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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1584
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Burp Suite(扩展宿主)
- 若从源码构建需 Java 21
- 一个 AI 提供商凭据(OpenAI/Anthropic 等云服务)或本地模型
- 可选:支持 MCP 的 AI 客户端(如 Claude Code、Gemini CLI、Codex)
安装与启动步骤
-
1下载扩展 JAR
到 GitHub Releases 页面下载最新版 JAR,务必选 1.0.0 及以上,0.9.x 存在已确认安全缺陷。
-
2获取源码构建
不想用预编译包时可克隆仓库自行构建,README 明确要求 Java 21 环境。
git clone https://github.com/six2dez/burp-ai-agent.git cd burp-ai-agent -
3加载到 Burp
在 Burp Suite 的 Extensions 中加载上一步得到的 JAR,扩展会以 Custom AI Agent 名称出现。
-
4配置 AI 提供商
在扩展设置里选择本地模型或云提供商并填入凭据;配置与密钥保存在 ~/.burp-ai-agent/ 目录。
-
5首次分析请求
通过 Burp Proxy 浏览目标,在 Proxy > HTTP History 右键请求,选择扩展菜单的 Analyze this request。
-
6连接 MCP 代理
如需外部 AI 代理接入,可用 MCP 连接本地服务,示例中地址为 localhost:9876。
-
7安装扫描技能
把 skills/burp-scan/SKILL.md 复制进 Claude Code 的技能目录,或作为上下文喂给其他 AI 助手。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
~/.burp-ai-agent/ | 否 | 扩展的配置与凭据存放目录,名称沿用旧标识 | ~/.burp-ai-agent/ |
MCP 服务地址 | 否 | 外部 AI 代理连接扩展 MCP 工具时的本地监听地址 | localhost:9876 |
AI 提供商 API Key | 是 | 使用云模型时填写的服务商密钥;本地模型可免 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
在 Burp 的 Proxy > HTTP History 右键请求,选择 Extensions > Custom AI Agent > Analyze this request,能打开带 AI 分析的会话即成功。
常见问题
Q:还在用 0.9.0/0.9.1/0.9.2 可以直接升级吗?
A:先读 SECURITY.md 的安全公告。这些版本有两个通过实际运行代码确认的缺陷,其中一个要求轮换可能已泄露给第三方的凭据,两者均在 1.0.0 修复。
Q:扩展到底叫什么名字?
A:发布名是 Custom AI Agent(原名 Burp AI Agent),改名是为符合 BApp Store 命名要求并避免与 Burp 内置的 Burp AI 混淆,但仓库、文档站和配置目录仍保留 burp-ai-agent。
Q:能只用本地模型吗?
A:可以。扩展支持本地模型和云提供商两种方式,并可开启隐私保护模式控制发送给 AI 的数据范围。
Q:SKILL.md 和插件自带扫描器重复吗?
A:互补关系。插件负责后台自动化被动/主动扫描,skill 让你在终端里做交互式、由分析师引导的扫描。
注意事项
- 务必使用 1.0.0 及以上版本,0.9.x 存在已确认的安全缺陷,且没有 CVE/GHSA 编号可查。
- README 节选中部分安装命令被截断(如构建命令、Claude Code 技能复制命令),执行前请对照官方文档补全。
- 仓库地址、文档站和配置目录仍使用 burp-ai-agent 标识,扩展显示名却是 Custom AI Agent,不要以为是两个项目。
核心亮点
- 内置 MCP 工具,可无缝接入多种 AI 模型,扩展性强
- 提供隐私控制,可自定义发送给 AI 的数据范围,保护敏感信息
- 支持被动和主动扫描,AI 辅助生成测试用例,提升漏洞发现效率
不足之处
- 依赖外部 AI 服务,离线环境无法使用
- 文档/社区待观察
适用场景
- 渗透测试中快速分析大量 HTTP 流量,定位可疑请求
- 自动化漏洞扫描时,利用 AI 生成针对性的测试 payload
- 安全培训或演练中,辅助新手理解攻击原理和漏洞特征
替代项目
BurpSuiteAI、Copilot in Burp、BurpGPT
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