Offensive-MCP-AI

🔮 使用MCP和AI的未来工作

1. 自主红队代理
   构建由LLM驱动的代理，这些代理能够自主进行侦察、载荷生成、利用和报告，所有操作都通过MCP工具进行编排。

2. AI驱动的安全运营中心分析师
   集成Wazuh + Suricata + Zeek日志，并使用MCP让Claude分析事件，检测横向移动，并实时推荐响应措施。

3. 恶意软件开发工作室（LLM + MCP）
   使用Claude + MCP自动化生成shellcode、混淆、沙箱逃逸和EDR绕过策略，通过Capstone、Donut和Sliver等工具实现。

4. 威胁狩猎自动化
   开发主动的AI工作流，分析日志，关联指标，并基于威胁情报源通过MCP 资源和工具进行狩猎。

5. 基于代理的紫队模拟器
   结合MCP与ATT&CK模拟，其中Claude编排红方和蓝方技术（原子红队、Caldera、Sigma/YARA规则生成）。

6. CI/CD + DevSecOps集成
   使用MCP审查推送到GitHub的代码，扫描秘密，触发安全工具（Trufflehog、Gitleaks），并发送安全警报或PR建议。

7. 自动事件报告生成器
   Claude通过MCP消费日志和工具输出，并生成完整的事件报告（包括图表和缓解措施），支持Markdown或PDF格式。

8. 网络安全导师/培训模式
   Claude解释每个工具的功能，在安全实验室环境中模拟攻击，并通过MCP模拟工具评估用户响应。

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🔗 安装与集成链接

✅ 安装MCP CLI和SDK（Python）

pip install modelcontextprotocol

文档：
🔗 https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
GitHub：
🔗 https://github.com/jlowin/fastmcp

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🧠 Claude桌面配置（Mac、Linux、Windows）

1. 安装Claude桌面版
   🔗 https://www.anthropic.com/index/claude-desktop

2. 编辑配置文件：

macOS/Linux

nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows

notepad %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

3. 添加你的MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "my-wazuh-agent": {
      "command": "/full/path/to/python",
      "args": [
        "mcp_wazuh_server.py"
      ]
    }
  }
}

4. 重启Claude桌面——你会看到用于提示的连接器图标(⚡)和用于工具调用的工具图标(🛠)。

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🧪 在本地使用Inspector测试

运行带有调试的日志服务器：

npx @modelcontextprotocol/inspector python mcp_wazuh_server.py

这会打开一个本地UI，你可以在与Claude连接之前测试@mcp.tool()和@mcp.prompt()。