README
🚀 BloodHound - MCP
BloodHound - MCP 是一款强大的集成工具,它将 Model Context Protocol (MCP) Server 的功能融入到行业标准的 Active Directory 安全性分析工具 BloodHound 中。借助该工具,用户能够通过自然语言分析 BloodHound 数据,让复杂的 Active Directory 攻击路径分析变得更加便捷。
🚀 快速开始
BloodHound - MCP 结合了 BloodHound、模型上下文协议(MCP)以及 Neo4j 图数据库的功能。它提供了 75 多个基于原始 BloodHound CE Cypher 查询的专用工具,安全专业人员可以使用自然语言查询 BloodHound 数据,发现复杂攻击路径,评估安全状况并生成详细报告。
✨ 主要特性
- 自然语言接口:使用普通英语查询 BloodHound 数据。
- 全面分析类别:
- 域结构映射
- 权限提升路径
- Kerberos 安全问题(Kerberoasting、AS - REP Roasting)
- 证书服务漏洞
- Active Directory 卫生评估
- NTLM 中继攻击向量
- 代理滥用机会
- 以及其他更多!
📦 安装指南
先决条件
- BloodHound 4.x+,已从 Active Directory 环境收集数据。
- 已加载 BloodHound 数据的 Neo4j 数据库。
- Python 3.8 或更高版本。
- MCP 客户端。
安装步骤
-
克隆此仓库:
git clone https://github.com/your - username/MCP - BloodHound.git cd MCP - BloodHound -
安装依赖项:
pip install -r requirements.txt -
配置 MCP 服务器:
# 示例配置文件 { "server": { "port": 5000, "host": "localhost" }, "db": { "type": "neo4j", "uri": "bolt://localhost:7687", "user": "neo4j", "password": "password" } } > config.json -
启动服务器:
python server.py
💻 使用示例
基础用法
-
启动 MCP 客户端:
mcp - client -
发送查询:
# 示例查询 { "action": "query", "params": { "query": "MATCH (n) RETURN n LIMIT 10" } }
📋 社区
加入我们的 Telegram 频道,获取更新、技巧和讨论:
- Telegram:root_sec
🌟 星历史
[](https://www.star - history.com/#MorDavid/BloodHound - MCP - AI&Date)
📄 许可证
此项目受 MIT License 保护。
微信扫一扫