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BloodHound-MCP

BloodHound-MCP

本地服务
mordavid.com安全38373 周前更新

关于 BloodHound-MCP

BloodHound-MCP 是将 BloodHound 与 MCP 连接的服务,使安全人员能用自然语言分析 Active Directory 攻击路径,而无需编写复杂的 Cypher 查询。适用于已获授权的 AD 安全评估。

主要功能

  1. 01使用自然语言查询 BloodHound 数据
  2. 02提供 75 个以上基于 BloodHound CE 查询的工具
  3. 03覆盖 Kerberos、证书服务与委派等分析类别
  4. 04依赖 Neo4j 数据库中已加载的 BloodHound 数据

适用场景

  1. 01查找可 Kerberoast 用户到域管理员的攻击路径
  2. 02识别易受 NTLM 中继攻击的域控制器
  3. 03生成域安全态势报告

MCP 相关

该项目作为 MCP 服务运行,向 MCP 客户端提供基于 BloodHound 数据的分析工具,客户端可通过自然语言调用这些工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

BloodHound-MCP

BloodHound-MCP

BloodHound 的 Model Context Protocol(MCP)服务

BloodHound-MCP 是一项强大的集成,为 BloodHound 引入了 Model Context Procotol(MCP)服务的功能。BloodHound 是业界标准的 Active Directory 安全分析工具。借助这项集成,你可以使用自然语言分析 BloodHound 数据,让每个人都能轻松进行复杂的 Active Directory 攻击路径分析。

🥇 首个 BloodHound AI 集成!
这是首个通过 MCP 将 BloodHound 与 AI 连接起来的集成,最初于此处公布。

🔍 什么是 BloodHound-MCP?

BloodHound-MCP 汇集了以下工具的强大功能:

  • BloodHound:业界标准的 Active Directory 攻击路径可视化与分析工具
  • Model Context Protocol(MCP):一种用于创建自定义 AI 工具的开放协议,兼容多种 AI 模型
  • Neo4j:BloodHound 用于存储 AD 关系数据的图数据库

BloodHound-MCP 基于原始 BloodHound CE Cypher 查询,提供了 75 多种专用工具,可帮助安全专业人员:

  • 使用自然语言查询 BloodHound 数据
  • 在 Active Directory 环境中发现复杂的攻击路径
  • 更高效地评估 Active Directory 安全状况
  • 为利益相关者生成详细的安全报告

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✨ 功能

  • 自然语言界面:使用通俗英语查询 BloodHound 数据
  • 全面的分析类别:
    • 域结构映射
    • 权限提升路径
    • Kerberos 安全问题(Kerberoasting、AS-REP Roasting)
    • 证书服务漏洞
    • Active Directory 卫生状况评估
    • NTLM 中继攻击向量
    • 委派滥用机会
    • 以及更多!

📋 前提条件

  • BloodHound 4.x+,并已收集 Active Directory 环境中的数据
  • 已加载 BloodHound 数据的 Neo4j 数据库
  • Python 3.8 或更高版本
  • MCP 客户端

🔧 安装

  1. 克隆此仓库:

    git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git
    cd MCP-BloodHound
    
  2. 安装依赖项:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 配置 MCP 服务

    "mcpServers": {
        "BloodHound-MCP": {
            "command": "python",
            "args": [
                "<Your_Path>\\BloodHound-MCP.py"
            ],
            "env": {
                "BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687",
                "BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j",
                "BLOODHOUND_PASSWORD": "bloodhoundcommunityedition"
            }
        }
    }
    

🚀 Usage

Example queries you can ask through the MCP:

  • "Show me all paths from kerberoastable users to Domain Admins"
  • "Find computers where Domain Users have local admin rights"
  • "Identify Domain Controllers vulnerable to NTLM relay attacks"
  • "Map all Active Directory certificate services vulnerabilities"
  • "Generate a comprehensive security report for my domain"
  • "Find inactive privileged accounts"
  • "Show me attack paths to high-value targets"

🔐 Security Considerations

This tool is designed for legitimate security assessment purposes. Always:

  • Obtain proper authorization before analyzing any Active Directory environment
  • Handle BloodHound data as sensitive information
  • Follow responsible disclosure practices for any vulnerabilities discovered

📜 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

🙏 Acknowledgments

  • The BloodHound team for creating an amazing Active Directory security tool
  • The security community for continuously advancing AD security practices

Verified on MseeP


Note: This is not an official Anthropic product. BloodHound-MCP is a community-driven integration between BloodHound and MCP.

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。