MCP实战-AI自动化渗透测试，收藏这篇就够了

什么是MCP?
MCP (Model Context Protocol, 模型上下文协议)

1. MCP 基本概念
MCP 模型结构：

Agent：负责将 prompt 传递给 LLM，然后调用 Tools，再返回 LLM。

Function Calling：部分模型支持函数调用，可嵌入系统指令以增强能力。

FastMCP Python 库：用于访问外部数据和资源。

工具与模块化：

原本 Tools 是硬编码的，现在 MCP 可将 Tools 作为变量处理，并可动态加载外部工具。

高级功能类似于自动化的 pip 安装。

通信机制：

StdIO 模式：客户端动态启动本地子进程操作 Server。

SSE/Server-Sent Events（即将废弃）：

使用 HTTP POST 发送事件（Events）。

事件数据格式包括 length、type、data等。

支持 JSON-RPC 2.0 格式。

Streamable HTTP：

单向流式传输。

可管理 Session 状态。

支持按需流式传输。

2. Client 与 MCP 的交互
Client 操作流程：

（1）初始化 Session。（2）执行 MCP 指令。（3）删除 Session。

安全实践：

理论上使用 LLM + C/S 架构进行第三方操作时，要注意前端和后端的安全隔离。

Client 端可能通过 SSE/HTTP 协议与 Server 通信。

对外开放端口需谨慎，避免未认证访问。

3. 攻击与防御考虑
潜在风险：

（1）Client 端 SSE/HTTP 协议滥用。（2）对外暴露端口，未做 Client 认证。（3）有漏洞的 MCP 工具可能导致代码执行风险。

攻击场景：

S → C：供应链攻击。

CVE-2025-54136 漏洞示例，攻击者通过直接发布恶意 MCP 负载执行攻击。

防御措施：

系统级提示词控制，限制 LLM 执行范围。

对 prompt 注入进行检测与防护。

使用 VS Code 或 AI Coding IDE 进行代码开发时注意输入验证。

4. 技术细节
Cursor 流程：用于捕获系统返回的非预期结果。

Session 管理：保持状态，支持多轮交互。

提示词策略：

定义 AI 行为规范，防止意外执行。

可通过 git log 追踪 Cursor 执行历史。

搭建MCP
在继续阅读之前，建议小伙伴们先看一下我之前的一篇使用uv安装MCP依赖的文章：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62294445/article/details/151865595?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=151865595&sharerefer=PC&sharesource=weixin_62294445&sharefrom=from_link

也可以直接参考博客园的这篇文章：

https://www.cnblogs.com/D1TA/p/18803169

1.创建MCP服务器
将以下代码写入main.py中：

import subprocess  
import time  
from pathlib import Path  
  
from mcp.server.fastmcp import FastMCP  
  
# Initialize FastMCP server  
mcp = FastMCP("beian-query-server", log_level="ERROR")  
  
@mcp.tool()  
async def run_beian_query(domain: str, timeout: int = 300) -> dict:  
    """  
    执行备案信息查询工具  
  
    参数:  
        domain (str): 要查询的域名 (如 baidu.com)  
        timeout (int): 最大执行时间（秒）  
  
    返回:  
        dict: 包含执行结果的字典  
    """  
    start_time = time.time()  
    result = {  
        "status": "pending",  
        "command": "",  
        "returncode": None,  
        "stdout": "",  
        "stderr": "",  
        "duration": 0.0  
    }  
    try:  
        # 配置固定参数  
        target_dir = r"E:\Script\GoStore\RedTeam\tools\ToolsForBeian"  
        exe_path = str(Path(target_dir) / "beian.exe")    
        go_cmd = [exe_path, "info", "-i", domain]         
  
        # 验证环境  
        if not Path(exe_path).exists():  # 关键修改点3  
            raise FileNotFoundError(f"beian.exe not found in {target_dir}")  
  
        # 记录完整命令  
        result["command"] = " ".join(go_cmd)  
  
        # 执行命令  
        process = subprocess.run(  
            go_cmd,  
            cwd=target_dir,  
            stdout=subprocess.PIPE,  
            stderr=subprocess.PIPE,  
            timeout=timeout,  
            encoding='utf-8',  
            errors='replace'  
        )  
  
        # 记录结果  
        result.update({  
            "status": "success",  
            "returncode": process.returncode,  
            "stdout": process.stdout.strip(),  
            "stderr": process.stderr.strip(),  
            "duration": round(time.time() - start_time, 2)  
        })  
  
    except subprocess.TimeoutExpired as e:  
        result.update({  
            "status": "timeout",  
            "stderr": f"执行超时 ({timeout}s)",  
            "duration": timeout  
        })  
    except Exception as e:  
        result.update({  
            "status": "error",  
            "stderr": str(e),  
            "duration": round(time.time() - start_time, 2)  
        })  
  
    return result  
  
if __name__ == "__main__":  
    mcp.run(transport="stdio")

一键获取完整项目代码
代码解析：

·初始化MCP服务器
使用FastMCP类创建一个服务器实例，指定服务器名称为beian-query-server，并将日志级别设置为ERROR，以减少不必要的输出。

·定义工具函数
通过@mcp.tool()装饰器，我们将run_beian_query函数注册为一个MCP工具。这个函数接收两个参数：domain（域名）和timeout（超时时间），并返回一个包含执行结果的字典。

·工具逻辑

配置工具路径：指定beian.exe的路径，并验证其是否存在。
执行命令：通过subprocess.run执行备案查询命令，并捕获输出和错误信息。
结果处理：根据执行结果更新状态、返回码、输出内容和执行时间。
代码中的工具路径需要修改！！！

代码中使用的golang工具的备案查询工具，作者没有给，我们可以用dirsearch替代：

·下载dirsearch

git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch.git

一键获取完整项目代码
·确认Python环境

python dirsearch.py -u http://testphp.vulnweb.com/

一键获取完整项目代码
也可以换一个备案查询工具部署在本地，参考我的另外一篇文章：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62294445/article/details/152090682?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=152090682&sharerefer=PC&sharesource=weixin_62294445&sharefrom=from_link

main.py在这里：

2.配置MCP客户端
VS Code中的Cline插件很好地支持了MCP，我们选择英文或中文版安装：

对于中文版，参照插件说明配置自己的API key，有免费额度可以使用。

在 VS Code 里，Cline 插件本身就是一个 MCP Client，我们只需要在配置文件里告诉它：

用什么命令启动 MCP Server

Server 的名称/路径

配置文件如下：

{
  "mcpServers": {
    "beian-query-server": {
      "name": "调用golang工具的备案查询工具",
      "key": "dirsearch-mcp-server",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "E:\\Script\\PyStore\\dirsearch-mcp-server\\",
        "run",
        "--with",
        "mcp",
        "mcp",
        "run",
        "main.py"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

一键获取完整项目代码
配置文件解析

name：工具的名称，用于描述工具的功能。
key：工具的唯一标识符。
command：运行工具的命令。
args：命令的参数列表，用于指定运行环境和脚本路径。
disabled：是否禁用该工具。
autoApprove：自动批准的工具列表。
这段配置相当于这相当于告诉 VS Code启动 MCP Server 的命令是：

uv --directory E:\Script\PyStore\dirsearch-mcp-server\ run --with mcp mcp run main.py

一键获取完整项目代码
注意上图红框里的路径要换成自己的。

保存配置文件后会出现红框中的服务器：

3.运行
9.28更新！！！

如果出现了cline登录失败或API请求失败的问题，原因是cline封禁了所有第三方版本，无法正常登录，只能用cline原版，或者使用《cline 中文版》插件：

《cline 中文版》插件可以直接使用胜算云账号登录，使用方式同上。

4.总结
整体工作流程：
（1）VS Code（Client）调用 run_beian_query 工具。
（2）MCP Server (main.py) 收到调用请求。
（3）subprocess.run 执行 beian.exe info -i 。
（4）捕获执行结果（stdout/stderr/returncode）。
（5）返回结果字典给 Client。
（6）Client 展示结果。

✅ Server 端：就是写一个 Python 程序 (main.py)，里面用 FastMCP 定义工具逻辑。

✅ Client 端：VS Code 的 cline 插件就是 MCP Client，通过配置文件告诉它如何启动 Server。

✅ 交互过程：VS Code (Client) → 运行 main.py (Server) → Server 调用外部工具 (beian.exe) → 返回结果给 Client。

至此，我们成功搭建了一个基于MCP的智能化备案信息查询工具，并实现了自动调用和结果展示。

MCP技术为AI提供了一种与外部工具交互的能力，在渗透测试中，如果将完整的渗透测试工具链通过MCP技术装备给大模型调用，那么智能化的渗透测试工具将极大的提高工作的效率，就可以实现渗透测试从自动化到完全智能化的转变。

以上描述主要来源：https://www.cnblogs.com/D1TA/p/18803169

这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。

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操作路径：撰写网络协议解析、故障排查案例、设备评测等深度文章，通过公众号广告、付费专栏及企业合作变现。
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第二个是技术类副业：深耕专业领域变现

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操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
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网工/运维/测试转行学习网络安全路线

（一）第一阶段：网络安全筑基
1. 阶段目标

你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。

**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。

**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。

（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战
1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。

漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。

工具进阶与 SRC 漏扫应用：

系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；

专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；

实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。

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（三）第三阶段：渗透测试技能学习
1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能，能够独立完成渗透测试项目，编写规范的渗透测试报告，具备渗透测试工程师岗位能力，为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论：系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识，明确渗透测试边界与规范（与红蓝对抗攻击边界要求一致）。

实战技能训练：开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升（Windows、Linux）、代码审计等实战训练，结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景（强化红蓝对抗攻击端技术能力）。

工具开发实践：基于 Python 编程基础，学习渗透测试工具开发技巧，开发简单的自动化测试脚本（可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具）。

报告编写指导：学习渗透测试报告的结构与编写规范，完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习（与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通）。

（四）第四阶段：企业级安全攻防（含红蓝对抗）、应急响应
1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能，考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项：

红蓝对抗基础：学习护网行动背景、红蓝对抗规则（攻击范围、禁止行为）、红蓝双方角色职责（红队：模拟攻击；蓝队：防御检测与应急处置）；

红队实战技能：强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧，模拟护网中常见攻击场景；

蓝队实战技能：学习安全设备（防火墙、IDS/IPS、WAF）联动防御配置、安全监控平台（SOC）使用、攻击行为研判与溯源方法；

模拟护网演练：参与团队式红蓝对抗演练，完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
应急响应专项：

应急响应流程：学习应急响应 6 步流程（准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结），掌握各环节核心任务；

实战技能：开展操作系统入侵响应（如病毒木马清除、异常进程终止）、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练；

工具应用：学习应急响应工具（如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具）的使用，提升处置效率；

案例复盘：分析真实网络安全事件应急响应案例（如勒索病毒事件），总结处置经验。
其他企业级攻防技能：学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容，结合运维中企业安全防护需求深化理解。

证书备考：针对网安行业相关证书考试内容（含红蓝对抗、应急响应考点）进行专项复习，参加模拟考试，查漏补缺。

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