Pentest ThinkingMCP
一个系统化的、由人工智能驱动的渗透测试推理引擎（MCP服务器），用于攻击路径规划、CTF/HTB求解和自动化渗透测试工作流程。功能包括波束搜索、MCTS、攻击步数评分和工具推荐。
______________________________________________________________________
什么是PentestThinkingMCP？
Pentest ThinkingMCP 是一种先进的模型上下文协议（MCP）服务器，旨在为人类和人工智能五酯提供支持。它提供：
- 使用波束搜索和蒙特卡洛树搜索（MCTS）的自动攻击路径规划
- CTF、Hack The Box（HTB）和现实世界渗透测试的逐步推理
- 攻击步骤评分和优先级
- 每个步骤的工具建议（例如nmap、metasploit、linpeas）
- 突出显示最有前景的漏洞利用链的关键路径
- 基于树的报告和文档推理
______________________________________________________________________
为什么它很特别？
- 将LLM提升到一个新的水平： 将普通的法学硕士转变为结构化、有条不紊的最重要的规划师和顾问
- 自动化复杂推理： 发现多阶段攻击链，而不仅仅是单个漏洞
- 适用于CTF、HTB和现实世界的渗透测试： 适应任何需要逐步攻击逻辑的场景
- 弥合人工智能和黑客之间的差距： 使人工智能成为进攻性安全的真正合作伙伴
______________________________________________________________________
特性
- 攻击建模的双重搜索策略：
- 具有可配置宽度的波束搜索（用于有条不紊地发现漏洞链） - 复杂决策空间的MCTS（用于未知的动态攻击场景）
- 证据/漏洞评分和评估
- 基于树的攻击路径分析
- 潜在攻击向量的统计分析
- MCP协议合规性
______________________________________________________________________
它是如何工作的？
- 输入：\
您（或您的AI）提供当前的攻击步骤/状态（例如，“在10.10.10.10上枚举SMB”）。
- 推理：\
服务器使用Beam Search或MCTS来探索可能的下一步，对其进行评分和优先级排序。
- 输出：\
返回下一个最佳攻击步骤、完整攻击链、推荐工具，并突出显示关键路径。
______________________________________________________________________
示例工作流：求解HTB机器
- 侦察：\
输入： attackStep: "Start with initial recon on 10.10.10.10"\ 输出： Run nmap -p- 10.10.10.10 （推荐工具：nmap）
- 枚举：\
输入： attackStep: "Run nmap -p- 10.10.10.10"\ 输出： Enumerate SMB on port 445 （推荐工具：enum4linux）
- 漏洞分析：\
输入： attackStep: "Enumerate SMB on port 445"\ 输出： Search for public SMB exploits (CVE-2017-0144) （推荐工具：searchsploit）
- 开采：\
输入： attackStep: "Search for public SMB exploits (CVE-2017-0144)"\ 输出： Exploit SMB with EternalBlue (CVE-2017-0144) （推荐工具：metasploit）
- 特权升级：\
输入： attackStep: "Got shell as user"\ 输出： Run winPEAS for privilege escalation checks （推荐工具：winPEAS）
- 根/标志：\
输入： attackStep: "Found user.txt, need root"\ 输出： Check for AlwaysInstallElevated misconfiguration （推荐工具：人工调查）
______________________________________________________________________
安装
git clone https://github.com/ibrahimsaleem/PentestThinkingMCP.git
cd PentestThinkingMCP
npm install
npm run build______________________________________________________________________
用法
- 添加到您的MCP客户端（Cursor、Claude Desktop等）作为服务器：
{
"mcpServers": {
"pentestthinkingMCP": {
"command": "node",
"args": ["path/to/pentestthinkingMCP/dist/index.js"]
}
}
}- 通过发送攻击步骤和接收下一步建议、工具建议和攻击路径树与之交互。
______________________________________________________________________
Pentesting的搜索策略
波束搜索
- 维护一组固定宽度的最有希望的攻击路径或漏洞链。
- 最适合逐步进行漏洞利用开发和已知漏洞模式匹配。
- 最适合：枚举攻击向量、有条不紊的漏洞链接、逻辑漏洞寻路。
蒙特卡洛树搜索（MCTS）
- 基于仿真的潜在攻击面探索。
- 在探索新的攻击媒介和利用已知弱点之间取得平衡。
- 最适合：复杂的网络渗透测试、结果不确定的场景、高级持续威胁（APT）模拟。
______________________________________________________________________
算法详细信息
- 攻击向量选择
- 波束搜索：评估并排名多个潜在的攻击路径或漏洞利用链。 - MCTS：使用UCT进行节点选择（潜在的漏洞利用步骤）和随机部署（模拟攻击进程）。
- 证据/漏洞评分基于：
- 可利用的可能性 - 潜在影响（CIA三联） - CVSS分数或类似指标 - 攻击链中的连接强度（例如，漏洞A能够利用漏洞B）
- 流程管理
- 基于树的攻击进展状态跟踪 - 成功/失败模拟攻击路径的统计分析 - 根据最重要的目标进行进度监控
______________________________________________________________________
用例
- 自动漏洞识别和链接
- 利用寻路和优化
- 攻击场景模拟和“如果”分析
- 红队战略制定与细化
- 通过建议潜在途径协助手动渗透测试
- 复杂攻击向量的决策树探索
- 实现特定最重要目标的策略优化（例如，数据泄露、特权升级）
______________________________________________________________________
许可证
麻省理工学院