Bloodhound MCP AI (bloodhound-mcp-ai)

血猎犬MCP

BloodHound-MCP

血猎犬模型上下文协议（MCP）服务器

BloodHound MCP是一个强大的集成，它将模型上下文协议（MCP）服务器的功能带到了用于Active Directory安全分析的行业标准工具BloodHound。这种集成允许您使用自然语言分析BloodHound数据，使每个人都可以访问复杂的Active Directory攻击路径分析。

🥇 首次与BloodHound AI集成！\ 这是首次通过MCP将BloodHound与AI连接起来， 最初在这里宣布.

🔍 什么是血猎犬MCP？

BloodHound MCP结合了以下功能：

• 血猎犬：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）：创建自定义AI工具的开放协议，与各种AI模型兼容
• Neo4j：BloodHound用于存储AD关系数据的图形数据库

凭借基于原始BloodHound CE Cypher查询的75多种专用工具，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
• 更有效地评估Active Directory安全态势
• 为利益相关者生成详细的安全报告

📱 社区

加入我们的Telegram频道，获取更新、提示和讨论：

• 电报: root_sec

🌟 明星历史


✨ 特性

• 自然语言接口：使用简明英语查询BloodHound数据
• 综合分析类别:

- 域结构映射 - 特权升级路径 - Kerberos安全问题（Kerberoasting、AS-REP烘焙） - 证书服务漏洞 - Active Directory卫生评估 - NTLM中继攻击媒介 - 滥用授权的机会 - 还有更多！

📋 先决条件

• BloodHound 4.x+，数据来自Active Directory环境
• 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. 克隆此存储库：

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

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 配置MCP服务器

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

🚀 用法

您可以通过MCP提出的示例查询：

• “显示从kerberostable用户到域管理员的所有路径”
• “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”
• “为我的域生成全面的安全报告”
• “查找非活动特权帐户”
• “显示高价值目标的攻击路径”

🔐 安全考虑

此工具专为合法的安全评估目的而设计。始终：

• 在分析任何Active Directory环境之前获得适当的授权
• 将血猎犬数据作为敏感信息处理
• 对发现的任何漏洞遵循负责任的披露做法

📜 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

🙏 致谢

• BloodHound团队创建了一个令人惊叹的Active Directory安全工具
• 不断推进AD安全实践的安全社区


______________________________________________________________________

*注意：这不是官方的Anthropic产品。BloodHound MCP是BloodHound和MCP之间的社区驱动整合。*