Bug Hound MCP

BugHound MCP

MCP-Based Security Automation Framework

Black Hat Arsenal Asia 2026 | 45 Techniques | 35 Vuln Classes | 3 Modes

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BugHound是一个模型上下文协议（MCP）服务器，为web应用程序安全侦察和漏洞评估提供了一个完整的管道。它将结构化安全工具作为MCP端点公开，使AI客户端（Claude、Gemini、Codex）能够编排从目标输入到验证漏洞报告的7级管道。BugHound附带了45种测试技术，其中29种是纯Python，不需要任何外部工具，涵盖了注入、访问控制、服务器端、配置和数据泄漏漏洞类。

特性

• 7级管道 --初始化、枚举、发现、分析、测试、验证、报告——阶段根据目标类型折叠
• 45测试技术 --纯Python在每个类别中都有回退；启动时不需要外部工具
• 3种执行模式 --MCP服务器（用于AI客户端）、CLI（用于终端工作流）、AI代理（自主扫描）
• 专业HTML报告 --带有过滤、导出和执行摘要的深青色仪表板
• 身份验证测试 --JWT在所有测试技术中的自动传播
• 实时反射探头 --发现过程中实时XSS反射检测
• 攻击链检测 --多步综合评分开发路径
• 范围执行 --在任何主动测试之前进行强制性范围验证
• 自适应工具覆盖范围 --当外部工具不可用时，优雅地适应

快速开始

git clone https://github.com/binderlabs/BugHound-MCP.git
cd BugHound
pip install -r requirements.txt
./scripts/install-tools.sh  # Optional: install Go/external tools

# Mode 1: MCP Server
python -m bughound.server

# Mode 2: CLI
./bhound scan https://target.com
./bhound scan https://target.com -v
./bhound scan https://target.com --profile client   # quick wins only
./bhound recon https://target.com
./bhound list

# Mode 3: AI Agent
./bhound agent https://target.com --provider openrouter --api-key sk-or-...

安装

Python依赖关系

pip install -r requirements.txt

核心依赖关系： mcp, pydantic, aiohttp, aiofiles, structlog

可选（用于代理模式）： anthropic, openai

外部安全工具（可选）

BugHound使用29种纯Python技术，不使用任何外部工具。要获得完整覆盖（43种技术），请安装以下内容：

自动安装：

./scripts/install-tools.sh              # Core + recon + python + seclists (recommended)
./scripts/install-tools.sh --minimal    # Core Go tools only (httpx/nuclei/katana/subfinder/ffuf/dnsx)
./scripts/install-tools.sh --full       # Everything + assetnote wordlists (~1GB download)

安装程序是幂等的，可以安全地重新运行。每个工具在安装后都经过验证；最后一个清晰的摘要显示了安装/跳过/失败的数量。如果任何工具发生故障，脚本将继续（与旧版本不同），并仅打印故障工具的诊断。

如果你的朋友（或你）点击“脚本已运行，但工具未实际安装”，请重新运行 ./scripts/install-tools.sh --新版本显式检查 command -v 安装和报告后的每个工具 [x] 真正的失败。不再沉默PEP-668/ set -e 中止问题。

用于更好的子域覆盖的API密钥（可选）

BugHound的子域枚举使用 subfinder，支持通过API密钥的被动数据源。如果没有密钥，您仍然可以从免费来源（crtsh、HackerTarget、CertSpotter）获得结果。使用密钥，您可以获得更多的子域。

在中配置 ~/.config/subfinder/provider-config.yaml:

chaos:
  - your-chaos-api-key
virustotal:
  - your-virustotal-api-key
securitytrails:
  - your-securitytrails-api-key
shodan:
  - your-shodan-api-key
censys:
  - your-censys-api-key

Chaos还需要一个环境变量：

echo 'export CHAOS_API_KEY="your-key"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

BugHound-native API密钥(~/.gau.toml)

BugHound自己的侦察模块（混沌子域源、GitHub侦察、URLScan、AlienVault OTX）从 ~/.gau.toml 因此，它们在工具之间共享：

[urlscan]
apikey = "..."

[otx]
apikey = "..."

[chaos]
apikey = "..."

[github]
apikey = "ghp_..."    # read:public_repo is enough

环境变量(CHAOS_API_KEY, PDCP_API_KEY, GITHUB_TOKEN, GH_TOKEN)被视为后备方案。如果找不到令牌，则会自动跳过GitHub recon和混沌子域查找。

MCP配置

克劳德代码

创建 .mcp.json 在项目根目录中：

{
  "mcpServers": {
    "bughound": {
      "type": "stdio",
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "bughound.server"],
      "cwd": "/path/to/BugHound",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/BugHound",
        "BUGHOUND_WORKSPACE_DIR": "/path/to/workspaces"
      }
    }
  }
}

或者通过CLI添加： claude mcp add --transport stdio --scope project bughound -- python3 -m bughound.server

Gemini CLI

添加 ~/.gemini/settings.json 或 .gemini/settings.json 在您的项目中：

{
  "mcpServers": {
    "bughound": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "bughound.server"],
      "cwd": "/path/to/BugHound",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/BugHound",
        "BUGHOUND_WORKSPACE_DIR": "/path/to/workspaces"
      },
      "timeout": 600000
    }
  }
}

OpenAI 代码专家

添加 ~/.codex/config.toml 或 .codex/config.toml 在您的项目中：

[mcp_servers.bughound]
command = "python3"
args = ["-m", "bughound.server"]
cwd = "/path/to/BugHound"
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 300

[mcp_servers.bughound.env]
PYTHONPATH = "/path/to/BugHound"
BUGHOUND_WORKSPACE_DIR = "/path/to/workspaces"

MCP工具参考

BugHound公开了约30个按功能组织的MCP工具（加上6个仅用于反FP/工作流探索的代理模式原语）：

AI客户端使用提示

通过AI客户端（Claude、Gemini、Codex）使用BugHound时，请使用自然语言提示：

基本扫描：

Scan https://target.com for vulnerabilities using BugHound

一步一步地：

1. Initialize BugHound for https://target.com
2. Run discovery
3. Show me the attack surface
4. Create a scan plan focused on SQLi and XSS
5. Execute the tests
6. Validate the findings
7. Generate a report

快速侦察：

Run BugHound recon on example.com and show me what you find

目标测试：

Test https://target.com/api/search?q=test for SQL injection using BugHound

CLI 参考

./bhound scan                        # Full pipeline (Stages 0-6)
./bhound scan  -v                    # Verbose mode (show all activity)
./bhound scan  --depth deep          # Deep scan
./bhound scan  --profile client      # Client-side bugs only (XSS, CORS, redirect, CSP)
./bhound scan  --profile server      # Server-side bugs only (SQLi, SSRF, RCE, LFI, XXE, auth)
./bhound scan  --profile both        # Full coverage (default; also prompts interactively if omitted)
./bhound scan  --skip-validate       # Skip validation stage
./bhound scan  --skip-nuclei         # Skip nuclei scanning
./bhound scan  --resume       # Resume crashed scan
./bhound scan  --output json         # JSON output for CI/CD
./bhound scan  --max-hosts 5         # Auto-select top 5 hosts (broad domains)
./bhound scan  --no-color            # No terminal colors
./bhound scan  -q                    # Quiet mode (summary only)
./bhound recon                       # Discovery only (Stages 0-2)
./bhound recon  --max-hosts 3        # Recon top 3 hosts only
./bhound analyze               # Attack surface analysis
./bhound test                  # Run tests on existing recon
./bhound test  --profile client  # Test only client-side classes
./bhound validate              # Validate findings
./bhound report                # Generate reports
./bhound list                                # List workspaces
./bhound agent  --provider ...       # AI agent mode
./bhound agent  --profile server     # Agent mode restricted to server-side tests
./bhound serve                               # Start MCP server

测试剖面

在浏览器端和服务器端错误之间进行分割测试，以减少扫描时间：

第0-3阶段（侦察+攻击面）始终以相同的方式运行——配置文件仅过滤第4阶段的测试。混合检查（核心、易受攻击的组件、安全标头）在每个配置文件中运行。

从MCP调用时：

bughound_execute_tests(workspace_id, test_profile="client")
bughound_list_techniques(test_profile="server")
# or inside the scan plan:
bughound_submit_scan_plan(workspace_id, {
  "targets": [...],
  "global_settings": {"test_profile": "client"}
})

速度模式

调整目标WAF配置文件的并发性：

工作在 scan, test，以及 agent 命令。相互排斥。自由组合 --profile:

./bhound scan  --profile client --fast     # 5-10× faster than default on labs
./bhound scan  --stealth                    # slow + safe for bounty
./bhound agent  --profile server --stealth  # AI agent, server-only, stealth rate

扩展侦察源

第二阶段的发现现在包括亚探测器+高斯以外的其他被动/主动源：

• 混沌数据集 （ProjectDiscovery）——精心策划的BB子域语料库。免费套餐。需求 [chaos] 钥匙。
• GitHub侦察 --在GitHub代码中搜索 "" extension:env, password, api_key等等。使用内联正则表达式从结果片段中提取秘密。可选的深度模式克隆org repos并运行trufflehog。需求 [github] 令牌。
• 云桶发现 --S3/AAzure Blob/GCS/DO空间置换+探测。从域+发现的子域生成桶名称候选。将可公开列出的存储桶报告为严重级别高。
• 扩展灵敏路径探头 --172条路径涵盖env变体(.env.dev, .env.staging)，框架配置(appsettings.json, application.yml)，凭证(.aws/credentials, .ssh/id_rsa)，git/svn暴露，备份模式(backup.7z, database.sql.gz)、弹簧执行器、Next.js泄漏、CI/CD工件(Jenkinsfile, .gitlab-ci.yml).
• 分层单词表选择 --自动选择资产注释/秒列表筏介质 --depth light，木筏大 --depth deep当未安装SecLists时，会回退到dirbuster介质（86k）。

SPA（单页应用程序）处理

现代网络应用程序提供了一个空的HTML框架，比如：

传统的爬虫什么也看不见——零表单、零链接、零内容。第二阶段现在检测到这一点并旋转：

1. SPA检测 --通过体空+脚本模式+框架签名识别React/Vue/Angular/Next/Vite/CRA/Nuxt/Gatsby/Remix/Svelte Kit骨架。
2. 路由器配置提取 --从下载的JS包中解析React Router/Vue Router/Angular Router定义，显示如下路由 /users/:id, /admin/dashboard 静态爬行会错过。
3. GraphQL操作提取 --抢夺 gql\查询。.. \`/突变。..\`捆绑包中的操作名称。
4. 通用后端探测器 -尝试30多个典型的SPA API路径(/api/health, /api/me, /graphql, /graphiql, /api/config, /.well-known/openid-configuration, /actuator/*通过内容类型+主体信号滤波来躲避SPA回退200秒。

结果输入 all_urls因此，下游阶段（参数发现、核、测试）可以看到真正的攻击面。产出土地：

• hosts/spa_detection.json --哪些主机是SPA+框架+信任
• urls/spa_routes.json --提取客户端路由
• urls/spa_backends.json --发现后端端点
• urls/graphql_operations.json --GraphQL操作名称

代理模式高级图元

./bhound agent 现在，AI可以调用反FP和工作流探索工具：

对于宽域目标（例如。， *.example.com)，BugHound枚举子域并用httpx探测它们。在CLI模式下，系统会提示您选择要扫描的实时主机：

Found 9 live hosts:
  1. [200] https://blog.example.com [WordPress]
  2. [200] https://mail.example.com Login form
  3. [200] https://api.example.com [Express, Node.js]
  4. [403] https://cdn.example.com [CloudFront]
  ...

Options:
  3      -- scan only host #3
  1,3,5  -- scan specific hosts
  1-10   -- scan hosts 1 through 10
  all    -- scan all 9 hosts

Select [all]: 1,2,3
Selected 3 host(s) -- continuing scan

使用 --max-hosts N 跳过提示并自动选择前N个主机。

AI代理模式

BugHound的代理模式结合 CLI扫描速度 随着 AI验证深度。它首先运行所有45种自动化技术，然后由6名专业专家组成的人工智能单独验证每一项发现——发送目标有效载荷、阅读页面、确认或拒绝每一项。没有发现未经证实。

混合方法： CLI广度+AI深度

Phase 1: Automated Recon (Stages 0-3)     → discover attack surface
Phase 2: Automated Testing (45 techniques) → find vulnerabilities fast
Phase 3: AI Validation + Discovery         → verify each finding, reject false positives
Phase 4: Report Generation                 → professional deliverables

6名专家： SQLi（5个DB提取剧本）、XSS（6个注入上下文）、LFI（配置文件优先级列表）、SSRF（云元数据+旁路）、RCE（每种语言评估）、Auth（登录旁路+JWT）。

12个人工智能工具： read_page, browse_page （剧作家）， run_tool （Kali工具）， http_request, extract_sqli_data, read_file_via_lfi, update_finding_status, add_finding, get_findings, get_attack_surface, validate_findings, generate_report

# Using OpenRouter (access to all models)
./bhound agent https://target.com --provider openrouter --model openai/gpt-5.4-mini

# Using .env file for API key
echo "OPENROUTER_API_KEY=sk-or-..." > .env
./bhound agent https://target.com --provider openrouter

# Supported providers
--provider anthropic    # Claude (native SDK)
--provider openai       # GPT-4o
--provider grok         # Grok-3 (xAI)
--provider openrouter   # Any model via OpenRouter

AI在CLI之外添加了什么：

CLI scan:    36 findings, all PENDING — needs human review
Agent mode:  36 findings → 22 CONFIRMED, 12 FALSE POSITIVE, 2 MANUAL REVIEW
             AI sent 27 http_requests to verify each finding individually

管道结构

Stage 0: Init        -->  Target classification + workspace
Stage 1: Enumerate   -->  Subdomain discovery (skipped for single hosts)
Stage 2: Discover    -->  Probe, crawl, JS analysis, dir scan, param classification
Stage 3: Analyze     -->  Attack surface, chains, immediate wins, scan plan
Stage 4: Test        -->  45 techniques in parallel (nuclei + pure-Python)
Stage 5: Validate    -->  Surgical verification (sqlmap, dalfox, curl)
Stage 6: Report      -->  HTML dashboard, bug bounty MD, executive summary

基于目标类型的阶段崩溃：

• 广泛的领域 (*.example.com)：所有阶段都运行
• 单个主机 (dev.example.com)：跳过第一阶段，第二阶段从探测开始
• 单端点 (https://dev.example.com/api)：跳过第一阶段，第二阶段仅从路径爬行
• 网址列表：跳过第一阶段，批量探测和爬网

技术（共45项）

注入

• SQLi（基于错误、盲、基于时间）、XSS（反射、存储、DOM）、SSTI、CSTI、CRLF、头注入

文件访问

• LFI、XXE、路径遍历

服务器端

• SSRF、RCE（指令注入、eval）、原型污染

访问控制

• IDOR、路径IDOR、访问控制中断、大规模分配

配置

• 安全标头、版本披露、传输安全、ViewState MAC、默认凭据

数据泄露

• 敏感字段泄漏、HTML中的PII、易受攻击的组件

认证

• Cookie注入（SQLi、XSS、反序列化）、JWT分析、速率限制

外部

• Nuclei模板、WordPress、Spring执行器、GraphQL（自省+数据泄漏）、CORS

项目结构

BugHound/
├── CLAUDE.md                  # Project instructions
├── PLAN.md                    # Development plan
├── DEVLOG.md                  # Development journal
├── README.md
├── bughound/
│   ├── server.py              # MCP server entry point
│   ├── config/
│   │   └── settings.py        # Configuration
│   ├── core/
│   │   ├── target_classifier.py   # Stage 0: target type detection
│   │   ├── workspace.py           # Workspace CRUD + lazy dir creation
│   │   ├── job_manager.py         # Async job lifecycle
│   │   └── tool_runner.py         # Unified subprocess runner
│   ├── stages/
│   │   ├── enumerate.py       # Stage 1
│   │   ├── discover.py        # Stage 2
│   │   ├── analyze.py         # Stage 3
│   │   ├── test.py            # Stage 4
│   │   ├── validate.py        # Stage 5
│   │   └── report.py          # Stage 6
│   ├── tools/
│   │   ├── base.py            # Unified base tool
│   │   ├── recon/             # subfinder, httpx, crtsh, etc.
│   │   ├── scanning/          # nuclei, ffuf, dalfox, sqlmap, etc.
│   │   ├── discovery/         # gospider, jsluice, arjun, etc.
│   │   ├── testing/           # injection_tester, graphql, jwt testers
│   │   └── oneliners/         # qsreplace, kxss, gf, uro, unfurl, anew + pipeline engine
│   ├── schemas/
│   │   └── models.py          # Pydantic models
│   └── utils/
│       └── helpers.py
├── tests/
├── scripts/
│   └── install-tools.sh       # Security tools installer
└── workspaces/                # Runtime data (gitignored)

黑帽阿森纳

BugHound在 2026年黑帽阿森纳亚洲.

• 日期： 2026年4月24日
• 轨道： Web AppSec
• 地点： 阿森纳2号站，商务大厅
• 事件： 2026年亚洲黑帽

许可证

MIT许可证

学分

建造于 克里希纳·奈杜, 埃里克·提, Lwin Min Oo, 胡凯伟, Valen Sai 酒店