概述

MCPwner 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，将安全测试工具集成到 LLM 驱动的工作流程中。它提供统一的接口，用于秘密扫描、静态分析（SAST）、软件组成分析（SCA）、基础设施即代码（IaC）安全、源码模糊测试、侦察、动态应用安全测试（DAST）以及包括 0 天发现在内的漏洞研究。

无需手动串联工具并将输出粘贴到 LLM 中，MCPwner 将结果标准化并直接流式传输到模型的工作上下文中。这实现了在安全研究生命周期中持续的推理、关联和攻击路径发现——从映射攻击面和识别已知漏洞到发现新型攻击向量。

注意：本项目正在积极开发中。在此处了解更多关于 MCP 的信息 here。

集成工具

未来工具

以下工具计划在未来的版本中实现。

不安全反序列化

用于武器化 SAST 中识别出的反序列化漏洞点的利用链和载荷生成器。Java、.NET 和 PHP 存在成熟的利用链生态系统；Python 通过恶意 pickle 生成覆盖（Ruby/Node 反序列化基于载荷，并归入下面的载荷语料库）：

• ysoserial - Java
• ysoserial.net - .NET
• PHPGGC - PHP
• marshalsec - JVM 编组/解编组器
• Fickling - Python (pickle)

HTTP 请求走私

• smuggler - HTTP/1.1 请求走私/解同步 (CL.TE, TE.CL, TE.TE)
• h2csmuggler - HTTP/2 明文 (h2c) 升级走私（与 HTTP/2 解同步不同）
• http2smugl - HTTP/2 请求走私/解同步

载荷

为上述工具提供支持的精选载荷和字典语料库：

• SecLists - 模糊测试载荷、凭据和注入列表的聚合
• PayloadsAllTheThings - 按漏洞类别组织的攻击载荷和绕过方法
• FuzzDB - 故障注入原语和可预测资源模式

使用示例

自动化枚举管道```

"Enumerate and scan example.com" → MCPwner chains: Subfinder + Amass → Masscan + Nmap → httpx → Katana + gau → ffuf + Arjun

安全审计```

"Run a security audit on my Python project" → MCPwner runs Bandit (SAST), OSV-Scanner (SCA), and secrets scanning

实时目标利用```

"Test for SQLi and XSS on http://localhost:8080" → MCPwner chains: sqlmap + Dalfox and verifies findings

2. 配置服务器： ```bash cp config/config.yaml.example config/config.yaml

   Edit config/config.yaml as needed

   root@kitploit:~

3. 启动服务： ```bash docker-compose up -d --build
   root@kitploit:~

4. 验证服务是否在运行： ```bash docker-compose ps
   root@kitploit:~

连接你的IDE

一旦Docker容器运行，将MCPwner添加到你的MCP客户端：

重要：动态工具注册 MCPwner采用模块化、可选加入的架构。安全工具由Docker Compose profiles管理。

1. .env文件（COMPOSE_PROFILES=sast,secrets,reconnaissance,dast,etc）指示哪些容器被上线。或者，你可以覆盖此设置并通过CLI启动特定配置文件：docker compose --profile sast --profile dast up -d。
2. MCP服务器在启动时动态探测正在运行的容器，并_仅_将健康的工具注册到你的LLM。
3. 如果你想省略特定工具（例如semgrep），从.env中省略其类别（sast），并手动列出你需要的其他工具（bandit,gosec,codeql）。
4. 注意：utilities类别中的工具（例如Linguist、WireMock、Chromium）被视为永久核心依赖。它们在执行docker compose up -d时无条件运行，以确保关键的跨工具依赖（如语言检测）始终可用。

配置文件位置：

• Claude Desktop：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
• Cursor/Kiro：mcp.json在你的项目或设置目录中

一键安装（需要Docker运行）：

手动配置：

将以下内容添加到你的MCP配置文件中：```json { "mcpServers": { "mcpwner": { "command": "docker", "args": ["exec", "-i", "mcpwner-server", "python", "src/server.py"], "env": {} } } }

然后使用 create_workspace 工具，参数如下：

• source_type="local"
• source="/mnt/projects/my-project"

数据持久化

MCPwner 自动将工作区和 CodeQL 数据库元数据在容器重启之间持久化，通过共享 Docker 卷中的文件存储 (/workspaces/.metadata/)。无需配置——系统在启动时加载已有数据，并在每次操作后保存，使用原子写入防止损坏。

工作区清理控制：

cleanup_workspace 工具提供细粒度控制：

• delete_files=True, delete_metadata=False - 释放磁盘空间但保留工作区历史记录（推荐）
• delete_files=True, delete_metadata=True - 完全移除工作区和元数据
• delete_files=False, delete_metadata=True - 从列表中移除但保留文件在磁盘上

备份：```bash

Backup entire workspaces volume

docker run --rm -v mcpwner_workspaces:/data -v $(pwd):/backup
alpine tar czf /backup/workspaces-backup.tar.gz /data

Restore volume

docker run --rm -v mcpwner_workspaces:/data -v $(pwd):/backup
alpine tar xzf /backup/workspaces-backup.tar.gz -C /

可用的 MCP 工具

MCPwner 通过 MCP 接口暴露以下工具：

工作空间管理：

• create_workspace - 从本地路径、Git URL 或 GitHub 仓库初始化扫描工作空间
• list_workspaces - 列出所有可用工作空间
• cleanup_workspace - 移除工作空间及相关数据

发现记录：

工作空间作用域，持久化到磁盘（<workspace>/findings/<id>.json），始终可用——无需容器或健康检查。这是多智能体深度研究流程的事实来源：每个假设、PoC 结果和审查结论都以发现条目的形式记录，而非散文文本。

• upsert_finding - 创建或更新一个发现。默认与现有条目深度合并，因此一个智能体可以写入自己的子对象（例如 poc）而不会覆盖另一个智能体的字段（例如 review）
• list_findings - 列出工作空间中的所有发现，可选择按 status 过滤（例如 poc-confirmed、review-approved）
• get_finding - 按 ID 检索单个发现

SAST（静态分析）：

• run_sast_scan - 运行静态分析工具（Semgrep, Bandit, Gosec, Brakeman, PMD, Psalm, NodeJsScan, Joern, YASA）
• get_sast_report - 获取 SAST 扫描结果
• sast_list_tools - 列出可用的 SAST 工具

秘密检测：

• run_secrets_scan - 运行秘密扫描工具（Gitleaks, TruffleHog, Whispers, detect-secrets, Hawk-Eye）
• get_secrets_report - 获取秘密扫描结果
• secrets_list_tools - 列出可用的秘密扫描工具

SCA（软件组成分析）：

• run_sca_scan - 分析依赖项以查找漏洞（Grype, Syft, OSV-Scanner, Retire.js）
• get_sca_report - 获取 SCA 扫描结果
• sca_list_tools - 列出可用的 SCA 工具

侦察：

• run_reconnaissance_scan - 运行单个侦察工具（Subfinder, Amass, Nmap, Masscan, httpx, Katana, ffuf, bbot, gau, Arjun, wafw00f, Kiterunner）
• run_reconnaissance_chain - 按顺序链接多个侦察工具
• get_reconnaissance_report - 获取侦察扫描结果
• reconnaissance_list_tools - 列出可用的侦察工具

CodeQL：

• detect_languages - 通过 Linguist 检测代码库中的语言
• create_codeql_database - 创建 CodeQL 数据库进行分析
• list_databases - 列出可用的 CodeQL 数据库
• list_query_packs - 列出可用的查询包
• execute_query - 运行特定的 CodeQL 查询

基础设施与 IaC 安全：

• run_iac_scan - 扫描基础设施即代码以查找配置错误（Checkov, KICS, Terrascan, TFSec, Hadolint）
• get_iac_report - 获取 IaC 扫描结果
• iac_list_tools - 列出可用的 IaC 扫描工具

源代码模糊测试：

• run_fuzzing_scan - 针对每个目标的测试平台运行白盒、覆盖引导的模糊测试活动（Atheris, Jazzer, Jazzer.js, PHP-Fuzzer）
• get_fuzzing_report - 获取模糊测试崩溃结果（崩溃输入 + 堆栈跟踪）
• fuzzing_list_tools - 列出可用的模糊测试引擎，按检测到的语言过滤

DAST（动态应用安全测试）：

• run_dast_scan - 运行动态应用安全测试工具（sqlmap, NoSQLMap, Commix, Dalfox, SSTImap, SSRFmap, jwt_tool, interactsh）
• get_dast_report - 获取 DAST 扫描结果
• dast_list_tools - 列出可用的 DAST 工具

实用工具：

• run_utilities_scan - 对实时目标运行实用工具（Linguist, WireMock, Mitmproxy, aiohttp, Headless Chromium）
• get_utilities_report - 获取实用工具扫描结果
• utilities_list_tools - 列出可用的实用工具及其配置选项

健康与监控：

• health_check - 检查服务器和工具的可用性
• list_tools - 列出所有可用工具及其状态

安全注意事项

MCPwner 执行可能进行入侵性操作的安全工具。仅在你拥有或明确授权测试的系统和代码库上使用——未经授权的访问是非法的。限制 MCP 服务器访问权限给授权用户，并考虑对生产部署进行网络隔离。在运行扫描前审查工具配置，因为某些工具可能产生大量网络流量或系统负载。记录工具执行和结果，注意安全扫描可能触发监控系统中的警报。在报告使用 MCPwner 发现的漏洞时，遵循负责任的披露实践。保持 Docker 镜像更新并定期扫描容器漏洞。切勿将 API 密钥、令牌或凭证提交到配置文件中——改用环境变量或密钥管理系统。

此外，在运行这些工具和访问第三方库时，你应自行负责安全；建议在沙箱环境中运行所有内容，无需特殊认证（在可行的情况下进行最小化和加固）。