Endpoints: `/health`, `/version`, `/agents`, `/tools`, `/engagements` (list, detail, findings, chains, detection rules, SARIF export). Write endpoints (`POST /engagements`, `POST /engagements/{id}/abort`) require `Authorization: Bearer $PENTEST_AI_API_TOKEN`. Live event stream at `WS /engagements/{id}/stream`.

### Load other MCP servers as tool sources

Compose with hexstrike or any other MCP-compatible security server. Edit `~/.pentest-ai/mcp_servers.json`:```json
{
  "servers": [
    {"name": "hexstrike", "command": "python3 hexstrike_mcp.py", "transport": "stdio"}
  ]
}

Спецификация, тестовые стенды и результаты — всё в git. Полное сравнение Juice Shop с ZAP / Nuclei / HexStrike находится в [`docs/benchmarks/juice-shop.md`](https://github.com/0xsteph/pentest-ai/blob/HEAD/docs/benchmarks/juice-shop.md). Никаких заявлений о «98.7% обнаружения», которые невозможно проверить.

### Облачное рабочее пространство (Pro / Team / Enterprise)

CLI навсегда бесплатен и хранит всё локально. Если вам нужна история проведённых работ, брендированные PDF-отчёты, готовые для передачи клиенту, и совместная работа в команде, подключите CLI к рабочему пространству [app.pentestai.xyz](https://app.pentestai.xyz):```bash
# Sign up, then Dashboard -> API Keys -> Generate -> copy ptai_...
ptai auth login        # paste the key (hidden prompt)
ptai auth status       # confirm link
# or use an env var for CI:
export PENTESTAI_API_KEY=ptai_...

Числовая навигация по категориям, поиск (`/term`), фильтрация по тегам (`t web`), рекомендации на основе ключевых слов. Реальные пентест-проекты по-прежнему идут через `ptai start` с подтверждением полного объёма.

</details>

## Чем это отличается

|  |  |
|---|---|
| 🤖 **Координация на основе LLM, а не зависимость от него** | Семнадцать агентов покрывают разведку, веб, API, AD, облако, мобильные устройства, беспроводные сети, браузер, учётные данные, повышение привилегий, сканирование уязвимостей, связывание эксплойтов, PoC, обнаружение, отчёты, социальную инженерию и LLM-редтиминг. LLM запускает цикл фаз и анализирует результаты; обнаружение багов выполняется в курируемой библиотеке детерминированных проб. Если не указывать API-ключ, те же пробы всё равно выполняются. LLM координирует, а не сканирует. |
| 🔓 **Без API-ключа на пути MCP** | Пользователи Claude Code / Cursor / Codex управляют ptai через MCP с использованием своей существующей подписки. 200+ обёрток инструментов и 60 проб вызываются через LLM без ключа Anthropic. Отдельный CLI (`ptai start --agent-mode`) — это тот случай, когда API-ключ важен; это пути Codex без MCP, CI и изолированных сетей. |
| 🔐 **Входит в систему** | Большинство сканеров пасуют на странице входа. Этот поддерживает сессию, обновляет учётные данные после истечения срока действия, и все последующие инструменты наследуют cookie. Профили аутентификации хранят *ссылки* (переменные окружения, `op://`, пути Vault, ARN AWS Secrets Manager), но никогда не сами значения. |
| 🧪 **Каждая находка подтверждена** | Неразрушающий proof of concept выполняется прямо на цели. Больше не нужно сортировать 40 «возможно» от шумного сканера. |
| ⚡ **Нативная поддержка CI** | GitHub Action, пороги критичности, вывод SARIF, комментарии в PR. Добавьте его в свой workflow-файл — и он запустится в следующем PR. |
| 💾 **Работает на вашем ноутбуке** | Лицензия MIT, без обращений к облаку. Работает офлайн с Ollama. Находки остаются на вашем диске. |

## Как это работает```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ptai start <target>                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                             │
          ┌──────────────────┼──────────────────┐
          ▼                  ▼                  ▼
      ┌────────┐        ┌────────┐        ┌─────────┐
      │ recon  │   ->    │  auth  │   ->    │   web   │
      └────────┘        └────────┘        └─────────┘
                                               │
          ┌────────────────────────────────────┤
          ▼                                    ▼
      ┌────────┐                          ┌─────────┐
      │   ad   │   ┌──────────────────┐   │ cloud   │
      └────────┘   │  Findings DB     │   └─────────┘
          │        │  (sqlite + evidence)│       │
          └───────▶│  scope-guarded     │◀──────┘
                   │  deduplicated      │
                   └──────────────────┘
                             │
                ┌────────────┼────────────┐
                ▼            ▼            ▼
           ┌──────┐    ┌─────────┐  ┌──────────┐
           │chain │    │validate │  │ detect   │
           └──────┘    └─────────┘  └──────────┘
                             │
                             ▼
                       ┌──────────┐
                       │  report  │   md · html · pdf · SARIF · JUnit
                       └──────────┘

Входной фрагмент (chunk 31) пуст — текст для перевода не предоставлен.```bash
ptai playbook list                  # show installed playbooks
ptai playbook show web-app-quick    # preview before running
ptai playbook run ./my-ad.yaml      # execute

Findings публикуются как комментарий к PR, SARIF загружается в GitHub Code Scanning, а сборка падает при достижении пороговой критичности. **Шаблоны для GitLab CI и Jenkins** плюс расширенные опции (профили аутентификации в CI, лимиты стоимости, файлы области действия) -> [docs/ci-cd.md](https://github.com/0xsteph/pentest-ai/blob/HEAD/docs/ci-cd.md).

## Benchmarks

Дизайн ptai специально создан для пентеста SPA-приложений с курируемым покрытием проб. На OWASP Juice Shop опубликованная [матрица из 4 инструментов](https://github.com/0xsteph/pentest-ai/blob/HEAD/docs/benchmarks/juice-shop.md) показала:

| Инструмент | Находки | Critical+High | Категории OWASP Top 10 | Доля ложных срабатываний |
|---|---:|---:|---:|---:|
| **ptai 0.13.0** | **88** | **46** | **5** | **0%** |
| ZAP 2.17.0 | 593 | 0 | 1 | 47% |
| Nuclei 3.8.0 | 1 | 0 | 1 | 0% |
| HexStrike v6.0 | 11 | 0 | 1 | - |

n=1, один оценщик, один прогон. Методология и исходные артефакты в [`benchmarks/results/2026-05-12/juice-shop/`](https://github.com/0xsteph/pentest-ai/blob/HEAD/benchmarks/results/2026-05-12/juice-shop/). Честная оценка: ptai лучше в пентестах SPA-веб-приложений с курируемым покрытием проб. HexStrike шире (облако, бинарный анализ, CTF) и, вероятно, превосходит ptai на традиционных сканируемых поверхностях вроде WordPress. Будущие релизы расширят сравнение.

Контекст недавних исследований: полностью автономные LLM-агенты для пентеста выполняют **21-31%** задач от начала до конца; с участием человека результаты достигают **64%** (ARTEMIS, DARPA AICC Atlantis, xOffense). ptai создан для режима с участием человека: LLM анализирует результаты, курируемые пробы обнаруживают уязвимости, а двойное нажатие Ctrl+C позволяет оператору взять управление на себя.

## Сравнение с аналогами

|  | `ptai` | Hexstrike | ZAP | Nuclei | Burp Pro | PentestGPT |
|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
| Управление через LLM по MCP (без API-ключа) | ✓ | ✓ | | | | |
| HTTP, синтезированный LLM, под защитой области действия | ✓ | частично | | | | |
| Аутентифицированное сканирование через MCP | ✓ | частично | частично | raw HTTP | ✓ | |
| Построение цепочек эксплойтов | ✓ | частично | | | | частично |
| Неразрушающая проверка PoC | ✓ | | | | частично | |
| Сохранённые цепочки инъекций (POST -> проверка через GET) | ✓ | вручную | частично | | вручную | |
| Курируемые пробы (специализированные, не шаблонные) | 60 | на основе обёрток инструментов | на основе правил | 8000+ шаблонов | вручную + сканирование | - |
| Обёрнутые CLI-инструменты безопасности | 200+ | 150+ | - | - | - | - |
| Мастер установки инструментов | core/recommended/full + для каждого инструмента | - | n/a | n/a | n/a | - |
| Умная установка в начале engagement | ✓ | | | | | |
| Нативная интеграция с CI (SARIF + пороги критичности) | ✓ | | частично | частично | частично | |
| LLM-пробы для red team | ✓ | | | | | |
| YAML-плейбуки | ✓ | | | шаблоны | | |
| Лицензия | MIT | MIT | Apache-2.0 | MIT | коммерческая | MIT |

## Что внутри

- **17 агентов** для разведки, веб-безопасности, безопасности API, AD, облака, мобильных устройств, беспроводных сетей, браузера, проверки учётных данных, повышения привилегий, сканирования уязвимостей, построения цепочек эксплойтов, проверки PoC, обнаружения, отчётности, LLM-ридтима и социальной инженерии
- **60 курируемых веб-проб**, покрывающих OWASP Top 10 + API Top 10
- **200+ обёрток инструментов** с автоматической установкой: nmap, masscan, nuclei, ffuf, sqlmap, gobuster, wapiti, nikto, dalfox, xsstrike, wpscan, hydra, hashcat, enum4linux, bloodhound-python, набор impacket, trufflehog, gitleaks, kube-hunter, trivy, prowler, scout-suite и другие
- **4000+ шаблонов Nuclei**, интегрированных для атомарного обнаружения уязвимостей
- **47 MCP-инструментов** для engagement'ов под управлением LLM, включая `plan_tools` / `ensure_tools_installed`, которые позволяют внешней LLM пакетно устанавливать инструменты без API-ключа Anthropic
- **300+ моделей LLM** через провайдера LiteLLM (Anthropic, OpenAI, Ollama напрямую; Azure, OpenRouter, DeepSeek, Groq, Mistral, Together AI, Bedrock, Vertex AI, Cohere через LiteLLM)
- **HTTP REST API + WebSocket** интерфейс (`ptai serve`) для интеграций без MCP
- **Локальная веб-панель** с живым обзором engagement, таблицей находок, визуализацией цепочек атак и экспортом SARIF
- **Агент автоматизации браузера** со скриншотами, анализом DOM, перехватом сетевого трафика и оценкой security-заголовков (на базе Playwright)
- **Телеуправление с участием человека (Human-In-The-Loop)** (двойное нажатие Ctrl+C для перехвата управления в середине engagement)
- **Возможность MCP-клиента** для загрузки внешних MCP-серверов как источников инструментов
- **Публичный воспроизводимый бенчмарк-харнесс** в `benchmarks/`. Цифры, код, исходные артефакты — всё в git.
- **6 форматов вывода**: Markdown, HTML, PDF, SARIF 2.1.0, JUnit XML, карты соответствия (OWASP, CWE, CVE, CVSS v3.1)
- **2 400+ тестов** с CI на Python 3.10, 3.11, 3.12, 3.13
- **Лицензия MIT**, 100% ваше

## Кто и для чего это использует

**Команды AppSec.** Подключите `ptai` к вашему CI. Каждый PR в staging проходит аутентифицированное сканирование. Сборка падает при находках высокой критичности. Цикл исправление -> повторное тестирование -> подтверждение работает сам.

**Консультанты.** Настройте недельный engagement, направьте `ptai` на список целей и тратьте время на то, что требует человека: анализ находок, выбор цепочек для демонстрации, общение с клиентом. Отчёт пишется сам.

**Охотники за баг-баунти.** Запустите его за завтраком. Вернитесь к списку подтверждённых находок с PoC, готовыми для вставки в HackerOne.

**Редтимеры.** Оформите вашу AD-методологию в виде YAML-плейбука. Каждый новый engagement запускает его. Единая методология для всей команды.

**Пользователи Claude Code / Cursor / Codex.** Добавьте ptai как MCP-сервер. Попросите ассистента запустить сканирование на простом английском. Ваша существующая подписка оплачивает LLM; ptai предоставляет инструменты.

**Разработчики, выпускающие AI-функции.** Включите `--enable-llm-redteam` для вашего чат-бота. Получите отчёт OWASP LLM Top 10 за считанные минуты.

## Ответственное использование

`pentest-ai` — это инструмент наступательной безопасности. Он выполняет реальные сетевые и хостовые операции против указанных вами целей. **Вы несёте полную ответственность за наличие явного письменного разрешения на тестирование каждой цели.**

Устанавливая или запуская `ptai`, вы соглашаетесь с [Политикой допустимого использования](https://pentestai.xyz/aup) и [Условиями предоставления услуг](https://pentestai.xyz/terms). Тестирование систем, которые вам не принадлежат, без письменного разрешения может нарушать Computer Fraud and Abuse Act, Computer Misuse Act 1990, статью 32 GDPR и аналогичные законы вашей юрисдикции. Ответственность за неправомерное использование лежит исключительно на вас.

При первом запуске вам будет предложено подтвердить принятие AUP, и выбор сохраняется в `~/.pentest-ai/aup-consent.txt`. Установите `PENTEST_AI_AUP_ACCEPTED=1` в CI, чтобы обойти запрос в неинтерактивном режиме.

При запуске `ptai` загружает файл области действия (scope). Хосты вне области действия отклоняются в момент вызова инструмента. PoC по умолчанию неразрушающие. Ограничения скорости автоматически включаются в stealth-режиме. Не будьте тем человеком.

### Внеполосные обратные вызовы (OAST) — конфиденциальность

`ptai` обнаруживает blind-классы уязвимостей (blind SSRF, blind SQLi, blind XXE, blind stored XSS, SSTI, Log4Shell), отправляя payload'ы, которые при срабатывании на стороне сервера вызывают внеполосный collaborator. По умолчанию обратные вызовы направляются в публичную инфраструктуру ProjectDiscovery `oast.fun`.

**Что попадает на collaborator и кто может это прочитать.** Каждый engagement генерирует новую пару ключей RSA-2048 в вашем локальном процессе `ptai`. Payload'ы взаимодействий (сырые HTTP-запросы, DNS-запросы, SMTP-конверты, полученные collaborator'ом) шифруются на сервере при хранении алгоритмом AES-CTR-256, а ключ AES оборачивается RSA-OAEP-SHA256 с помощью публичного ключа вашего engagement. **Только держатель соответствующего приватного ключа — ваш локальный процесс `ptai` — может их расшифровать.** ProjectDiscovery (или тот, кто запускает collaborator) не может прочитать содержимое взаимодействий. Однако **метаданные видны на сервере**: факт взаимодействия, исходный IP вызывающей цели, временная метка и протокол.

**Когда разворачивать самостоятельно.** PortSwigger прямо запрещает использование публичного Burp Collaborator в своих правилах bug bounty, а крупные корпоративные программы (Meta, Apple, финансы) всё чаще требуют, чтобы callback-инфраструктура разворачивалась на хостах, контролируемых тестировщиком. Для платных engagement'ов запустите собственный сервер Interactsh (Apache-2.0, один Go-бинарник) и укажите его ptai:```bash
ptai start http://target --oast-server https://oast.example.com --oast-token <T>

Классы слепых уязвимостей не будут обнаружены, когда OAST выключен; внутриполосные пути обнаружения (дельта размера / маркеры ошибок SQL / сигнатуры метаданных / time-based) по-прежнему работают.

## Экосистема

| Репозиторий | Что |
|---|---|
| [**pentest-ai**](https://github.com/0xSteph/pentest-ai) | Этот репозиторий. CLI и MCP-сервер. Продукт на Python. |
| [**pentest-ai-agents**](https://github.com/0xSteph/pentest-ai-agents) | Автономные markdown-файлы субагента Claude Code. Опционально, работает без этого CLI. |

Нужны общие рабочие пространства, фирменные PDF-отчёты, SSO или управляемый пентест? На [сайте](https://pentestai.xyz) есть дашборды Pro / Team / Enterprise и опция одноразового Launch Engagement. OSS-инструмент остаётся OSS, бесплатным навсегда.

## Сообщество

- **Discord:** [присоединяйтесь к серверу](https://discord.gg/6weeTAubJw). Общайтесь, получайте помощь, делитесь находками, наблюдайте.
- **Вопросы, идеи, обратная связь:** [GitHub Discussions](https://github.com/0xSteph/pentest-ai/discussions)
- **Сообщения об ошибках:** [GitHub Issues](https://github.com/0xSteph/pentest-ai/issues)
- **Show and tell:** выложите самую дикую находку, которую `ptai` вам выдал, в [Show and tell](https://github.com/0xSteph/pentest-ai/discussions/categories/show-and-tell)

## FAQ

**Нужен ли мне API-ключ?** Нет, на пути MCP. Если вы запускаете ptai из Claude Code, Cursor, Codex или Claude Desktop, ваша существующая подписка и есть LLM. Ключ нужен только в автономном CLI (Путь 3), и даже там вы можете работать полностью локально с Ollama. См. [Установка](#install).

**Он действительно автономен, или мне придётся за ним присматривать?** Вы остаётесь в контуре. ptai координируется LLM, но не автономен — курируемые проверки выполняют обнаружение, LLM рассуждает о результатах, а решение остаётся за вами. Нажмите Ctrl+C дважды во время выполнения, чтобы перехватить управление. Полностью автономные LLM-агенты завершают 21-31% задач пентеста от начала до конца; сценарии с участием человека достигают 64%, и ptai создан для этого второго режима.

**Безопасно ли направлять его на продакшн?** Только с письменного разрешения и только с включёнными защитными механизмами: `intensity=safe` пропускает проверки, изменяющие состояние, `respect_rate_limits` соблюдает 429 / Retry-After, а `strict_scope` отклоняет запросы к сторонним хостам и перестаёт следовать редиректам. Все три по умолчанию выключены, так что включите их. См. [Ответственное использование](#responsible-use).

**Почему у Juice Shop показатель высокий, а у honeypot ниже?** Juice Shop — самое документированное уязвимое приложение в интернете, поэтому и у LLM, и у авторов проверок есть преимущество на старте. Частный honeypot измеряет баги, которые мы написали сами, поэтому его показатель ниже — и этот более низкий показатель является честным сигналом. Мы публикуем оба. См. [Бенчмарки](#benchmarks).

**Он отправляет данные домой?** Никакой телеметрии, и находки остаются на вашем диске. На пути MCP ваши промпты и вывод инструмента, который читает ваш AI-клиент, проходят через API этого клиента, как в любой сессии. Обнаружение слепых уязвимостей (OAST) по умолчанию отправляет колбэки на публичный oast.fun — содержимое зашифровано локальной ключевой парой, но сам факт колбэка, а также исходный IP и метка времени видны тому, кто запускает collaborator. Разместите Interactsh самостоятельно или запустите с `--no-oast`, чтобы этого избежать. См. [Ответственное использование](#responsible-use).

**Сколько стоит запуск?** На пути MCP — ничего сверх вашей AI-подписки, которая сама обрабатывает биллинг. В автономном CLI ptai по умолчанию ограничивает расходы $10 за один проект; измените это с помощью `PTAI_PRICE_LIMIT`. См. [Установка](#install).

**Чем это отличается от простого использования Claude или PentestGPT?** Курируемая детерминированная библиотека проверок находит баги; LLM выполняет цикл фаз и рассуждает о результатах, он не сканирует. Именно поэтому находки воспроизводимы и поставляются с рабочим PoC вместо LLM-догадки. См. [В чём отличие](#why-its-different) и [сравнение с аналогами](#vs-the-field).

## История звёзд

<a href="https://star-history.com/#0xSteph/pentest-ai&Date">
  <img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg" alt="Star history chart" width="600">
</a>

## Лицензия

MIT. Делайте с ним всё, что хотите.

<div align="center">

**Если `ptai` спас вам воскресенье, [поставьте звёздочку репозиторию](https://github.com/0xSteph/pentest-ai). Это единственная плата, о которой я прошу.**

</div>