🔍 集成MCP的PCAP分析器
一个功能强大的网络数据包分析工具，具备 模型上下文协议（MCP） 实现无缝大型语言模型（LLM）交互的集成。通过GitHub Copilot、Claude或ChatGPT等AI助手，使用自然语言命令分析网络流量。
🌟 特点
🚀 表情符号“🚀”在中文中通常被翻译为“火箭”或保持原样作为表情符号使用，因为它本身是一个通用的火箭形象，广泛用于表示快速进展、发射、旅行或兴奋等含义。在没有具体上下文的情况下，直接翻译可能无法完全传达其隐含的意义，所以作为表情符号直接使用也是常见做法。 核心分析能力
- 协议检测TCP，UDP，HTTP，HTTPS，QUIC
- 流量分析具有定时和吞吐量的双向交通模式
- 端口分析对特定端口进行详细分析，提供安全见解
- IP分析特定主机的入站/出站流量分析
- 安全检测扫描、侦察及异常模式的自动识别
机器人 MCP 集成
- 自然语言接口请求AI助手分析网络流量
- VS Code 集成与GitHub Copilot及其他大型语言模型（LLM）扩展工具兼容
- 实时分析通过对话式人工智能进行交互式PCAP分析
- 自动化报告人工智能生成的安全评估与建议
🛡️ 翻译成中文是：盾牌 安全功能
- 威胁检测识别网络扫描和侦察企图
- 异常检测标记异常的流量模式和失败的连接
- 攻击模式识别检测协同扫描活动
- 安全报告详细的威胁分析及可操作的建议
📋 先决条件
- Python 3.8及以上版本
- Scapy库 用于数据包分析
- FastMCP框架 用于大型语言模型（LLM）集成
- VS Code（Visual Studio Code） （可选，用于MCP集成）
🚀 快速入门
1. 安装
# Clone the repository
git clone
cd PCAP_Analyser
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt2. 基本用法
直接Python分析
from simple_analyzer import SimpleProtocolAnalyzer
# Create analyzer instance
analyzer = SimpleProtocolAnalyzer()
# Analyze PCAP file
results = analyzer.analyze_pcap('path/to/your/capture.pcap')
# Filter by port
port_flows = analyzer.filter_by_port(443)
# Filter by IP
ip_flows = analyzer.filter_by_ip('192.168.1.1')MCP服务器模式（用于AI集成）
# Start MCP server
python3 mcp_server.py --mcp
# The server will listen for LLM requests3. VS Code + AI 集成
- 配置 VS Code MCP（注：MCP 可能代表某种特定配置或插件，具体含义需根据上下文确定，此处直译为“配置 VS Code MCP”） （创建
.vscode/mcp.json)：
{
"mcpServers": {
"pcap-analyzer": {
"command": "python3",
"args": ["mcp_server.py", "--mcp"],
"cwd": "/path/to/PCAP_Analyser",
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/PCAP_Analyser"
}
}
}
}- 与AI助手一起使用:
"Load the network capture tcp-logs.pcap"
"Analyze flows for port 443"
"Check if there are any security issues with port 51570"
"Show me all HTTPS traffic patterns"
"Is there any scanning activity in this capture?"📁 文件结构
PCAP_Analyser/
├── README.md # This file
├── requirements.txt # Python dependencies
├── simple_analyzer.py # Core PCAP analysis engine
├── mcp_server.py # MCP server for LLM integration
├── mcp_config.json # MCP configuration
├── PCAPs/ # Directory for PCAP files
│ ├── tcp.pcap # Sample TCP logs🔧 可用的MCP工具
1. 加载pcap文件
# Load PCAP file for analysis
load_pcap_file('capture.pcap')2. 分析端口流量
# Analyze specific port traffic
analyze_port_flows(443) # HTTPS traffic
analyze_port_flows(22) # SSH traffic3. 分析IP流量
# Analyze specific IP address
analyze_ip_flows('192.168.1.100')4. 分析协议流
# Analyze by protocol
analyze_protocol_flows('TCP')
analyze_protocol_flows('HTTPS')
analyze_protocol_flows('QUIC')5. 获取PCAP摘要
# Get overall PCAP summary
get_pcap_summary()🛡️ 安全分析示例
网络扫描检测
# The analyzer automatically detects:
# - Port scanning attempts
# - Failed connection patterns
# - Reconnaissance activities
# - Coordinated attack campaigns
# Example output:
"""
🚨 SECURITY ISSUE DETECTED for Port 51570
❌ Part of Massive Scanning Campaign
- Same attacker: 10.10.28.14
- Same target: 10.10.28.35:1470
- Pattern: Failed connection attempts
- Duration: 2+ hours of sustained activity
"""QUIC分析
# Analyze QUIC version negotiation failures
analyze_protocol_flows('QUIC')
# Detects:
# - Version negotiation failures
# - Protocol compatibility issues
# - Connection establishment problems📊 样本分析输出结果
🔍 Flow Analysis for Port 443
PCAP File: network_capture.pcap
============================================================
📊 Summary:
• Found 2 flows involving port 443
• Total packets: 28,794
• Total bytes: 26,966,480
🔍 Detailed Flow Analysis:
Flow 1: 🔄 Outbound from port 443
Source: 192.168.1.10:41948 → Destination: 192.168.1.20:443
Protocol: HTTPS
Timeline: 21:23:11.982 → 21:23:48.572 (Duration: 36.590s)
Traffic Volume: 9,610 packets, 519,907 bytes
Throughput: 262.6 packets/sec, 14,209 bytes/sec
💡 Flow Analysis Summary:
• Protocols involved: HTTPS
• Normal HTTPS traffic pattern detected
• No security issues identified🎯 使用场景
网络安全分析
- 检测端口扫描和网络侦察
- 识别失败的连接尝试和攻击模式
- 分析特定协议的漏洞
- 生成自动化安全报告
性能监控
- 分析网络吞吐量和延迟
- 识别带宽占用大的应用
- 监控连接模式和持续时间
- 跟踪协议分发
故障排除
- 诊断连接故障
- 分析协议协商问题
- 识别网络瓶颈
- 调试应用程序通信问题
基于人工智能的分析
- 自然语言网络分析查询
- 利用AI洞察实现自动化威胁检测
- 会话网络取证
- 智能模式识别
🔮 高级功能
自定义协议检测
该分析器可以扩展以检测自定义协议和特定于应用程序的模式。
实时分析
处理实时网络流量或流式PCAP数据。
已准备好集成
- 用于网页集成的REST API端点
- 用于自动化的命令行界面
- 导出功能（JSON、CSV、HTML报告）
🤝 贡献
- 为仓库创建分支（或：为仓库进行叉操作）
- 创建一个特性分支
- 添加您的改进
- 提交一个拉取请求
📝 许可证
此项目采用MIT许可证授权——详情请参阅LICENSE文件。
🆘 支持
- 问题在GitHub上报告错误并提出功能需求
- 文档请查看代码注释中的详细API文档
- 示例查看
examples/使用示例目录
🙏 致谢
- Scapy强大的数据包处理库
- FastMCP模型上下文协议实现
- VS Code（Visual Studio Code，简称VS Code）优秀的MCP集成支持
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准备好用AI分析您的网络流量了吗？现在就开始吧！ 🚀 表情符号“🚀”通常被用来表示火箭、快速移动或加速等含义。在中文中，它可以直接用作描述或比喻，例如：“火箭发射升空🚀”或“速度飞快🚀”。因此，这个表情符号在中文语境下可以灵活地传达类似的意思。