BloodHound-MCP

BloodHound 的模型上下文协议 (MCP) 服务器

BloodHound-MCP 是一个强大的集成，它将模型上下文协议 (MCP) 服务器的功能引入到 BloodHound 中，后者是用于 Active Directory 安全分析的行业标准工具。此集成允许您使用自然语言来分析 BloodHound 数据，使复杂的 Active Directory 攻击路径分析变得易于访问。

🥇 首个 BloodHound AI 集成！
这是第一个通过 MCP 将 BloodHound 与 AI 连接起来的集成，最初在这里宣布。

🔍 BloodHound-MCP 是什么？

BloodHound-MCP 结合了以下力量：

• BloodHound：用于可视化和分析 Active Directory 攻击路径的行业标准工具
• 模型上下文协议 (MCP)：一种开放协议，用于创建兼容各种 AI 模型的自定义 AI 工具
• Neo4j：BloodHound 使用的图数据库，用于存储 AD 关系数据

基于原始 BloodHound CE Cypher 查询，超过 75 种专业工具，BloodHound-MCP 允许安全专业人员：

• 使用自然语言查询 BloodHound 数据
• 发现 Active Directory 环境中的复杂攻击路径
• 更高效地评估 Active Directory 安全态势
• 为利益相关者生成详细的安全部署报告

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✨ 特性

• 自然语言界面：使用纯英语查询 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
  • 委托滥用机会
  • 以及更多！

📋 先决条件

• BloodHound 4.x+，从 Active Directory 环境收集的数据
• 加载了 BloodHound 数据的 Neo4j 数据库
• Python 3.8 或更高版本
• MCP 客户端

🔧 安装

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git
   cd MCP-BloodHound
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置 MCP 服务器

   "mcpServers": {
       "BloodHound-MCP": {
           "command": "python",
           "args": [
               "<Your_Path>\\BloodHound-MCP.py"
           ],
           "env": {
               "BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687",
               "BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j",
               "BLOODHOUND_PASSWORD": "bloodhoundcommunityedition"
           }
       }
   }
   

🚀 使用方法

您可以通过 MCP 提问的一些示例查询：

• "显示所有可以从 Kerberoastable 用户到域管理员的路径"
• "查找域用户具有本地管理员权限的计算机"
• "识别易受 NTLM 中继攻击的域控制器"
• "映射所有 Active Directory 证书服务漏洞"
• "为我的域生成一份全面的安全报告"
• "查找未使用的特权账户"
• "显示通往高价值目标的攻击路径"

🔐 安全注意事项

此工具旨在进行合法的安全评估。始终：

• 在分析任何 Active Directory 环境之前获得适当的授权
• 将 BloodHound 数据视为敏感信息
• 对于发现的任何漏洞，遵循负责任披露的做法

📜 许可证

本项目根据 MIT 许可证发布 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

• 表彰 BloodHound 团队，他们创造了一个出色的 Active Directory 安全工具
• 表彰安全社区，他们不断推进 AD 安全实践

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注意：这不是 Anthropic 的官方产品。BloodHound-MCP 是一个由社区驱动的 BloodHound 和 MCP 之间的集成。