cspf-founder/red-clippy오픈소스 침투 테스트 관리 도구로, AI 에이전트가 운영하도록 설계되었습니다.
AI 에이전트가 운영하도록 만들어진 오픈소스 침투 테스트 관리 도구입니다. MCP를 통해 Claude Code에 연결하면 에이전트가 함께 참여하여 작업을 수행합니다: 범위와 자산, 정찰 관찰, 방법론 커버리지, 그리고 CVSS와 증거가 포함된 발견 사항까지.
실제 참여의 규율을 포기하지 않으면서 에이전트의 속도를 원하는 테스터를 위해 만들어졌습니다. 작업이 반복되지 않고, 발견 사항이 세션 사이에 사라지지 않으며, 입증되지 않은 것은 보고서에 도달하지 않습니다.
전체 문서: https://cspf-founder.github.io/red-clippy/
코딩 에이전트는 이제 진정으로 유용한 테스터가 되었습니다. 셸을 가지고 있고, 당신이 사용하는 것과 동일한 도구를 실행하며, 빠르게 영역을 커버합니다. 하나를 대상에 지정하면 무언가를 찾아낼 것입니다.
그러다 컨텍스트 윈도우가 가득 차고, 참여는 사라집니다. 다음 세션은 이미 정리한 호스트를 다시 스캔하고, 이미 배제한 것을 다시 테스트하며, 범위의 어느 부분이 건드려졌는지 알려줄 수 없습니다. 트랜스크립트 어딘가에는 아무도 기록하지 않은 확인된 SQL 인젝션이 있습니다.
Red Clippy는 에이전트가 스스로 가지고 있지 않은 두 가지를 제공하여 이 문제를 해결합니다.
작업을 둘 곳. 모든 자산, 관찰, 점검, 발견 사항은 테스트가 진행됨에 따라 스크롤백 버퍼가 아닌 데이터베이스에 저장됩니다. 커버리지는 기억이 아닌 쿼리가 됩니다: 어떤 자산이 존재하는지, 각 자산에서 어떤 점검이 정리되었는지, 무엇이 이미 보고되었는지. 내일의 세션은 마지막 세션이 멈춘 정확한 지점에서 이어집니다.
따라야 할 규칙. Red Team Instructions 문서는 에이전트가 무언가를 하기 전에 MCP 핸드셰이크에서 에이전트에 전달됩니다: 보고 전 검증, 모든 주장 입증, 영향을 입증하는 데 필요한 최소한의 접근만 취하기, 제3자 시스템은 건드리지 않기. 팀과 고객마다 사내 규칙이 다르므로 조직별 및 참여별로 재정의할 수 있습니다.
당신은 항상 루프 안에 있습니다. 에이전트가 작성하는 모든 것은 웹 UI의 평범한 행이며, 검토하고, 수정하고, 재분류하거나, 버릴 수 있습니다.
[!CAUTION] 승인된 테스트만. Red Clippy는 참여 계약 하에 작업하는 침투 테스터를 위한 것입니다. 소유하거나 명시적인 서면 허가를 받은 시스템만 테스트하십시오. 범위 표시와 Red Team Instructions는 에이전트를 교전 규칙 안에 유지하기 위해 존재하지만, 이는 가드레일이지 승인이 아닙니다. 에이전트는 당신의 권한으로 행동하며, 에이전트가 하는 모든 일에 대한 책임은 당신에게 있습니다.
최신 릴리스에서 바이너리를
다운로드하여 실행하십시오. 데이터베이스를 설정하고 127.0.0.1:7337에서 패널을
제공합니다.
Linux
tar xzf red-clippy-*-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
cd red-clippy-*-x86_64-unknown-linux-musl
./red-clippy serve
Windows
아카이브의 압축을 푼 다음, 해당 폴더에서:
.\red-clippy.exe serve
http://127.0.0.1:7337을 열면 설정 마법사가 이어서 진행합니다.
데이터베이스는 바이너리를 실행한 디렉터리에 생성됩니다. 업로드된
증거 자료도 같은 위치의 red-clippy-storage에 저장됩니다. 두 경로 모두
설정 파일에서 변경할 수 있습니다. Configuration을 참고하세요.
직접 컴파일하는 것을 선호하시나요? Building from source를 참고하세요.
Red Clippy는 작업을 조직(organization) 단위로 묶습니다. 조직은 펜테스트를 보유하며, 각 펜테스트는 해당 프로젝트의 자산, 발견 사항, 증거 자료를 보유합니다. 한 회사만 테스트한다면 조직 하나면 충분합니다. 여러 고객을 컨설팅한다면 각 고객에게 별도의 조직을 부여하세요. 한 조직은 다른 조직에 속한 어떤 것도 볼 수 없으므로, 각 고객의 프로젝트가 절대 섞이지 않습니다.
조직에는 두 가지 이름이 있습니다. 표시 이름(예: "XYZ Example Corp")은
패널에서 보이는 이름이며 나중에 변경할 수 있습니다. 슬러그(xyz)는
디스크의 증거 폴더(red-clippy-storage/org_xyz/pentest_PT-2026-08-27/)에서
사용되는 짧은 소문자 식별자이므로, 한 번 설정하면 고정됩니다.
여러 조직에 소속될 수 있으며 아바타 메뉴에서 조직 간에 전환할 수 있습니다. 각 조직에서 귀하는 소유자(owner) 또는 멤버(member) 중 하나입니다. 소유자는 사람을 추가·제거하고 조직 이름을 변경하거나 삭제할 수 있으며, 멤버는 프로젝트 작업을 수행합니다.
첫 실행 시 데이터베이스가 비어 있으므로 브라우저는 로그인 양식 대신 설정 마법사를 표시합니다. 마법사는 다음을 요청합니다:
마법사가 생성하는 계정은 해당 조직의 소유자가 됩니다. 마법사는 데이터베이스에 사용자가 없는 동안에만 나타나며, 첫 계정이 생성되면 영구적으로 비활성화되어 나중에 추가 계정을 만드는 데 사용할 수 없습니다.
설정 후에는 앱의 아바타 메뉴 > Organizations에서 조직과 팀원을 관리하세요.
아무도 로그인할 수 없다면 CLI가 되돌아가는 방법입니다:
red-clippy reset-password --username alice --password 'new-one'
의도된 흐름은 에이전트 주도 방식입니다. 참여(engagement)를 설정한 다음, Claude Code로 대상 작업을 진행하면서 기록을 유지합니다.
사용자가 설정하는 항목:
그런 다음 에이전트가 작업하며 진행하면서 기록합니다:
ingest_tool_output으로 원시 스캐너 출력을 넘기거나, 자산과 관찰 내용을 직접 작성합니다.사용자가 감독하는 항목:
에이전트는 선택 사항입니다. 에이전트는 패널과 동일한 API를 통해 작동하므로, 에이전트가 기록하는 모든 내용을 브라우저에서 직접 입력, 수정, 삭제할 수도 있습니다. 참여를 전적으로 수동으로 진행하거나, 전적으로 에이전트를 통해 진행하거나, 진행 중에 둘 사이를 전환할 수 있습니다.
이것이 Red Clippy를 사용하도록 의도된 주요 방식입니다.
red-clippy mcp는 범위와 자산, 관찰 내용, 방법론 커버리지, 발견 사항, 증거, 공격 그래프, 도구 출력 수집 등 애플리케이션 전체를 포괄합니다. 연결된 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 참여 작업을 수행합니다.
연결 시 서버는 MCP 핸드셰이크에서 Red Team Instructions 문서, 즉 테스트 중 어떻게 행동해야 하는지에 대한 운영 원칙을 클라이언트에 전달하므로, 첫 번째 도구 호출 전에 에이전트의 컨텍스트에 포함됩니다. 이 문서는 참여별 재정의, 조직 기본값, 내장 문서 순으로 가장 구체적인 것부터 우선하여 결정됩니다. 조직 기본값은 Settings > Red Team Instructions에서 편집하거나, 침투 테스트의 설정 페이지에서 참여별 재정의를 설정할 수 있습니다. get_instructions는 필요할 때 이 문서를 다시 읽습니다.
Settings > API keys에서 키를 발급합니다. 그 아래의 Connect MCP 섹션은 해당 키, 이 서버의 URL, 바이너리 자체의 경로가 이미 채워진 각 클라이언트용 설정을 바로 붙여넣을 수 있는 형태로 제공합니다. 직접 대체할 항목은 없습니다.
대신 CLI에서 키를 생성하고 스니펫에 직접 붙여넣으려면:
red-clippy create-api-key --username alice --org xyz --name laptop
# -> rcl_<prefix>_<secret> (shown once, store it now)
claude mcp add red-clippy \
--env RED_CLIPPY_URL=http://127.0.0.1:7337 \
--env RED_CLIPPY_API_KEY=rcl_xxxx_yyyy \
-- /path/to/red-clippy mcp
add 뒤의 이름은 Claude Code가 표시하는 레이블일 뿐입니다. -- 뒤의 명령이 실제로 실행되는 명령이므로 바이너리의 전체 경로를 사용하세요. Claude Code가 PATH에서 red-clippy를 반드시 찾을 수 있는 것은 아닙니다. 패널의 Connect MCP에서 명령을 복사하면 올바른 경로가 이미 채워져 있습니다.
z.ai는 Anthropic 호환 엔드포인트를 제공하므로, Claude Code가 Anthropic 모델 대신 GLM으로 Red Clippy를 구동할 수 있습니다.
Claude Code 설정에 다음을 추가하세요: 하나의 작업 범위로 한정하려면 작업 폴더 안의 .claude/settings.local.json에, 모든 곳에 적용하려면 ~/.claude/settings.json에 추가하면 됩니다.
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-z-ai-api-key",
"ANTHROPIC_API_KEY": "",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-5.3",
"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "glm-5.3",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "glm-5.3"
}
}
대체해야 할 두 가지가 있습니다:
your-z-ai-api-key를 자신의 키로 대체하세요. 프로젝트 로컬의
.claude/settings.local.json을 사용하는 것이 좋습니다. Claude Code는 이 파일을
git에서 제외하므로 키가 커밋되지 않습니다.glm-5.3을 z.ai가 현재 제공하는 모델로 대체하세요. 모델 이름은 변경되므로
z.ai의 Claude Code 가이드에서
현재 모델을 확인하고 모든 항목을 해당 모델로 설정하세요.그런 다음 위와 동일하게 MCP 서버를 추가하세요. Red Clippy는 모델 선택의 영향을 받지 않습니다. MCP는 클라이언트 측에서 실행되므로 에이전트 뒤에 어떤 모델이 있든 도구는 동일하게 동작합니다.
Codex CLI 구성에 따라 ~/.codex/config.toml에서:
[mcp_servers.red-clippy]
command = "/path/to/red-clippy"
args = ["mcp"]
env = { RED_CLIPPY_URL = "http://127.0.0.1:7337", RED_CLIPPY_API_KEY = "rcl_xxxx_yyyy" }
red-clippy mcp는 일반 JSON-RPC 2.0 stdio 서버입니다. 환경에 두 가지가 필요하며, 선택적으로 engagement pin을 받습니다:
RED_CLIPPY_URL=http://127.0.0.1:7337 \
RED_CLIPPY_API_KEY=rcl_xxxx_yyyy \
/path/to/red-clippy mcp --pentest PT-2026-Q2-XYZ
--pentest는 세션을 하나의 참여 건(engagement)에 바인딩하므로, 에이전트가 매 호출마다
이를 지정할 필요가 없습니다. 활성 참여 건마다 MCP 항목을 하나씩 실행하고,
서버를 전환하여 참여 건을 전환합니다.
연결되면 다음과 같이 요청하기만 하면 됩니다: "PT-2026-Q2-XYZ에 파인딩을 추가해 줘: /search의 반사형 XSS, 심각도 높음, PoC는 여기 있어".
[!NOTE] 에이전트와
red-clippy serve는 같은 머신에서 실행되며, 이것이RED_CLIPPY_URL이127.0.0.1을 가리키는 이유입니다.