Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Unburden (Ghostvyle) logo
安全风控stdio官方级别未说明来源级核验

Unburden (Ghostvyle)

MCP Server

Unburden 是一个利用LLM和MCP服务器的自动化渗透测试平台,通过自然语言编排工作流程,自主选择工具、执行命令并呈现结构化结果。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
渗透测试安全Python搜索

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

ghostvyle

提供方

ghostvyle

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

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。

命令预览

python3 -m venv .venv

详细介绍

Unburden–使用LLM和MCP服务器的自动渗透测试平台

*自主渗透测试•网络侦察•OSINT•漏洞利用执行*

Python React FastAPI LlamaIndex MCP

______________________________________________________________________

概述

倾诉 是一个使用LLM和MCP服务器的自动渗透测试平台,通过自然语言编排工作流。与手动运行Nmap、Metasploit或OSINT实用程序等工具不同,您可以用简单的语言描述您想要什么——代理自主选择工具、执行命令并呈现结构化结果。

它集成了 84安全工具 跨4个MCP(模型上下文协议)服务器,由本地LLM(Qwen3:14B通过Ollama)和LlamaIdex代理框架提供支持。

Architecture

特性

🔍 网络

  • 主机发现 --ARP扫描、ping、ifconfig
  • 端口扫描 --与8个工具(SYN、TCP、UDP、版本检测、操作系统指纹识别)完全集成Nmap
  • 服务标识 --自动服务和版本检测

🛡️ 剥削

  • Metasploit框架 --用于漏洞利用搜索、配置、执行和会话管理的12个工具
  • 反向壳 --支持Meterpreter的自动有效载荷生成
  • 会话管理 --交互式会话控制、命令执行和文件操作

🌐 公开来源情报

  • 61 OSINT工具 --域名查找、电子邮件收集、社交媒体分析、数据泄露搜索
  • 自动化情报收集 --来自多个来源的结构化输出

📊 报告

  • 自动生成报告 --渗透测试结果汇编成Markdown报告
  • 聊天记录 --通过搜索、导出和导入实现完整的对话持久性
  • 日志管理 --下载并查看原始工具输出

截图

主界面渗透测试模式
Main interfacePentesting mode

Host discovery demo

建筑

Unburden跟随a 三层架构:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Presentation Layer                         │
│  React + TypeScript + Vite + TailwindCSS    │
├──────────────────┬──────────────────────────┤
│                  │ HTTP REST                │
├──────────────────┴──────────────────────────┤
│  Business Logic Layer                       │
│  FastAPI + Uvicorn                          │
│  ├── Agent Manager (LlamaIndex)             │
│  ├── MCP Client Manager                     │
│  └── LLM Manager (Ollama + Qwen3:14B)      │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  External Services Layer                    │
│  ├── Nmap MCP Server      (8 tools)         │
│  ├── Metasploit MCP Server (12 tools)       │
│  ├── OSINT MCP Server     (61 tools)        │
│  ├── Network MCP Server    (3 tools)        │
│  └── Ollama API           (Qwen3:14B)       │
└─────────────────────────────────────────────┘

关键技术:

组件技术
前端React 18、TypeScript、Vite、TailwindCSS
后端APIFastAPI 0.116,Uvicorn,Python 3.11+
AI代理LlamaIdex 0.13(代理工作流)
LLMQwen3:14B通过Ollama(局部推理)
工具协议模型上下文协议(MCP)1.12
开发Metasploit框架(pymetasploit3)
扫描Nmap(CLI包装器)

先决条件

本土的

  • Linux (在Kali Linux/Ubuntu上测试)
  • Python 3.11+
  • Node.js 18+ 和npm
  • 奥拉玛 随着 qwen3:14b 模型已拉
  • Metasploit框架 (msfrpcd)
  • 扫描器 全系统安装

安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/your-org/Unburden.git
cd Unburden

2.设置Python环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3.设置前端

cd src/frontend
npm install
npm run build
cd ../..

4.拉动LLM模型

ollama pull qwen3:14b

5.配置环境变量

cp src/frontend/.env.example src/frontend/.env

编辑 src/frontend/.env 如果远程部署(默认适用于 localhost).

用法

快速开始

./Unburden.sh

这将:

  1. 激活Python虚拟环境
  2. 开始 msfrpcd (Metasploit RPC守护进程)
  3. 在上启动应用程序服务器 端口7777

接入点

URL描述
http://localhost:7777/appWeb界面
http://localhost:7777/docsAPI文档(Swagger)
http://localhost:7777/health健康检查端点

工作流示例

  1. 创建新聊天 → Click [NEW CHAT]
  2. 启用渗透测试模式 → Click [PENTEST: OFF] 切换到 [ON]
  3. 设定目标 → 出现提示时输入目标IP
  4. 用自然语言提问:
   Discover active hosts on the vboxnet0 network
  1. 代理将自主选择适当的工具(例如。, arp_scan),执行它,并返回结构化结果
  2. 生成报告 → Click [GEN] 汇编调查结果

项目结构

Unburden/
├── Unburden.sh                 # Launch script (native)
├── requirements.txt            # Python dependencies
├── README.md                   # Project documentation
├── assets/                     # Static assets
├── config/                     # LLM profiles & runtime config
├── src/
│   ├── Unburden.py             # Main entry point
│   ├── backend/
│   │   ├── main.py             # FastAPI application setup
│   │   ├── agent/              # LlamaIndex agent manager
│   │   ├── chat/               # Chat history & session management
│   │   ├── config/             # Backend configuration
│   │   ├── mcp/                # MCP client & LLM manager
│   │   ├── models/             # Pydantic schemas
│   │   ├── reports/            # Report generation
│   │   ├── routes/             # FastAPI route handlers
│   │   └── utils/              # Shared utilities
│   └── frontend/
│       ├── src/                # React components
│       ├── package.json        # Frontend dependencies
│       └── vite.config.ts      # Build configuration
├── mcp_servers/
│   ├── config/                 # MCP server registry
│   └── servers/
│       ├── metasploit/         # Metasploit MCP server (12 tools)
│       ├── nmap/               # Nmap MCP server (8 tools)
│       ├── osint/              # OSINT MCP server (61 tools)
│       └── network/            # Network utilities MCP server (3 tools)
└── docs/                       # Documentation & thesis

MCP服务器

每个MCP服务器都是一个独立的进程,通过以下方式进行通信 工作室 使用 模型上下文协议:

服务器工具说明
扫描器8主机发现、端口扫描、服务检测、操作系统指纹识别
Metasploit12利用搜索/执行、会话管理、反向shell
公开来源情报61域名查找、电子邮件收集、违规搜索、社交分析
网络3Ping,接口信息,ARP扫描

服务器已在中注册 mcp_servers/config/system_mcp_servers.json 并在启动时同时连接。

______________________________________________________________________

许可证

保留所有权利。此项目是专有的,未经明确许可,不得复制、修改或分发。

______________________________________________________________________

Unburden v1.0.0 •网络安全人工智能助理

目录标签

目录标签

渗透测试安全Python搜索本地部署网络安全自动化工具OSINT漏洞利用

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

session

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

4

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

stdiosession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。

来源信息

继续浏览同类 MCP