Unclecheng-li/VulnClaw

原文摘要

基于 AI Agent + MCP 工具链 + 渗透 Skill 编排， 配合大语言模型， 自然语言输入 → 自动完成「信息收集 → 漏洞发现 → 漏洞利用 → 报告生成」全流程。 VulnClaw 🦞 AI 驱动的渗透测试 CLI 工具 — 说人话，打漏洞。 🌐 English version : README_EN.md 本项目是可独立运行的 AI 渗透测试 Agent。 项目官网： https://unclecheng-li.github.io/vulnclaw.com/ 基于 LLM Agent + MCP 工具链 + 渗透 Skill 编排， 配合 OpenAI / MiniMax / DeepSeek 等兼容模型， 自然语言输入 → 自动完成「信息收集 → 漏洞发现 → 漏洞利用 → 报告生成」全流程。 快速开始 · 架构设计 · Skill 体系 它能做什么 输入自然语言，AI 自动执行渗透测试全流程： 用户输入：帮我对 http://target.example.com 进行渗透测试 VulnClaw 自动执行： Round 1: 信息收集 → 指纹识别、端口扫描、目录枚举 Round 2: 漏洞发现 → 检测注入点、已知 CVE、配置缺陷 Round 3: 漏洞利用 → PoC 验证、权限获取 Round 4: 报告生成 → 结构化报告 + Python PoC 脚本 适用于已授权的渗透测试、CTF 竞赛、安全教学、红队演练等场景。 特性 目标驱动求解引擎（默认） — 抛弃固定轮数工作流，以「目标达成 / 探索前沿耗尽 / 安全预算」为终止条件，自动收敛 黑板图状态空间搜索 — 把渗透建模为从 origin 向 goal 的搜索：Fact（已确认事实）+ Intent（探索方向），结构上杜绝"原地打转" 证据级反幻觉闸门 — 声称的 flag/结论必须在真实工具输出里逐字符出现才被采信，杜绝凭空编造 flag 的假胜利 自然语言驱动 — 用人话描述渗透意图，自动识别阶段和工具 13 个 LLM Provider — OpenAI / MiniMax / DeepSeek / 智谱 / Moonshot / 千问 / SiliconFlow / 豆包 / 百川 / 阶跃星辰 / 商汤 / 零一万物，一键切换 MCP 工具链 — 4 个 MCP 服务： fetch / memory 本地实现开箱即用， chrome-devtools / burp 对接外部 MCP 服务实现浏览器自动化和 HTTP 抓包重放 AI Agent 核心 — OpenAI 兼容协议 + Tool Calling + 自主渗透循环 结构化推理 + 自适应反思 — 已知事实/约束/攻击链结构化沉淀；失败自动归类并按 L0-L4 渐进升级 payload 绕过策略 漏洞…