自定义AI代理

连接 Burp Suite 与现代AI的桥梁。

关于名称的说明： 此扩展以 Custom AI Agent（原 Burp AI Agent）发布。更名为符合 PortSwigger 的 BApp Store 命名要求，并避免与 Burp Suite 内置的 Burp AI 提供者混淆。GitHub 仓库（github.com/six2dez/burp-ai-agent）、文档站点（burp-ai-agent.six2dez.com）以及配置目录（~/.burp-ai-agent/）保留 burp-ai-agent 标识符以保持连续性。

Custom AI Agent Screenshot

Custom AI Agent 是 Burp Suite 的一个扩展，将 AI 集成到您的安全工作流程中。使用本地模型或云提供商，通过 MCP 连接外部 AI 代理，让被动/主动扫描器在您专注于手动测试的同时发现漏洞。

v0.9.0 新特性

原生 Anthropic 后端（CAP-01）——通过 Burp 的 HTTP 传输直接使用 Anthropic Messages API；所有流量均出现在代理历史记录中。
AES-256-GCM 静态加密（SEC-01）——所有存储的 API 密钥和令牌均使用每安装密钥通过 javax.crypto 加密；偏好设置中无明文。
真实 HKDF 主机匿名化（PRIV-01）——STRICT 模式现在对主机匿名化使用真正的 HMAC-SHA256 extract/expand（而非加盐 SHA-256）。
请求/响应正文脱敏 + 自定义模式（PRIV-02）——脱敏管道涵盖正文字段和用户可配置的正则表达式模式（已针对 ReDoS 进行验证）。
发送前秘密绊线（PRIV-03）——在高熵值离开 Burp 之前发出警告；白名单操作会被审计日志记录。
外部 MCP 服务器（CAP-02）——连接外部/自定义 MCP 服务器（SSE 或 stdio），使 AI 代理能够与 Burp 内置工具一起调用其自有工具。
每会话令牌预算防护（CAP-04）——BudgetGuard 在 WARN/CAP/OFF 状态下限制被动扫描器的支出；在硬上限时被动扫描器自动暂停。

亮点

11 个 AI 后端——Burp AI（内置）、Ollama、LM Studio、NVIDIA NIM、Perplexity、通用 OpenAI 兼容、Gemini CLI、Claude CLI、Codex CLI、OpenCode CLI、Copilot CLI。
59 个 MCP 工具——让 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）自主驱动 Burp（BApp Store 版本中包含 8 个扩展原生 AI 工具，完整版本中包含全部 59 个）。
作用域内 MCP 访问——可选地将每个 MCP 工具限制在您的作用域主机内，这样外部 AI 客户端就无法通过 Burp 访问作用域外的目标。
62 个漏洞类别——涵盖注入、认证、加密等领域的被动和主动 AI 扫描器。被动扫描器作为 Burp PassiveScanCheck（Burp Pro）运行。
可在 BApp Store 获取——直接从 Burp 的 BApp Store 安装 Custom AI Agent，或从 Releases 获取完整构建版本。
主题感知 UI——内部设计系统为设置面板设置样式，并随 Burp 的亮/暗切换自动重新主题化。
Burp 扫描技能——通过 MCP 将您偏好的 AI 编码助手（Claude Code、Gemini CLI、Codex 等）用作扫描器。
3 种隐私模式——STRICT / BALANCED / OFF。在敏感数据离开 Burp 前对其进行脱敏。
自定义提示库——按上下文（HTTP 请求或扫描器问题）保存自由格式提示；通过右键菜单启动或通过 自定义… 输入即席提示。
审计日志——基于 JSONL 并带有 SHA-256 完整性哈希，用于合规性；每次启动都附带 promptSource / contextKind 以保证可复现性。

快速开始

1. 安装

从 Burp 的 BApp Store 安装 Custom AI Agent，从 Releases 下载最新的 JAR，或从源代码构建（Java 21）：

git clone https://github.com/six2dez/burp-ai-agent.git
cd burp-ai-agent

# Full build (default, GitHub releases) — all 59 MCP tools
JAVA_HOME=/path/to/jdk-21 ./gradlew clean shadowJar
# Output: build/libs/Custom-AI-Agent-full-<version>.jar

# Store build (BApp Store) — 8 extension-native AI MCP tools only
JAVA_HOME=/path/to/jdk-21 ./gradlew clean shadowJar -PstoreBuild=true
# Output: build/libs/Custom-AI-Agent-<version>.jar

2. 加载到 Burp

打开 Burp Suite（社区版或专业版）。
转到 Extensions > Installed > Add。
选择 Java 作为扩展类型，并选择 .jar 文件。

扩展将在 Burp 中注册为 Custom AI Agent（扩展列表和 Suite 标签中的名称），以区别于 Burp 内置的 Burp AI 提供者。

Load Extension

3. 代理配置文件

扩展在首次运行时会将捆绑的配置文件自动安装到 ~/.burp-ai-agent/AGENTS/ 目录。将额外的 *.md 文件放入该目录以添加自定义配置文件。

4. 配置后端

打开 AI Agent 标签并转到设置。选择一个后端：

后端	类型	设置
Burp AI（内置）	进程内	当可用时使用 Burp Suite Pro 的内置 AI；无需额外配置。
Ollama	本地 HTTP	安装 Ollama，运行 `ollama serve`，拉取模型（`ollama pull llama3.1`）。
LM Studio	本地 HTTP	安装 LM Studio，加载模型，启动服务器。
NVIDIA NIM	HTTP	使用默认的 `https://integrate.api.nvidia.com` 端点，设置您的 NVIDIA API 密钥，并选择一个模型，如 `moonshotai/kimi-k2.5`。
Perplexity	HTTP	使用默认的 `https://api.perplexity.ai` 端点，设置您的 `pplx-...` API 密钥，并选择一个模型，如 `sonar`、`sonar-pro` 或 `sonar-reasoning`。
通用 OpenAI 兼容	HTTP	为任何兼容 OpenAI 的提供商提供基础 URL 和模型。
Gemini CLI	云 CLI	安装 `gemini`，运行 `gemini auth login`。
Claude CLI	云 CLI	安装 `claude`，设置 `ANTHROPIC_API_KEY` 或运行 `claude login`。
Codex CLI	云 CLI	安装 `codex`，设置 `OPENAI_API_KEY`。
OpenCode CLI	云 CLI	安装 `opencode`，配置提供商凭据。
Copilot CLI	云 CLI	安装 `copilot` 并使用您的 GitHub 账户登录。
Anthropic	云 API	在设置中输入您的 Anthropic API 密钥。API 流量通过 Burp 的代理路由。参见 docs/anthropic-backend.md。

对于 NVIDIA NIM，后端期望与 NVIDIA 托管端点相同的聊天补全风格流程。一个可用的配置是：

Backend: NVIDIA NIM
Base URL: https://integrate.api.nvidia.com
Model: moonshotai/kimi-k2.5
API Key: <your nvapi token>

除非您的网关需要，否则将额外头留空。扩展会向 /v1/chat/completions 发送请求，并自动使用配置的 bearer 令牌。

5. 运行您的首次分析

通过 Burp 代理浏览一个目标。
在 Proxy > HTTP History 中右键点击任意请求。
选择 Extensions > Custom AI Agent > 分析此请求。
将打开一个包含 AI 分析的聊天会话。

Context Menu

6. 通过 MCP 连接 Claude Desktop（可选）

在 设置 > MCP 服务器 中启用 MCP 服务器，并将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "burp-ai-agent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--sse",
        "http://127.0.0.1:9876/sse"
      ]
    }
  }
}

需要 Node.js 18+。如果启用了 外部访问，MCP 客户端必须在每个请求中发送 Authorization: Bearer <token>。

您还可以在 设置 > MCP > 外部服务器（SSE 或 stdio 传输）中注册外部或自定义 MCP 服务器。外部服务器身份验证令牌会以加密方式存储。有关设置细节和安全说明，请参见 docs/external-mcp-servers.md。

Burp 扫描技能（终端 AI 扫描）

burp-scan 技能让您可以将任何 AI 编码助手（Claude Code、Gemini CLI、Codex 等）作为 Burp 扫描器，从终端使用。不再是插件内置的 AI，您的终端 AI 成为推理引擎，而 Burp 通过 MCP 提供工具。

包含内容

MCP 工具参考（完整版本中最多 59 个工具），按扫描操作组织
被动分析协议（无需发送请求即可分析流量）
主动测试载荷库（针对 62 个漏洞类别的 200 多个载荷及检测模式）
端到端扫描工作流程（范围 -> 被动 -> 主动 -> OOB -> 报告）
问题创建协议，包含严重性/确信度映射

为 Claude Code 安装

将技能复制到您的 Claude Code 技能目录：

# Global (available in all projects)
cp -r skills/burp-scan ~/.claude/skills/burp-scan

# Or project-specific
cp -r skills/burp-scan .claude/skills/burp-scan

然后在 Claude Code 中使用 /burp-scan，或当您提到 Burp 扫描时让它自动触发。

为其他 AI 助手安装

该技能是一个独立的 Markdown 文件，位于 skills/burp-scan/SKILL.md。您可以将它用于任何支持系统提示或上下文文件的 AI 助手：

Gemini CLI / Codex / OpenCode：作为上下文文件添加，或粘贴到您的系统提示中
自定义 MCP 客户端：将技能内容作为系统上下文，与您的 MCP 连接一起包含
任何 LLM：该文件是自包含的——将其作为上下文提供，同时提供您的 MCP 工具定义

使用示例

您: 连接到 localhost:9876 的 Burp MCP，并扫描代理历史中的 IDOR 漏洞

AI: [使用 proxy_http_history 拉取流量]
    [识别带有数字 ID 的端点]
    [发送带有 ID+1, ID-1 载荷的 http1_request]
    [比较不同用户数据的响应]
    [为确认的 IDOR 创建 issue_create]

该技能与插件内置的扫描器是互补的：插件运行自动的后台扫描，而技能支持从终端进行交互式、分析师引导的扫描。

文档

完整文档请访问 burp-ai-agent.six2dez.com。

操作手册

隐私与安全说明

所有存储的 API 密钥和令牌（Anthropic、MCP bearer 令牌、TLS 密钥库密码等）在静态时使用每个安装的主密钥通过 AES-256-GCM 加密。
STRICT 隐私模式使用真正的 HKDF（HMAC-SHA256 extract/expand）对主机进行匿名化。BALANCED 模式会脱敏 Cookie、令牌和认证头。OFF 模式按原样发送流量。
外部 MCP 服务器输出在进入 AI 提示之前会被包裹在信任边界标记中，以防止来自不受信任服务器响应的提示注入。

设置内部带有版本号（settings.schema.version），并在加载时以增量方式迁移，以实现安全升级。

要求

Burp Suite 社区版或专业版（2023.12+）
Java 21（运行时由现代 Burp 捆绑；从源代码构建时需要单独安装）
至少配置一个 AI 后端（见上表）

许可证

该项目采用 MIT License 许可。

免责声明

在未获得事先同意的情况下使用 Custom AI Agent 攻击目标是非法的。用户有责任遵守所有适用法律。开发者不对因误用或本工具造成的损害承担任何责任。请负责任地使用。

贡献

欢迎提交问题（Issue）和拉取请求（Pull Request）。开发设置和指南请参见 CONTRIBUTING.md，或开发者文档了解架构细节。

burp-ai-agent v0.9.1

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