如何将Kali MCP服务器连接到LM Studio以运行AI模型
\
______________________________________________________________________
步骤1：安装MCP Kali服务器
首先，打开终端并安装 Kali MCP服务器 包裹：
sudo apt install mcp-kali-server##
步骤2：克隆MCP服务器存储库
接下来，转到您的主目录并克隆官方GitHub存储库以获取 mcp_server.py:
cd ~
git clone https://github.com/Wh0am123/MCP-Kali-Server这将下载包含以下内容的存储库 mcp_server.py.
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
步骤3：安装LM Studio
去找官方 LM工作室 网站并下载最新版本。\ 下载后，使其可执行并运行：
chmod +x ./LM-studio--x64.AppImage
./LM-studio--x64.AppImage______________________________________________________________________
步骤4：下载模型
LM Studio运行后，转到 程序 选项卡（左上角）。\ 点击 安装 并选择一个模型——我建议使用 GPT-OSS 模型。
______________________________________________________________________
步骤5：启动Kali MCP服务器
打开一个新的终端窗口并启动服务器：
kali-server-mcp您应该看到服务器在以下位置运行：
http://127.0.0.1:5000这是您的Kali MCP服务器。
______________________________________________________________________
步骤6：配置LM Studio以使用MCP服务器
在LM Studio中，打开 mcp.json 文件。\ 将其内容替换为以下内容，确保将路径更新为 mcp_server.py:
{
"mcpServers": {
"kali_mcp": {
"command": "python3",
"args": [
"/absolute/path/to/mcp_server.py",
"--server",
"http://127.0.0.1:5000/"
]
}
}
}
重要提示： 替换 /absolute/path/to/mcp_server.py 使用您克隆GitHub存储库的实际路径。\ 保存文件。
______________________________________________________________________
步骤7：重新启动LM Studio
关闭LM Studio，然后重新打开。\ 您的设置现在应该功能齐全，允许您通过LM Studio从Kali MCP服务器运行AI模型。
______________________________________________________________________
✅ 结论\ 通过将LM Studio连接到我的Kali MCP服务器，我现在可以在Kali上本地运行完全集成的AI模型。此设置为在安全的Linux环境中测试和部署模型开辟了新的可能性。