Roo Code携手WireMCP开启智能网络流量分析的新纪元

一、前言

网络流量分析是排查网络故障、保障安全的重要手段。通过对传输中的数据包进行捕获与解析，可以精准定位通信异常、识别潜在不安全行为(如DDoS、恶意流量)、检测协议错误及性能瓶颈。尤其在复杂网络环境或安全事件调查中，数据包分析能提供最原始、最真实的通信记录，为故障修复、威胁响应和合规审计提供关键依据，是实现网络可视化与主动防御的核心技术。

传统数据包分析依赖工程师手动使用Wireshark等工具逐帧查看，耗时且专业门槛高。这里尝试通过WireMCP来现实初步的自动化数据包分析，提供排障效率。

 WireMCP 是一个模型上下文协议(MCP)服务器，旨在通过实时网络流量分析能力来增强大型语言模型(LLMs)。通过利用基于 Wireshark 的 tshark 构建的工具，WireMCP 可以捕获和处理实时网络数据，为 LLMs 提供结构化上下文，协助完成诸如威胁追踪、网络诊断和异常检测等任务。

二、安装Wire MCP

1、克隆存储库：

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git clone https://github.com/0xkoda/WireMCP.git
cd WireMCP

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2、安装依赖项：

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npm install

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3、运行 MCP 服务器：

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node index.js

• 1.

4、将wireshark的目录填入到path中

三、配置Wire MCP

1、在Vscode中安装Roo Code Chines插件。

2、配置大模型的API。

3、手动输入如下的配置文件，并勾选上启用MCP服务器。

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{
  "mcpServers": {
    "wiremcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/Users/Administrator//Desktop/WireMCP-main/WireMCP-main/index.js"
      ]
    }
  }
}

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四、使用Wire MCP分析数据包

1、capture_packets: 捕获实时流量并将原始数据包数据作为 JSON 返回，使 LLM 能够分析数据包级别的详细信息(例如，IP 地址、端口、HTTP 方法)。

对数据包完成了自动捕获。

2、get_summary_stats: 提供协议层次结构统计信息，使 LLM 能够了解流量组成概况(例如，TCP 与 UDP 的使用情况)。

3、get_conversations: 提供 TCP/UDP 会话统计信息，允许 LLM 跟踪端点之间的通信流。

4、check_threats: 捕获 IP 并对照 URLhaus 黑名单进行检查，为 LLM 提供威胁情报上下文，以识别恶意活动。

5、check_ip_threats: 针对多个威胁源对特定 IP 地址执行有针对性的威胁情报查找，提供详细的信誉和威胁数据。

分析结果如下：

6、analyze_pcap: 分析 PCAP 文件以 JSON 格式提供全面的数据包数据，从而能够对网络流量进行详细的捕获后分析。

分析的结果如下：

7、extract_credentials: 扫描 PCAP 文件中来自各种协议(HTTP Basic Auth、FTP、Telnet)的潜在凭据，有助于安全审计和取证分析。

分析结果如下：

8、也可以分析离线的数据包，比如这里有一个ftp.pcap包，可以通过上下文的文件来进行引用。

分析结果如下，可以看到ftp的用户名和密码，这些都是安全凭证。

9、对一份离线的DNS数据包进行成分分析。

在解析内容然后进行分析。

五、总结

通过将WireMCP(基于Wireshark的MCP协议服务器)与AI IDE集成，可构建一个智能化的数据包采集、处理与分析闭环系统。WireMCP实时捕获和结构化网络流量，AI IDE则利用大语言模型的强大理解能力，对流量数据进行语义级分析，自动识别异常行为、协议特征和潜在威胁。

1、情境化流量：将实时数据包捕获转换为 LLM 可以解析和推理的结构化输出(JSON、统计信息)。

2、威胁检测：集成 IOC(目前为 URLhaus)以标记可疑 IP，从而增强 LLM 驱动的安全分析。

3、故障诊断：提供详细的流量洞察，使 LLM 能够协助进行故障排除或识别异常。

4、叙事生成：LLM 可以将复杂的数据包捕获转换为连贯的故事，使非技术用户也能访问网络分析。

5、Pcap分析：可以分析离线Pcap数据包，弥补了当前大模型无法直接分析pcap的缺陷。

AI + WireMCP = 快速分析 + 智能解读 + 自动响应，这一技术组合不仅提升了网络数据分析的效率与准确性，更为企业构建智能、高效的网络运维与安全防护体系提供了全新可能。