Proyecto HTB Agent

HTB Agent 项目

本项目旨在使用 Kali Linux MCP 服务，为 cline.bot 开发一个 AI Agent，协助解决 Hack The Box（HTB）靶机和安全 CTF 挑战。

项目理念

本项目采用自然语言文档而非 Python 代码来定义工作流。这充分利用了 cline.bot 的原生能力，使其能够直接与 Kali MCP 服务交互，无需额外的抽象层。

AI Agent 会解读：

• main_agent.py 中定义的工作流整体结构
• workflows.md 中每个工作流的详细实现
• info.json 文件中每台靶机的具体信息

项目结构

• htb-agent/：包含 Agent 的核心逻辑和配置。
  • workflows/：定义与工具交互的工作流。
    • workflows.md：以自然语言编写的每个工作流的详细文档。
  • rules/：用于存放 AI 决策规则和启发式方法。
  • ctf_docs/：存储每台 CTF 靶机的文档和输入/输出信息。
    • [nombre_maquina]/：特定靶机的文件夹（例如 titanic.htb/）。
      • info.json：包含靶机信息和 Agent 结果的文件。
  • mcp_configs/：Kali MCP 服务的配置。
  • agent_scripts/：用于实现 Agent 整体结构的主要脚本。
    • main_agent.py：定义工作流的整体结构。
  • demo_executor.py：用于模拟 Agent 执行过程的演示脚本。

如何使用 Agent

若要让 cline.bot Agent 开始处理一台 HTB 靶机：

1. 准备靶机文件夹：

   • 在 htb-agent/ctf_docs/ 中创建一个以靶机名称命名的新文件夹（例如 htb-agent/ctf_docs/titanic.htb/）。
   • 在此文件夹中创建 info.json 文件，并填写最低限度的必需信息。

2. info.json 中的最低限度必需信息： info.json 文件至少应包含以下字段：

   {
     "target_ip": "DIRECCION_IP_DE_LA_MAQUINA",
     "hostname": "NOMBRE_DE_HOST_DE_LA_MAQUINA",
     "os": "SISTEMA_OPERATIVO_DE_LA_MAQUINA",
     "initial_scan_results": [],
     "known_vulnerabilities": [],
     "credentials": {},
     "notes": ""
   }
   

   • target_ip：目标靶机的 IP 地址（例如 "10.10.11.55"）。
   • hostname：靶机的主机名（例如 "titanic.htb"）。
   • os：靶机的操作系统（例如 "Linux"、"Windows"）。
   • 其余字段（initial_scan_results、known_vulnerabilities、credentials、notes）会随着 Agent 的工作进展而更新。

3. 调用 Agent： 准备好 info.json 后，你可以通过向我发送如下指令来调用 Agent：

   Cline, inicia el agente para la máquina '[nombre_maquina]'
   

   （例如：“Cline, inicia el agente para la máquina 'titanic.htb'”）

   我（Agent）会读取 info.json，解读 main_agent.py 中定义的工作流结构，并查阅 workflows.md 中的详细实现，通过我的原生 use_mcp_tool 能力直接执行所需工具。

Kali MCP 服务

此项目需要配置并可访问的 Kali Linux MCP 服务。连接配置位于 htb-agent/mcp_configs/kali_mcp_config.py。

当前 Kali MCP 服务配置：

• 服务名称： kali-mcp
• URL： http://10.196.1.68:5000

请确保 Kali 虚拟机已启动、MCP 服务正在运行且可访问，并且已在 VSCode 的 MCP 服务配置中启用。

已实现的工作流

已实现的工作流在 htb-agent/workflows/workflows.md 中有详细说明，包括：

1. 连接到 HTB VPN
2. 配置 Hosts 文件
3. 使用 Nmap 进行初始扫描
4. 使用 Gobuster 进行 Web 枚举
5. 使用 Nikto 进行 Web 分析
6. 使用 SQLMap 搜索 SQL 漏洞
7. 使用 Hydra 进行暴力破解
8. 异步执行工具

工作流 #8（异步执行工具）特别适用于 Gobuster 或 Nikto 等需要较长执行时间的工具。此模式允许在后台执行工具，并在之后获取结果，从而避免超时并提高工作流效率。

异步执行示例

# 1. Ejecutar herramientas en segundo plano
mkdir -p /home/kali/scan_results/machine_name && nohup gobuster dir -u http://machine_name.htb -w /usr/share/wordlists/dirb/common.txt -o /home/kali/scan_results/machine_name/gobuster_dirs.txt > /dev/null 2>&1 &

# 2. Verificar estado de herramientas
ps aux | grep -E 'gobuster|nikto' | grep -v grep

# 3. Recuperar resultados cuando estén disponibles
cat /home/kali/scan_results/machine_name/gobuster_dirs.txt

有关每个工作流实现的更多详情，请参阅 workflows.md。

解题流程阶段

Agent 遵循结构化流程来解决 HTB 机器：

1. 环境准备：连接 VPN、配置 hosts
2. 初始侦察：使用 Nmap 扫描以发现服务
3. 服务枚举：详细分析发现的每项服务
4. 初始利用：利用漏洞获取初始访问权限
5. 后渗透与权限提升：巩固访问权限并提升权限

这些阶段定义在 htb-agent/agent_scripts/main_agent.py 中，但 Agent 可以根据每台机器的具体特征进行调整。