pentestMCP

让 AI 直接调用渗透测试工具,对话式完成安全侦察

pentestMCP 是一个面向渗透测试人员的 MCP(Model Context Protocol)服务端/客户端实现,把常见安全测试能力封装成 AI 智能体可直接调用的工具接口。它解决的核心问题是:传统渗透测试工具链分散、命令行参数复杂,AI 助手难以直接驱动;而通过 MCP 协议,Claude、Cursor 等支持 MCP 的客户端可以把扫描、信息收集、漏洞探测等操作当作标准工具调用,让 AI 在对话中完成侦察与测试编排。项目用 Python 编写,提供 MCP server 与 client 两侧代码,便于接入现有大模型工作流。核心能力包括:以标准化协议暴露渗透测试工具、支持 AI 驱动的任务编排、可作为安全测试智能体的能力底座。适合安全研究人员、红队成员和想用 AI 辅助安全测试的开发者。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 109
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类智能体
开发团队RamKansal
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型cybersecurity,mcp,mcp-client,mcp-server,python
GitHub 星标★ 109
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-29 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-08
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技术标签

使用教程

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核心亮点

  • 基于 MCP 标准协议,可直接接入 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端,无需自建工具调用层
  • 用 Python 实现且同时提供 server 与 client 代码,便于二次开发和自定义工具扩展
  • 切入 AI+安全测试细分方向,把分散的渗透工具统一成智能体可调用的接口,思路清晰

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 109,工具覆盖面和稳定性有待验证
  • 安全类工具涉及授权与合规风险,文档对使用边界和防护说明可能不足

适用场景

  • 红队成员在 AI 对话中快速完成目标信息收集与端口扫描编排
  • 安全研究者把自研脚本封装成 MCP 工具,接入大模型做自动化测试
  • CTF 或授权渗透演练中,用 AI 助手辅助梳理攻击面与测试步骤

替代项目

mcp-server-security、nuclei、Metasploit

项目介绍

pentestMCP 是智能体领域的开源项目,由 RamKansal 开发,2025 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,609 个项目,GitHub 星标数为 109。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-25。开源免费,无在线服务。

它主要面向的使用场景是:红队成员在AI对话中快速完成目标信息收集与端口扫描编排。同类可对比的替代方案包括 mcp-server-security、nuclei、Metasploit。

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