sooryathejas/metatronlinux (Parrot OS) पर स्थानीय LLM का उपयोग करने वाला AI-संचालित पैठ परीक्षण सहायक
AI-संचालित पेनेट्रेशन टेस्टिंग सहायक जो linux (Parrot OS) पर लोकल LLM का उपयोग करता है
Metatron एक CLI-आधारित AI पेनेट्रेशन टेस्टिंग सहायक है जो पूरी तरह से आपकी लोकल मशीन पर चलता है — कोई क्लाउड नहीं, कोई API कुंजी नहीं, कोई सदस्यता नहीं।
आप इसे एक लक्ष्य IP या डोमेन देते हैं। यह वास्तविक recon टूल चलाता है (nmap, whois, whatweb, curl, dig, nikto), सभी परिणाम लोकल रूप से चल रहे AI मॉडल को भेजता है, और AI लक्ष्य का विश्लेषण करता है, कमजोरियों की पहचान करता है, exploits सुझाता है, और समाधान की सिफारिश करता है। सब कुछ पूर्ण स्कैन इतिहास के साथ MariaDB डेटाबेस में सहेजा जाता है।
metatron-qwen द्वारा संचालित, 100% ऑफ़लाइन चलता हैMetatron आपको '2.view history' चुनकर -> slno चुनें और export करके स्कैन परिणामों को स्वच्छ, साझा करने योग्य रिपोर्ट प्रारूपों में निर्यात करने की अनुमति देता है
मुख्य मेनू
लक्ष्य पर recon टूल चल रहे हैं
metatron-qwen स्कैन परिणामों का विश्लेषण कर रहा है
कमजोरियाँ डेटाबेस में सहेजी गईं
स्कैन परिणामों को PDF और/या HTML के रूप में निर्यात करें
git clone https://github.com/sooryathejas/METATRON.git
cd METATRON
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
sudo apt install nmap whois whatweb curl dnsutils nikto
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b
⚠️ इस मॉडल को कम से कम 8.4 GB RAM की आवश्यकता है। यदि आपके सिस्टम में कम है, तो 4b वैरिएंट का उपयोग करें:
ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:4bफिर
Modelfileको संपादित करें और FROM लाइन को 4b मॉडल में बदलें।
रिपॉजिटरी में एक Modelfile शामिल है जो बेस मॉडल को pentest-विशिष्ट पैरामीटरों के साथ फ़ाइन-ट्यून करता है:
ollama create metatron-qwen -f Modelfile
यह आपका लोकल metatron-qwen मॉडल निम्न पैरामीटरों के साथ बनाता है:
ollama list
आपको सूची में metatron-qwen दिखाई देना चाहिए।
sudo systemctl start mariadb
sudo systemctl enable mariadb
mysql -u root
CREATE DATABASE metatron;
CREATE USER 'metatron'@'localhost' IDENTIFIED BY '123';
GRANT ALL PRIVILEGES ON metatron.* TO 'metatron'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;
mysql -u metatron -p123 metatron
CREATE TABLE history (
sl_no INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
target VARCHAR(255) NOT NULL,
scan_date DATETIME NOT NULL,
status VARCHAR(50) DEFAULT 'active'
);
CREATE TABLE vulnerabilities (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
sl_no INT,
vuln_name TEXT,
severity VARCHAR(50),
port VARCHAR(20),
service VARCHAR(100),
description TEXT,
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
);
CREATE TABLE fixes (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
sl_no INT,
vuln_id INT,
fix_text TEXT,
source VARCHAR(50),
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no),
FOREIGN KEY (vuln_id) REFERENCES vulnerabilities(id)
);
CREATE TABLE exploits_attempted (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
sl_no INT,
exploit_name TEXT,
tool_used TEXT,
payload LONGTEXT,
result TEXT,
notes TEXT,
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
);
CREATE TABLE summary (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
sl_no INT,
raw_scan LONGTEXT,
ai_analysis LONGTEXT,
risk_level VARCHAR(50),
generated_at DATETIME,
FOREIGN KEY (sl_no) REFERENCES history(sl_no)
);
Metatron को चलाने के लिए दो टर्मिनल टैब की आवश्यकता होती है।
ollama run metatron-qwen
जब तक आपको >>> प्रॉम्प्ट दिखाई न दे, प्रतीक्षा करें। इसका मतलब है कि मॉडल मेमोरी में लोड हो गया है और तैयार है। आप इस टर्मिनल को बैकग्राउंड में चालू छोड़ सकते हैं।
cd ~/METATRON
source venv/bin/activate
python metatron.py
1. मुख्य मेनू दिखाई देता है:
[1] New Scan
[2] View History
[3] Exit
2. [1] नया स्कैन चुनें → अपना लक्ष्य दर्ज करें:
[?] Enter target IP or domain: 192.168.1.1
या
[?] Enter target IP or domain: example.com
3. चलाने के लिए recon टूल चुनें:
[1] nmap
[2] whois
[3] whatweb
[4] curl headers
[5] dig DNS
[6] nikto
[a] Run all (except nikto)
[n] Run all + nikto (slow)
4. Metatron टूल्स चलाता है, परिणाम AI को भेजता है, और विश्लेषण प्रिंट करता है।
5. सब कुछ स्वचालित रूप से MariaDB में सहेजा जाता है।
6. स्कैन के बाद आप किसी भी परिणाम को संपादित या हटा सकते हैं।
METATRON/
├── metatron.py ← main CLI entry point
├── db.py ← MariaDB connection and all CRUD operations
├── tools.py ← recon tool runners (nmap, whois, etc.)
├── llm.py ← Ollama interface and AI tool dispatch loop
├── search.py ← DuckDuckGo web search and CVE lookup
├── Modelfile ← custom model config for metatron-qwen
├── requirements.txt ← Python dependencies
├── .gitignore ← excludes venv, pycache, db files
├── LICENSE ← MIT License
├── README.md ← this file
└── screenshots/ ← terminal screenshots for documentation
सभी 5 टेबल्स history टेबल से sl_no (सत्र संख्या) द्वारा जुड़ी हुई हैं:
history ← one row per scan session (sl_no is the spine)
│
├── vulnerabilities ← vulns found, linked by sl_no
│ │
│ └── fixes ← fixes per vuln, linked by vuln_id + sl_no
│
├── exploits_attempted ← exploits tried, linked by sl_no
│
└── summary ← full AI analysis dump, linked by sl_no
यह टूल केवल शैक्षिक उद्देश्यों और अधिकृत पेनेट्रेशन टेस्टिंग के लिए है।
Soorya Thejas
यह प्रोजेक्ट MIT लाइसेंस के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त है — विवरण के लिए LICENSE फ़ाइल देखें।
| घटक | तकनीक |
|---|
| भाषा | Python 3 |
| AI मॉडल | metatron-qwen (फ़ाइन-ट्यून्ड Qwen 3.5) |
| बेस मॉडल | huihui_ai/qwen3.5-abliterated:9b |
| LLM रनर | Ollama |
| डेटाबेस | MariaDB |
| OS | Parrot OS (Debian-आधारित) |
| खोज | DuckDuckGo (मुफ़्त, कोई कुंजी नहीं) |