HERA — 无与伦比的渗透测试代理
通过自然语言描述您的需求来运行Kali Linux安全工具。这个基于网络的MCP（模型上下文协议）代理利用Gemini 2.5 Pro（结合RAG增强功能）将提示转换为安全可执行的命令，实时流式传输结果，并且可以通过WebSocket在您自己的Kali机器上远程执行。
开发了一款名为“AI MCP”的AI驱动渗透测试工具，该工具具备专业终端界面，并集成了先进的RAG（检索增强生成）功能。前端采用React、TypeScript和Tailwind CSS构建，后端则使用Express并增强了WebSocket的稳定性。实现了Gemini AI与数据池的集成，能够将自然语言提示转换为可执行命令，并通过WebSocket实时输出结果，同时支持可选的Telegram机器人集成
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文档
https://joelindra.gitbook.io/all-tools/hera✨ 特点
- 自然语言 → Kali 命令Gemini 2.5 Pro 将提示转换为精确指令。
- 数据池（RAG系统）使用Markdown文件作为知识库，以减少AI幻觉并提高指令准确性。
- 远程Kali执行（WebSocket）使用随附的Python客户端将应用程序与您的Kali盒子配对。
- 实时流式输出在浏览器中实时查看命令的输出。
- 双模式远程（Kali 客户端）或本地（服务器）执行，带有清晰的状态徽章。
- 安全护栏上下文感知验证，以防止明显具有破坏性的系统命令。
- 专业终端用户界面暗色优先主题、终端样式、结果折叠/展开功能以及历史记录。
- 增强的设置管理全面配置，实时状态监控。
- 个人API密钥支持使用您自己的Gemini API密钥（每个用户的设置）。
- Telegram机器人集成（可选）通过Telegram发送提示。
- 提高了WebSocket的稳定性跨页面导航的持久连接。
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🧠 它的工作原理
- 你输入一个提示（例如，“扫描 example.com 上的 80 和 443 端口”）。
- 如果启用了数据池，系统将从Markdown文件中加载相关上下文。
- 后端请求Gemini根据RAG上下文生成确切的Kali命令。
- 命令已验证，确保安全且工具可用。
- 如果Kali客户端已连接，则命令通过（某种方式）发送
/kali-ws并在您的机器上执行；否则在服务器上本地运行。 - 输出流通过 WebSocket 实时返回到浏览器。
高级流程：
Prompt → Data Pool Context → Gemini (command + safety + RAG) → choose mode (remote/local) → execute → stream results______________________________________________________________________
🗂️ 技术与建筑
- 客户React 18，TypeScript，Vite 7，TailwindCSS，shadcn/ui，Radix UI，TanStack Query
- 服务器Node.js，Express，WebSocket
ws), Passport（面向未来的）、Drizzle ORM（面向未来的） - 人工智能（AI）:
@google/genai(Gemini 2.5 Pro) 配备RAG增强功能 - 数据池基于文件系统的Markdown文件RAG（检索增强生成）系统
- 远程客户端使用轻量级的Python脚本
websocket-client - 整合可选的Telegram机器人通过
node-telegram-bot-api
仓库布局：
client/ # React app (UI, pages, components)
server/ # Express server, routes, Gemini integration, WebSocket, pool reader
pool/ # Markdown files for RAG knowledge base
kali-client.py # Remote client for your Kali machine关键服务器文件：
server/gemini.ts提示 → 命令，安全分析，RAG（检索增强生成）集成server/executor.ts进程执行和流处理server/routes.tsREST API + WebSocket 端点（/ws，/kali-ws)server/telegram.tsTelegram机器人集成server/poolReader.ts数据池文件扫描与处理server/storage.ts设置和数据持久性
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🚀 快速入门
先决条件：
- Node.js 18+（或推荐使用20+）
- npm 9+
- 安装
npm install- 在开发中运行
# Starts Express with tsx and serves the Vite client
npm run dev- 为生产构建（或：准备生产环境）
npm run build- 启动生产服务器
npm start开发脚本使用了tsx跑步server/index.ts使用 Vite 构建客户端包，使用 esbuild 构建服务器端包。
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🔐 环境变量
在你的环境中设置这些（或者在 .env （在开始前加载）：
GEMINI_API_KEY（必填）：Google Gemini API密钥。您可以在设置中设置个人密钥；如果未提供，则服务器将回退到此环境变量。SESSION_SECRET（建议）：Express 会话密钥。如果省略，将在运行时自动生成。
从Google AI Studio获取Gemini API密钥：https://aistudio.google.com/app/apikey
📚 数据池（RAG系统）
数据池功能利用Markdown文件作为知识库，以增强AI指令生成能力：
- 设置创建一个
pool在项目根目录中的目录 - 添加文件位置
.md包含相关信息的文件（渗透测试手册、工具文档等） - 启用进入设置 → 数据池选项卡，然后切换开关
- 显示器查看实时状态，包括文件数量、大小和最后扫描时间
示例池文件：
penetration-testing-playbook.md- 全面的渗透测试方法tool-documentation.md- 详细的工具使用指南vulnerability-database.md- 常见漏洞及利用技术
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🌐 远程Kali连接（WebSocket）
在你自己的Kali机器上执行命令。步骤：
- 在网页应用中，打开设置并创建一个新客户端以获取令牌。
- 在你的Kali系统上：
# Download the client script
wget https://your-server.example.com/kali-client.py
# Install dependency
pip install websocket-client
# Run the client
python3 kali-client.py --token YOUR_TOKEN --server wss://your-server.example.com- 验证：
- 浏览器显示“Kali：已连接”，并附上您的客户端名称。
- 在Kali系统上的终端输出：“认证成功”。
客户端自动重连，发送心跳信号，并将结果流式返回。
安全注意事项：
- 保密您的令牌。一旦发现令牌泄露，请立即撤销并重新颁发。
- 以您打算授予的权限所对应的用户身份运行客户端。
详细指南：参见 README_KALI_CONNECTION.md。______________________________________________________________________
💬 电报机器人（可选）
- 在设置中配置您的Telegram机器人令牌和聊天ID。
- 可用命令：
/start，/help，/ping，/status，/history。 - 发送任何自然语言消息来执行命令并接收结果。
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🖥️ 使用应用程序
- 在浏览器中打开该应用，输入一个提示，例如：
- “扫描 google.com 上的 80 和 443 端口” nmap -p 80,443 google.com - “检查 google.com 的 DNS 记录” dig google.com - “查询 facebook.com 的 WHOIS 信息” whois facebook.com
- 观看实时输出；展开/折叠结果；查看命令历史。
- 根据命令切换执行模式：自动、本地、远程。
- 配置数据池前往设置 → 数据池 以启用RAG增强功能
- 显示器状态查看实时连接状态和连接池数据统计
- 在设置中管理客户端和API密钥。
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🛡️ 安全与限制
- 该应用程序执行基本的安全验证和工具可用性检查。
- 在本地环境中允许使用渗透测试工具。
- 在使用安全工具时，您有责任遵守相关法律法规和政策。
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🆕 最新更新
v2.0 - RAG（检索增强生成）增强与稳定性提升
新功能：
- 数据池（RAG系统）使用Markdown文件作为知识库以减少AI幻觉
- 增强的设置用户界面全面配置，实时状态监控
- 提升了WebSocket的稳定性跨页面导航的持久连接
错误修复：
- 解决了在页面之间导航时发生的WebSocket断开连接问题
- 解决了启用数据池功能时用户界面出现空白屏幕的问题
- 修复了设置更新中的竞态条件
- 改进了错误处理和用户反馈机制
技术改进：
- 在App组件中实现集中化的WebSocket管理
- 用于组件间通信的自定义事件系统
- 优化React Query缓存管理
- 增强的错误处理和调试功能
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🗺️ 路线图（精选）
- 数据池（RAG系统）
- 增强的设置管理
- 提升了WebSocket的稳定性
- 持久数据库存储（PostgreSQL）
- 多用户认证和角色管理
- 命令模板和已保存的提示
- 导出结果（PDF/JSON/CSV）
- 多会话并行执行
- 完整的MCP协议实现
- 输出语法高亮
- 高级RAG功能（语义搜索、文件分类）
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📄 许可证
Original: MIT
Legend: Hades [ Joel Indra ]______________________________________________________________________
🙌 致谢
- Google Gemini 2.5 Pro（
@google/genai） - React、Vite、TailwindCSS、Radix UI、shadcn/ui
- ws（WebSocket服务器库），express（一个快速、简洁的Node.js Web应用框架），tanstack/query（一个用于查询数据的库，通常与React一起使用）
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Getting Started
1. Fork the project repository.
2. Create your feature branch:
git checkout -b feature/AmazingFeature
3. Install dependencies (if you haven't already):
npm install
4. Make your changes and commit them with a descriptive message:
git commit -m 'feat: Add some AmazingFeature'
5. Push your changes to your forked repository's branch:
git push origin feature/AmazingFeature
6. Open a Pull Request against the main branch of the original repository.
Guidelines:
- Please provide a clear and detailed description of your changes in the pull request.
- If your PR addresses an open issue, please link to it (e.g., "Closes #123").
- Ensure your code is well-formatted and follows the existing style.______________________________________________________________________
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