MCP 介紹

MCP（模型上下文協定）是將 AI 應用程式連接到外部系統的開源標準。

使用 MCP，Claude 或 ChatGPT 等 AI 應用程式可以連接到資料來源（例如本機檔案、資料庫）、工具（例如搜尋引擎、計算器）和工作流程（例如專門的提示）——使它們能夠存取關鍵資訊並執行任務。
- modelcontextprotocol.io

MCP-kali-server 介紹

Kali MCP 伺服器是一個輕量級 API 橋接器，它將 MCP 用戶端（例如：Claude Desktop、5ire）連接到 API 伺服器，從而允許在 Linux 終端上執行命令。

這使得 MCP 能夠運行 nmap、nxc 或任何其他工具等終端命令，並使用 curl、wget、gobuster 等工具與 Web 應用程式互動。

並執行 AI 輔助滲透測試，即時解決 CTF Web 挑戰，幫助解決 HTB 或 THM 中的機器問題。

安裝

kali 端

如果你是舊版的 Kali 使用者，可以直接透過 apt 安裝：

1 2	sudo apt update sudo apt install mcp-kali-server

Host 端（MCP server）

在 Host OS（例如 macOS、Windows）上部署 mcp-server。

先從 Wh0am123/MCP-Kali-Server 取得 mcp_server.py 腳本。

使用教學

kali-server-mcp 跟 mcp-server，兩個 server 都需開啟才能夠正常使用。

1. 啟動 Kali MCP Server

進入 Kali 終端機，直接輸入： kali-server-mcp。

成功啟動後，你應該會看到服務監聽在本機 5000 port。

2. 設定 Host OS 的 MCP Server

在 Host 端修改 mcp_server.py，讓它知道 Kali 伺服器的位置。

打開檔案，找到以下設定，將 DEFAULT_KALI_SERVER 的 IP 位置修改為你的 kali linux IP：

以上方的例子來說是 192.168.13.129

1
2
3

# Default configuration
DEFAULT_KALI_SERVER = "http://192.168.13.129:5000"  # 改成你的 Kali IP
DEFAULT_REQUEST_TIMEOUT = 300  # 預設 Timeout 5 分鐘

3. MCP Client 設定（以 Claude 為例）

MCP-Kali-Server 支援多個 client，包括 Claude、ROO CODE 等。

在這邊我們選擇使用 Claude 作為 Client。

在 Claude Desktop 裡，需要設定 claude_desktop_config.json 來告訴它 MCP server 的位置。

假設你的環境是 macOS，並使用 Python 虛擬環境 uv，設定可以這樣寫：

{
    "mcpServers": {
        "kali_mcp": {
            "command": "python3",
            "args": [
                "/absolute/path/to/mcp_server.py",
                "--server",
                "http://192.168.13.129:5000/"
            ]
        }
    }
}

完成後重啟 Claude，打開設定頁，你會看到多出一個 MCP server：kali_mcp。

實測

在 Claude 介面輸入： 幫我測試 example 作為例子。Claude 會自動挑選合適的工具（例如 nmap），執行掃描，並回傳結果。

Claude 會根據結果自動解讀輸出，提出後續建議。

接下來可以嘗試各式各樣的玩法，讓 AI 幫你打滲透。

結論

MCP-Kali-Server 讓 AI 真正「動手」成為可能，也代表資安工作流程正往半自動化、甚至全自動化的方向演進。實務上，最合適的路徑通常是漸進式的：先自動化高頻、低風險的任務，逐步引入更多控制與審核機制，再視情況放寬或收緊自動化程度。

除了 MCP-Kali-Server 外，還有 PentestGPT 等，同樣是結合 AI 與資安，使工作流程可以在輕鬆一些。

滲透測試如果全部都讓 AI 處理的話就不好玩了：（

Marco's Blog

叫你的 kali 來！ - kali MCP