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Kali MCP Lmstudio Integration logo
运维云端未说明官方级别未说明来源级核验

Kali MCP Lmstudio Integration

MCP Server

通过连接Kali MCP服务器和LM Studio,实现在本地Kali环境中运行AI模型的服务。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI模型本地运行本地部署

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Zamiel01

提供方

Zamiel01

最后核验

2026/5/17 20:23

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

如何将Kali MCP服务器连接到LM Studio以运行AI模型

Home\ Kali

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步骤1:安装MCP Kali服务器

首先,打开终端并安装 Kali MCP服务器 包裹:

sudo apt install mcp-kali-server

Open LM Studio

步骤2:克隆MCP服务器存储库

接下来,转到您的主目录并克隆官方GitHub存储库以获取 mcp_server.py:

cd ~
git clone https://github.com/Wh0am123/MCP-Kali-Server

这将下载包含以下内容的存储库 mcp_server.py.

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______________________________________________________________________

Open LM Studio

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步骤3:安装LM Studio

去找官方 LM工作室 网站并下载最新版本。\ 下载后,使其可执行并运行:

chmod +x ./LM-studio--x64.AppImage
./LM-studio--x64.AppImage

Open LM Studio

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步骤4:下载模型

LM Studio运行后,转到 程序 选项卡(左上角)。\ 点击 安装 并选择一个模型——我建议使用 GPT-OSS 模型。

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步骤5:启动Kali MCP服务器

打开一个新的终端窗口并启动服务器:

kali-server-mcp

您应该看到服务器在以下位置运行:

http://127.0.0.1:5000

这是您的Kali MCP服务器。

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步骤6:配置LM Studio以使用MCP服务器

在LM Studio中,打开 mcp.json 文件。\ 将其内容替换为以下内容,确保将路径更新为 mcp_server.py:

{
  "mcpServers": {
    "kali_mcp": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp_server.py",
        "--server",
        "http://127.0.0.1:5000/"
      ]
    }
  }
}

Open LM Studio

重要提示: 替换 /absolute/path/to/mcp_server.py 使用您克隆GitHub存储库的实际路径。\ 保存文件。

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步骤7:重新启动LM Studio

关闭LM Studio,然后重新打开。\ 您的设置现在应该功能齐全,允许您通过LM Studio从Kali MCP服务器运行AI模型。

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结论\ 通过将LM Studio连接到我的Kali MCP服务器,我现在可以在Kali上本地运行完全集成的AI模型。此设置为在安全的Linux环境中测试和部署模型开辟了新的可能性。

目录标签

目录标签

AI模型本地运行本地部署Kali集成LMStudio

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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