验证需求：批量验证SRC提交的漏洞传统方式：逐个手动测试，重复性工作量大CyberStrikeAI：批量导入目标 → 自动匹配检测方案 → 生成验证报告场景三：安全巡检需求：定期对资产进行安全巡检传统方式：编写脚本，定时执行，人工分析CyberStrikeAI：配置巡检策略 → 自动执行 → 差异对比 → 告警通知扩展性与二次开发自定义工具集成通过标准的YAML配置即可集成新工具：name: "custom-scanner" command: "python3" args: […