路径扫描-MCP服务器

使用说明

1. 安装dirsearch的依赖项： 进入dirsearch目录， 执行安装依赖项的命令（为了方便，我选择在全局环境中安装依赖项）

   pip install -r .\requirements.txt
   

2. 在全局环境中再安装一个

   pip install setuptools
   

3. 安装uv管理器：这是一个非常快速的Python包和项目管理器，用Rust编写

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   

4. 安装MCP服务的依赖项

   uv sync
   

5. 部署本地firecrawl：这是一个具有数据清晰度功能的AI爬虫工具，支持本地Docker部署 根据以上信息，请将原文内容翻译成英文基于以上信息，请将原文内容翻译成英文

   • 根据以上信息，执行以下指令：您是一位负责将英文内容翻译成英文内容的专业翻译人员。请帮助我翻译原始内容。
   • 翻译的目标语言是英语。

   故障排除： 当使用本地部署的FireCrawl进行网络爬取时，它返回Unauthorized解决方案： 修改.env配置文件中的字段 -> 将USE_DB_AUTHENTICATION的值设置为false

   您可以直接使用我提供的.env文件

   测试您的firecrawl运行情况： 打开URL：http://{firecrawl服务器IP}:3002/test

   如果出现Hello, world!，则表示服务运行正常

6. 编辑您的config.py文件 FIRECRAWL_HOST是您的firecrawl正在运行的HOST地址 GLOBAL_PYTHON_PATH是您的全局Python地址 -> 获取全局Python地址：在cmd中输入where python

7. 启动您的MCP服务

   uv run main.py
   

   以下日志表明您的服务已成功启动

8. 在cline中添加此服务到中间

   直接编辑配置文件：

   {
      "mcpServers": {
         "path scanner": {
            "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
            "disabled": false,
            "autoApprove": [],
            "timeout": 1800
         }
      }
   }
   

   

   这表明您的MCP服务器现在可以被cline使用

提示

您是一个网站安全助手。请调用现有的MCP服务来扫描指定的网站并返回结构化的结果（表格形式）。 根据MCP扫描结果： 提取并总结网站使用的科技堆栈； 根据扫描报告按风险等级整理网站的漏洞信息（高风险/中风险/低风险）； 对于报告中标记为高风险漏洞的URL，进一步读取该URL的页面内容并生成内容摘要； 最后，汇总数据并以以下结构输出： 技术堆栈 漏洞信息（按严重性分类） 与高风险漏洞相关的URL及其内容摘要 目标网站URL：

效果展示

待办事项：

服务器在完全初始化之前收到了客户端的请求。解决方法：在正式使用前初始化服务

基于以上信息，执行以下指令：您是一位负责将中文内容翻译成英文的专业翻译人员。请帮助我翻译原始内容

该项目的灵感来源于ai_dirscan项目