在 AI 深度融入网络安全的当下，安全厂商与红蓝对抗参与者都在积极探索如何利用 AI 提升威胁情报分析与攻防策略生成能力。
目前主流 AI 大模型虽能提供数据分析报告和攻击路径建议，但本质上仍属于辅助决策工具 —— 其输出需依赖人工转化为实际操作，如同缺乏执行模块的 "虚拟智库"，存在人机协同效率低、响应延迟等问题。
隐侠团队通过这篇文章向大家介绍MCP（Machine Cybernetic Platform）在网络安全场景中的技术架构与实施路线，看MCP如何通过构建自动化执行框架，将 AI 分析结果直接转化为可执行的网络攻防指令，实现从情报分析到漏洞验证、防御策略部署的全链路闭环，有效弥补了传统 AI 安全方案的执行短板，为红蓝对抗实战注入智能化实战能力。（评论点赞前十送扣子MCP激活码）
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic（开发Claude大模型的公司）主导推出的一套开放、通用的协议标准，目的是让AI大模型能像人一样“调用工具”。打个比方，如果把AI比作一个“超级大脑”，MCP就像是给它配上了一双灵巧的手——让AI能直接连接文件、数据库、聊天软件等各种工具，真正实现自动化操作。
为什么需要MCP？
想象一下，你想让AI帮你写代码时顺便查文档、调用数据库数据、甚至自动发送代码审查请求到工作群，但现在的AI应用往往只能单独完成其中一项任务。这就好比你有一堆不同接口的充电器，却找不到适配所有设备的插头。
MCP就像USB-C接口，统一了AI与外部工具的连接标准，让开发者不用为每个工具单独开发接口，大幅降低开发成本。
MCP如何工作？
MCP采用客户端 - 服务器架构，包含5个核心角色：
MCP主机：发起任务的AI应用，比如AI编程助手、智能聊天机器人；
MCP客户端：藏在主机里的“翻译官”，负责与服务器通信；
MCP服务器：对接各种工具和数据源的“中介”，提供上下文信息；
本地资源：电脑上的文件、数据库等；
远程资源：云端API、在线文档等。
举个例子，当你让AI编程助手查找函数用法时：
编程助手（主机）通过客户端向服务器发送请求；
服务器从代码库或文档（本地/远程资源）获取信息；
服务器把结果传回客户端，再由客户端交给主机；
主机根据结果生成代码或解释。
MCP比传统方法强在哪？
和OpenAI的Function Call这类功能相比，MCP有三大优势：
生态开放：任何服务商都能按协议接入，形成庞大插件库，就像手机应用商店，应用越多AI越强大；
兼容性高：不绑定特定模型，只要支持MCP，Claude、GPT或其他模型都能无缝切换；
数据安全：数据可在本地处理，比如电脑里的成绩单，AI直接读取分析，不用担心泄露到云端。
模型如何选择工具？
当你提出问题时：
客户端把问题传给AI模型；
模型查看所有工具的“使用说明”（通过文本描述传入），判断该用哪些工具；
模型输出JSON格式指令（类似“使用数据库查询工具，参数是XXX”）；
客户端执行工具，并把结果再传给模型生成最终回答。
这里的关键在于工具描述的准确性——开发者需要通过函数名、文档注释等方式清晰定义工具用途，模型才能“读懂”并正确调用。
MCP服务器开发难吗？
对开发者来说，MCP服务器主要提供三类功能：
工具：可被AI调用的函数或服务接口（如文件读取、API调用）；
资源：结构化数据（本地文件、数据库结果、远程API返回值）；
提示：预设的任务模板（比如“帮我写一封会议总结邮件”）。
虽然涉及代码开发，但MCP通过标准化协议简化了流程，只要遵循规则，即使是小型团队也能快速搭建自定义的AI工具连接服务。
总的来说，MCP就像AI世界的“通用语言”，让不同工具和模型能高效协作，推动AI从“纸上谈兵”迈向“实际干活”的新阶段。
实践案例：这里我们使用扣子空间MCP，搜集所有Github上的网络安全相关的MCP项目。
首先，添加扩展，可以理解为添加Github的MCP应用，这里给扣子空间接上了可以操作Github的手脚：
输入提示词，等待结果：
部分结果内容：
● 项目名称：Ta0ing/MCP - SecurityTools
● 项目地址：https://github.com/Ta0ing/MCP - SecurityTools
● 项目描述：MCP - SecurityTools是一个专注于收录和更新网络安全领域MCP的开源项目，旨在汇总、整理和优化各类与MCP相关的安全工具、技术及实战经验。
● 项目名称：Antonsmil/MCP - SecurityTools
● 项目地址：https://github.com/Antonsmil/MCP - SecurityTools
● 项目描述：MCP - SecurityTools是一个专注于收录和更新网络
安全领域MCP的开源项目，旨在汇总、整理和优化各类与MCP相关的安全工具、技术及实战经验。
和传统AI思路不同的是，这里所查询的结果，是实时登录Github进行搜索，而不是基于历史训练数据，比如询问MCP当前时间，理论上它一定会返回当前时间：
更多请参考：https://modelcontextprotocol.io/introduction
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic（开发Claude大模型的公司）主导推出的一套开放、通用的协议标准，目的是让AI大模型能像人一样“调用工具”。打个比方，如果把AI比作一个“超级大脑”，MCP就像是给它配上了一双灵巧的手——让AI能直接连接文件、数据库、聊天软件等各种工具，真正实现自动化操作。
为什么需要MCP？
想象一下，你想让AI帮你写代码时顺便查文档、调用数据库数据、甚至自动发送代码审查请求到工作群，但现在的AI应用往往只能单独完成其中一项任务。这就好比你有一堆不同接口的充电器，却找不到适配所有设备的插头。
MCP就像USB-C接口，统一了AI与外部工具的连接标准，让开发者不用为每个工具单独开发接口，大幅降低开发成本。
MCP如何工作？
MCP采用客户端 - 服务器架构，包含5个核心角色：
MCP主机：发起任务的AI应用，比如AI编程助手、智能聊天机器人；
MCP客户端：藏在主机里的“翻译官”，负责与服务器通信；
MCP服务器：对接各种工具和数据源的“中介”，提供上下文信息；
本地资源：电脑上的文件、数据库等；
远程资源：云端API、在线文档等。
举个例子，当你让AI编程助手查找函数用法时：
编程助手（主机）通过客户端向服务器发送请求；
服务器从代码库或文档（本地/远程资源）获取信息；
服务器把结果传回客户端，再由客户端交给主机；
主机根据结果生成代码或解释。
MCP比传统方法强在哪？
和OpenAI的Function Call这类功能相比，MCP有三大优势：
生态开放：任何服务商都能按协议接入，形成庞大插件库，就像手机应用商店，应用越多AI越强大；
兼容性高：不绑定特定模型，只要支持MCP，Claude、GPT或其他模型都能无缝切换；
数据安全：数据可在本地处理，比如电脑里的成绩单，AI直接读取分析，不用担心泄露到云端。
模型如何选择工具？
当你提出问题时：
客户端把问题传给AI模型；
模型查看所有工具的“使用说明”（通过文本描述传入），判断该用哪些工具；
模型输出JSON格式指令（类似“使用数据库查询工具，参数是XXX”）；
客户端执行工具，并把结果再传给模型生成最终回答。
这里的关键在于工具描述的准确性——开发者需要通过函数名、文档注释等方式清晰定义工具用途，模型才能“读懂”并正确调用。
MCP服务器开发难吗？
对开发者来说，MCP服务器主要提供三类功能：
工具：可被AI调用的函数或服务接口（如文件读取、API调用）；
资源：结构化数据（本地文件、数据库结果、远程API返回值）；
提示：预设的任务模板（比如“帮我写一封会议总结邮件”）。
虽然涉及代码开发，但MCP通过标准化协议简化了流程，只要遵循规则，即使是小型团队也能快速搭建自定义的AI工具连接服务。
总的来说，MCP就像AI世界的“通用语言”，让不同工具和模型能高效协作，推动AI从“纸上谈兵”迈向“实际干活”的新阶段。
实践案例：这里我们使用扣子空间MCP，搜集所有Github上的网络安全相关的MCP项目。
首先，添加扩展，可以理解为添加Github的MCP应用，这里给扣子空间接上了可以操作Github的手脚：
输入提示词，等待结果：
部分结果内容：
● 项目名称：Ta0ing/MCP - SecurityTools
● 项目地址：https://github.com/Ta0ing/MCP - SecurityTools
● 项目描述：MCP - SecurityTools是一个专注于收录和更新网络安全领域MCP的开源项目，旨在汇总、整理和优化各类与MCP相关的安全工具、技术及实战经验。
● 项目名称：Antonsmil/MCP - SecurityTools
● 项目地址：https://github.com/Antonsmil/MCP - SecurityTools
● 项目描述：MCP - SecurityTools是一个专注于收录和更新网络安全领域MCP的开源项目，旨在汇总、整理和优化各类与MCP相关的安全工具、技术及实战经验。和传统AI思路不同的是，这里所查询的结果，是实时登录Github进行搜索，而不是基于历史训练数据，比如询问MCP当前时间，理论上它一定会返回当前时间：
更多请参考：https://modelcontextprotocol.io/introduction
红队场景：攻击视角下的MCP武器化实践
红队可以通过MCP协议实现攻击工具链的智能化调度，构建"AI黑客"操作体系：
（1）资产测绘
调用Shodan MCP Server进行互联网暴露面扫描，使用shodan_search指令批量获取目标C段存活主机及开放服务（如query="port:22 country:CN"），集成Shodan API的MCP协议适配器，支持自动化资产测绘、CVE漏洞检索及暴露面分析，红队可快速定位目标脆弱资产。
GitHub地址：https://github.com/BurtTheCoder/mcp-shodan
（2）漏洞利用
通过MCP Terminal Server执行自动化POC验证，如利用Log4j漏洞生成攻击载荷，并触发反向Shell。
GitHub地址：https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP
再比如Azure社区维护的https://github.com/appcypher/awesome-mcp-servers，MCP协议工具库，覆盖Kubernetes、PostgreSQL、Elasticsearch等场景的攻防适配器，当MCP基于前面的资产发现动作，筛选出对应目标后，即可针对性对其进行漏洞测试与利用。
（3）C2与横向移动
可将Cobalt Strike操作指令转化为MCP协议，实现自动化横向移动、载荷下发与C2流量伪装，支持与EDR MCP Server联动绕过检测。
（4）反溯源
可联动数据库MCP Server窃取凭证，通过LDAP协议自动探测域内主机。伪造MySQL服务端实施反制，通过协议级流量劫持获取攻击者主机信息。支持捕获客户端文件、内存马注入等红队反溯源操作。
GitHub地址：https://github.com/BeichenDream/MysqlT
（5）社会工程增强
可针对社会工程所需能力，集成现有用于钓鱼邮件、语音伪造、身份伪造等的项目，搭建MCP Server，提供MCP接口。
钓鱼邮件生成：调用自然语言生成MCP Server，自动生成针对特定目标的鱼叉式钓鱼邮件内容
语音伪造：集成TTS MCP Server模拟高管声纹进行电话诈骗
身份伪装：通过Descope MCP Server伪造OAuth令牌绕过双因素认证
由此，从而可通过MCP实现典型攻击链：
Shodan扫描暴露面 → CVE漏洞利用 → 横向渗透 → 数据窃取 → 痕迹清除
全流程通过MCP协议自动编排蓝队场景：防御体系中的MCP协同中枢
（1）智能威胁检测
通过MCP协议，封装出设备调用的MCP Server，或直接封装出日志审计系统的MCP Server，实现采集内网各类设备日志（含NetFlow/Syslog/Kafka）。
接着可尝试封装APT-Hunter的MCP分析模块，生成ATT&CK战术映射图，参考项目：https://github.com/ahmedkhlief/APT-Hunter
动态风险评估，结合红队场景介绍的Shodan MCP，基于Shodan暴露面数据计算资产脆弱性评分，参考公式：
Risk=0.4∗CVSS+0.3∗暴露时长+0.2∗关联漏洞数+0.1∗修复难度
其中，CVSS(v3评分范围1-10)、暴露时长(天数)、修复难度(1-5级评分)
（2）自动化响应编排
通过调用不同安防设备的MCP API实现跨设备联动，如检测到勒索软件时自动触发MCP防御链：
Firewall.block_ip("x.x.x.x") → EDR.isolate_host() → Backup.restore_data()
也可快速根据防护情况开发虚拟补丁，实现快速止血，如通过WAF MCP Adapter动态下发正则规则（如${jndi:ldap://.*}）
（3）安全运营增强
如利用MCP协议模拟攻击流量测试防火墙规则有效性实现策略验证，也可调用Security Audit MCP Server自动生成等保2.0/ISO27001报告实现自主合规审计，还可部署Ehoney等蜜罐系统捕获攻击者JA3指纹与Webshell特征，从而增强安全运营团队的工作效能。
典型案例如下，针对勒索软件应急响应，传统模式为：
SOC告警 → 人工分析1小时 → 邮件通知防火墙团队 → 手动阻断IP → 联系EDR团队处置...而在MCP模式下，则为：
# AI自动执行的防御链
1. EDR上报异常文件加密行为（MCP事件代码：0x7B21）
2. 大模型关联威胁情报判定为Conti变种（置信度92%）
3. 触发MCP联动：
- 防火墙.block_ip(attacker_ip)
- 交换机.isolate_port(infected_host)
- 备份系统.restore(snapshot_id="20230815_clean")
4. 生成处置报告并@安全负责人MCP加持下的红蓝对抗总结
由此可见，MCP协议为红蓝对抗带来了范式级变革，其核心突破在于构建了攻防双方的"数字神经传导系统"。
对红队而言，MCP将渗透测试从离散工具的手动拼装升级为智能编排的自动化武器库，攻击者只需定义战术目标，即可自主完成漏洞验证、载荷生成、横向移动等全链条操作。
对蓝队而言，MCP实现了防御动作的"条件反射式响应"，通过协议层原子化操作（如EDR进程阻断、WAF规则下发、防火墙策略同步）的高速联动，可预见的可以使威胁处置时效从小时级压缩至秒级。
MCP协议重构网络攻防规则的本质在于：攻击者通过将恶意指令嵌入标准协议（如HTTP/SSE）的合法字段（如请求头、事件流），伪装成“合法快递”，绕过传统安全设备的检测；而防御方必须升级为“协议安检员”，通过动态HMAC签名（每分钟刷新的防伪标签）和指令意图分析（AI识破指令的“潜台词”）实现毫秒级阻断。
这一变革将网络对抗推向协议层的“规则争夺战”——攻击方比拼伪造合规指令的速度（如每秒生成1万条伪装流量），防御方则需以更高效率验证协议合法性（如3ms内完成解析、验签、语义分析）。
未来胜负关键取决于谁能在协议层掌握“规则定义权”，例如通过形式化验证确保协议设计无漏洞，或利用联邦学习跨组织共享攻击特征，最终实现从“堵漏洞”到“控协议”的范式升级。
更多红蓝对抗可用的MCP项目
GitHub开源项目：
whit3rabbit0/project_astro
平台：GitHub
功能亮点：首创"MCP Server + Kali API Server"双引擎架构；无缝对接Claude AI桌面端与Kali Linux工具链（含nmap）；内建HackTheBox靶场智能提示系统，自动生成渗透测试策略。
PortSwigger/mcp-server（官方认证）
平台：GitHub
核心价值：打通Burp Suite企业级安全工具链（代理/扫描器/流量记录）；支持通过MCP协议批量操作Intruder模块攻击载荷。
X3r0K/BurpSuite-MCP-Server
平台：GitHub
技术特色：基于FastAPI构建轻量化Web服务接口；支持RESTful API调用Burp Suite核心功能模块。
Glama.ai生态项目：
9olidity/MCP-Server-Pentest
创新点：
▪️ 基于Playwright的智能浏览器沙箱
▪️ 自动化检测XSS/SQL注入漏洞，支持动态网页交互日志记录
foolsec/Vibehacker-Metasploit-MCP
专业领域：
▪️ 首个Metasploit框架的AI操作接口
▪️ 支持漏洞利用模块智能编排、Payload动态混淆生成
Cyreslab-AI/Shodan-MCP-Server
数据能力：
▪️ 实时接入Shodan全球设备探测数据库
▪️ 支持自然语言查询IoT设备指纹信息
企业级解决方案：
IntegrationAppMCPServer
商业化平台：Integration.app
核心优势：
▪️ 支持连接5万+工具与300+企业级应用
▪️ 提供可视化流程编排与AI模型联邦学习框架
垂直领域工具链：
项目名称 | 技术突破 | 典型应用场景 |
twolven/Puppeteer-MCP | 浏览器DOM操作日志回放系统 | 动态网页爬取与JS漏洞复现 |
newbeb/Stealth-Browser | 基于Chromium的反检测渲染引擎 | 隐蔽式渗透测试侦察 |
shaike1/MCP-SSH-Server | 基于SSH隧道加密的指令审计系统 | 合规化远程主机管控 |
nicholmikey/Chrome-Tools | 多标签页并行控制技术 | Web应用自动化安全评估 |
圈内高价值实践分享：
小惜渗透《红队视角下AI大模型MCP技术的实现和应用》https://forum.butian.net/share/4244
我们也会沉下心好好钻研技术，分别实现红队和蓝队的MCP工作站后，为大家进行打包分享！敬请期待！
随着ATT&CK技战术库与MCP协议的深度融合，可预见的，未来的AI安全系统将呈现两大趋势：
（1）生态标准化演进：MCP协议插件市场将形成类似Docker Hub的生态体系，安全厂商需建立工具描述语言的统一标准以确保模型间的互操作性。
（2）认知对抗深化：攻击方需构建能bypass防御方各类通用设备的MCP，在流量加密、设备规则绕过等构建灵活调整的攻击AI；防御方则是深入安全运营、主动防御等工作里面的MCP化工作，如构建协议级的蜜罐诱捕系统，通过强化学习训练具备反溯源能力的"协议陷阱"，在MCP指令层实施主动防御，等等成果打磨。
另外，也需要关注MCP设施本身的安全性，需要深入研究如何让MCP协议更安全可靠，特别是在两个关键方向：
（1）双重身份确认机制。就像进出军事基地需要双方互相检查证件，在"零信任"安全体系下，不仅要验证使用MCP协议的用户身份，还要严格验证接入设备的合法性。例如：当AI系统通过MCP协议操控防火墙时，防火墙需要反向确认这条指令确实来自可信的AI系统，防止黑客伪造指令关闭防护。
（2）数学化安全验证技术。用数学方法严格证明MCP协议的设计没有漏洞。就像建筑师用计算机模拟大楼所有可能的受力情况，研究人员需要通过数学建模测试MCP协议在各种极端攻击场景下的表现，确保协议本身不会被利用来发动攻击。
有必要一提，MCP 本质是将面向人类的 API 体系重构为适配 AI 的版本。如果代码质量高、架构精巧，用现有代码结合主流 AI 大模型也能实现功能，但在自动化和协同效率上，不如 MCP，达成我们理想的AI助手，更是不如MCP。
最后，我们可以展望，在红蓝对抗引入MCP重视相关生态的建设，通过这种"双重检查+数学化验证"的组合拳让MCP协议既灵活智能又坚如磐石。
未来的网络空间对抗技术一定会日新月异，每天都是成长和收获快乐的一天！
实在是太爱网络安全啦！
关注东方隐侠安全团队 一起打造网安江湖
东方隐侠安全团队，一支专业的网络安全团队，将持续为您分享红蓝对抗、病毒研究、安全运营、应急响应等网络安全知识，提供一流网络安全服务，敬请关注！
公众号｜东方隐侠安全团队
请添加团队微信号｜东方隐侠安全团队
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