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awsome-kali-MCPServers

awsome-kali-MCPServers

ローカル
github.com/ccq1セキュリティ10881 週間前に更新

awsome-kali-MCPServers について

awsome-kali-MCPServers は、Kali Linux 環境向けに設計された MCP サーバーのコレクションです。Nmap、nm、objdump、strings、tshark などのツールを MCP ツールとして提供し、セキュリティ研究者や開発者を対象としています。FastMCP フレームワークをベースとしており、現在は初期段階のプロジェクトです。

主な機能

  1. 01Nmap によるネットワークスキャンツール
  2. 02nm、objdump、strings によるバイナリ解析
  3. 03tshark によるネットワークトラフィック解析
  4. 04Docker による隔離されたコマンド実行のサンドボックス

活用シーン

  1. 01ネットワーク上の対象ホストのスキャン
  2. 02バイナリファイルの逆アセンブルとシンボル確認
  3. 03ライブトラフィックや pcap ファイルの取得と解析

MCP 対応

本プロジェクトは Docker コンテナで動作する MCP サーバーです。スキャン、バイナリ解析、トラフィック解析のツールを MCP クライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"awsome_kali_MCPServers": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"build"
]
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm build

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocibuild

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

awsome-kali-MCPServers

概要

awsome-kali-MCPServers へようこそ!このリポジトリは、Kali Linux 環境向けに特別に設計された Model Context Protocol(MCP)サーバーのコレクションです。強力なツールと柔軟な機能を統合することで、リバースエンジニアリング、セキュリティテスト、自動化のワークフローを強化することを目指しています。セキュリティ研究者にも開発者にも、このプロジェクトは Kali Linux を使った作業を効率化することを目指しています。

クイックスタート

kali-mcps をすぐに使い始めるには、次の手順に従ってください。

  1. Docker イメージをビルドする まず、Docker イメージをビルドします。イメージ名は一時的に kali-mcps とします。プロジェクトのルートディレクトリで次のコマンドを実行してください。
docker build -t kali-mcps:latest .
  1. MCP クライアントを起動する claude desktop、cline、goose、roo code などの MCP クライアントがインストールされていることを確認します。使用する MCP クライアントを開いてください。
  2. MCP クライアントを設定する MCP クライアントで設定ファイル(例:config.json)を作成し、次の内容を記述します。
{
  "mcpServers": {
    "kali-docker": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "kali-mcps:latest"]
    }
  }
}
  • "kali-docker" はサーバー名で、カスタマイズできます。
  • "command": "docker" は、コンテナの実行に Docker を使用することを指定します。
  • "args" は Docker の実行パラメーターを定義します。-i はインタラクティブモードを有効にし、kali-mcps:latest はビルドしたイメージです。
  1. Kali ツールを使用する 設定が完了したら、MCP クライアントを介して kali-mcps コンテナに接続し、タスクに応じて組み込みの Kali ツール(例:Nmap、nm、objdump、strings、tshark)を使い始めてください。使用例:
  • 基本的なネットワークスキャンには basic_scan を実行します。
  • 対象ファイルの逆アセンブルには disassemble を実行します。
  • リアルタイムのネットワークトラフィックのキャプチャには capture_live を実行します。

画像

期待できること

ネットワーク分析:トラフィックのスニッフィングと分析を行うツールです。 バイナリの解析:リバースエンジニアリングと関数分析をサポートします。 自動化:反復的なタスクを簡素化するスクリプトとサーバーです。

新機能

前回の更新以降、FastMCP フレームワークに基づく一連のツールを統合し、次の機能を追加しました。

1. ネットワークスキャン(Nmap)
  • basic_scan:基本的なネットワークスキャンです。
  • intense_scan:詳細なネットワークスキャンです。
  • stealth_scan:ステルスネットワークスキャンです。
  • quick_scan:クイックネットワークスキャンです。
  • vulnerability_scan:脆弱性スキャンです。
2. シンボル分析(nm)
  • basic_symbols:基本的なシンボルを一覧表示します。
  • dynamic_symbols:動的シンボルを一覧表示します。
  • demangle_symbols:シンボルをデコードします。
  • numeric_sort:シンボルを数値順に並べ替えます。
  • size_sort:シンボルをサイズ順に並べ替えます。
  • undefined_symbols:未定義シンボルを一覧表示します。
3. バイナリ分析(objdump)
  • file_headers:ファイルヘッダーを一覧表示します。
  • disassemble:対象ファイルを逆アセンブルします。
  • symbol_table:シンボルテーブルを一覧表示します。
  • section_headers:セクションヘッダーを一覧表示します。
  • full_contents:全内容を一覧表示します。
4. 文字列の抽出(strings)
  • basic_strings:基本的な文字列抽出です。
  • min_length_strings:指定した最小長の文字列を抽出します。
  • offset_strings:オフセット付きで文字列を抽出します。
  • encoding_strings:エンコーディングに基づいて文字列を抽出します。
5. ネットワークトラフィック分析(Wireshark/tshark)
  • capture_live:ネットワークトラフィックをリアルタイムでキャプチャします。
  • analyze_pcap:pcap ファイルを分析します。
  • extract_http:HTTP データを抽出します。
  • protocol_hierarchy:プロトコル階層を一覧表示します。
  • conversation_statistics:通信統計を提供します。
  • expert_info:エキスパート情報を分析します。
6. サンドボックスのサポート(Docker)

分離されたコンテナ環境でコマンドを安全に実行できる、新しいサンドボックス機能を追加しました。

Docker コンテナを使用してコマンドを実行します。デフォルトのイメージは ubuntu-systemd:22.04 です。 メモリ制限(デフォルト:2GB)、CPU 制限(デフォルト:1 コア)、ネットワークモード、タイムアウト時間を設定できます。 ホストとコンテナ間で双方向のファイルコピーをサポートします。 コンテナのリソースを自動的にクリーンアップします。

TODO

  • Docker サンドボックスのサポート:安全なテストと実行のために、コンテナ化された環境を追加します。
  • ネットワークツールの統合:高度なネットワーク分析のために、Nmap や Wireshark などのツールをサポートします。
  • リバースエンジニアリングツール:バイナリ分析を強化するために、Ghidra と Radare2 を統合します。
  • エージェントのサポート:分散タスクやリモート操作のために、エージェントベースの機能を有効にします。

現在の状況

このプロジェクトはまだ初期段階です。サーバー構成、ツールの統合、ドキュメントなど、コンテンツの準備を進めています。まだ完全に準備が整ったものはありませんが、今後にご期待ください。楽しみなことが待っています!

最新情報を入手する

機能やファイルを追加する際の更新情報を受け取るには、このリポジトリにスターを付けるか、ウォッチしてください。基盤が整い次第、コントリビューションや提案を歓迎します。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。