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mcp-servers/pent_claude_agent/README.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+# Pent Claude Agent MCP
+
+[中文](README_CN.md)
+
+AI-powered **penetration testing engineer** MCP server. CyberStrikeAI can command it to run pentest tasks, analyze vulnerabilities, and perform security diagnostics. The agent runs a Claude-based AI internally and can be configured with its own MCP servers and tools.
+
+## Tools
+
+| Tool | Description |
+|------|-------------|
+| `pent_claude_run_pentest_task` | Run a penetration testing task. The agent executes independently and returns results. |
+| `pent_claude_analyze_vulnerability` | Analyze vulnerability information and provide remediation suggestions. |
+| `pent_agent_execute` | Execute a task. The agent chooses appropriate tools and methods. |
+| `pent_agent_diagnose` | Diagnose a target (URL, IP, domain) for security assessment. |
+| `pent_claude_status` | Get the current status of pent_claude_agent. |
+
+## Requirements
+
+- Python 3.10+
+- `mcp`, `claude-agent-sdk`, `pyyaml` (included if using the project venv; otherwise: `pip install mcp claude-agent-sdk pyyaml`)
+
+## Configuration
+
+The agent uses `pent_claude_agent_config.yaml` in this directory by default. You can override via:
+
+- `--config /path/to/config.yaml` when starting the MCP server
+- Environment variable `PENT_CLAUDE_AGENT_CONFIG`
+
+Config options (see `pent_claude_agent_config.yaml`):
+
+- `cwd`: Working directory for the agent
+- `allowed_tools`: Tools the agent can use (Read, Write, Bash, Grep, Glob, etc.)
+- `mcp_servers`: MCP servers the agent can use (e.g. reverse_shell)
+- `env`: Environment variables (API keys, etc.)
+- `system_prompt`: Role and behavior definition
+
+Path placeholders: `${PROJECT_ROOT}` = CyberStrikeAI root, `${SCRIPT_DIR}` = this script's directory.
+
+## Setup in CyberStrikeAI
+
+1. **Paths**  
+   Example: project root `/path/to/CyberStrikeAI-main`  
+   Script: `/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py`
+
+2. **Web UI** → **Settings** → **External MCP** → **Add External MCP**. Paste JSON (replace paths with yours):
+
+```json
+{
+  "pent-claude-agent": {
+    "command": "/path/to/CyberStrikeAI-main/venv/bin/python3",
+    "args": [
+      "/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py",
+      "--config",
+      "/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/pent_claude_agent_config.yaml"
+    ],
+    "description": "Penetration testing engineer: run pentest tasks, analyze vulnerabilities, get status",
+    "timeout": 300,
+    "external_mcp_enable": true
+  }
+}
+```
+
+   - `command`: Prefer the project **venv** Python; or use system `python3`.
+   - `args`: **Must be absolute path** to `mcp_pent_claude_agent.py`. Add `--config` and config path if needed.
+   - `timeout`: 300 recommended (pentest tasks can be long).
+   - Save, then click **Start** for this MCP to use the tools in chat.
+
+3. **Typical workflow**
+   - CyberStrikeAI calls `pent_claude_run_pentest_task("Scan target 192.168.1.1 for open ports")`.
+   - pent_claude_agent starts a Claude agent internally, which may use Bash, nmap, etc.
+   - Results are returned to CyberStrikeAI.
+
+## Run locally (optional)
+
+```bash
+# From project root, with venv
+./venv/bin/python mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py
+```
+
+The process talks MCP over stdio; CyberStrikeAI starts it the same way when using External MCP.
+
+## Security
+
+- Use only in authorized, isolated test environments.
+- API keys in config should be kept secure; prefer environment variables for production.

mcp-servers/pent_claude_agent/README_CN.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+# Pent Claude Agent MCP
+
+[English](README.md)
+
+AI 驱动的**渗透测试工程师** MCP 服务。CyberStrikeAI 可指挥 pent_claude_agent 执行渗透测试任务、分析漏洞、进行安全诊断。Agent 内部使用 Claude Agent SDK，可独立配置 MCP、工具等，作为独立的渗透测试工程师运行。
+
+## 工具说明
+
+| 工具 | 说明 |
+|------|------|
+| `pent_claude_run_pentest_task` | 执行渗透测试任务，Agent 独立执行并返回结果。 |
+| `pent_claude_analyze_vulnerability` | 分析漏洞信息并给出修复建议。 |
+| `pent_agent_execute` | 执行指定任务，Agent 自动选择工具和方法。 |
+| `pent_agent_diagnose` | 对目标（URL、IP、域名）进行安全诊断。 |
+| `pent_claude_status` | 获取 pent_claude_agent 的当前状态。 |
+
+## 依赖
+
+- Python 3.10+
+- `mcp`、`claude-agent-sdk`、`pyyaml`（使用项目 venv 时已包含；单独运行需：`pip install mcp claude-agent-sdk pyyaml`）
+
+## 配置
+
+Agent 默认使用本目录下的 `pent_claude_agent_config.yaml`。可通过以下方式覆盖：
+
+- 启动 MCP 时传入 `--config /path/to/config.yaml`
+- 环境变量 `PENT_CLAUDE_AGENT_CONFIG`
+
+配置项（参见 `pent_claude_agent_config.yaml`）：
+
+- `cwd`: Agent 工作目录
+- `allowed_tools`: Agent 可用的工具（Read、Write、Bash、Grep、Glob 等）
+- `mcp_servers`: Agent 可挂载的 MCP 服务器（如 reverse_shell）
+- `env`: 环境变量（API Key 等）
+- `system_prompt`: 角色与行为定义
+
+路径占位符：`${PROJECT_ROOT}` = CyberStrikeAI 项目根目录，`${SCRIPT_DIR}` = 本脚本所在目录。
+
+## 在 CyberStrikeAI 中接入
+
+1. **路径**  
+   例如项目根为 `/path/to/CyberStrikeAI-main`，则脚本路径为：  
+   `/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py`
+
+2. **Web 界面** → **设置** → **外部 MCP** → **添加外部 MCP**，填入以下 JSON（将路径替换为你的实际路径）：
+
+```json
+{
+  "pent-claude-agent": {
+    "command": "/path/to/CyberStrikeAI-main/venv/bin/python3",
+    "args": [
+      "/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py",
+      "--config",
+      "/path/to/CyberStrikeAI-main/mcp-servers/pent_claude_agent/pent_claude_agent_config.yaml"
+    ],
+    "description": "渗透测试工程师：下发任务后独立执行并返回结果",
+    "timeout": 300,
+    "external_mcp_enable": true
+  }
+}
+```
+
+   - `command`：建议使用项目 **venv** 中的 Python，或系统 `python3`。
+   - `args`：**必须使用绝对路径** 指向 `mcp_pent_claude_agent.py`。如需指定配置可追加 `--config` 及配置路径。
+   - `timeout`：建议 300（渗透测试任务可能较长）。
+   - 保存后点击该 MCP 的 **启动**，即可在对话中通过 AI 调用上述工具。
+
+3. **使用流程示例**
+   - CyberStrikeAI 调用 `pent_claude_run_pentest_task("扫描目标 192.168.1.1 的开放端口")`。
+   - pent_claude_agent 内部启动 Claude Agent，可能使用 Bash、nmap 等工具执行。
+   - 结果返回给 CyberStrikeAI。
+
+## 本地单独运行（可选）
+
+```bash
+# 在项目根目录，使用 venv
+./venv/bin/python mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py
+```
+
+进程通过 stdio 与 MCP 客户端通信；CyberStrikeAI 以 stdio 方式启动该脚本时行为相同。
+
+## 安全提示
+
+- 仅在有授权、隔离的测试环境中使用。
+- 配置中的 API Key 需妥善保管；生产环境建议使用环境变量。

mcp-servers/pent_claude_agent/mcp_pent_claude_agent.py

@@ -0,0 +1,227 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Pent Claude Agent MCP Server - 渗透测试工程师 MCP 服务
+
+通过 MCP 协议暴露 AI 渗透测试能力：CyberStrikeAI 可指挥 pent_claude_agent 执行渗透测试任务。
+pent_claude_agent 内部使用 Claude Agent SDK，可独立配置 MCP、工具等，作为独立的渗透测试工程师运行。
+
+依赖：pip install mcp claude-agent-sdk（或使用项目 venv）
+运行：python mcp_pent_claude_agent.py [--config /path/to/config.yaml]
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import os
+from typing import Any
+
+import yaml
+from mcp.server.fastmcp import FastMCP
+
+# 延迟导入，避免未安装时影响 MCP 启动
+_claude_sdk_available = False
+try:
+    from claude_agent_sdk import ClaudeAgentOptions, query
+
+    _claude_sdk_available = True
+except ImportError:
+    pass
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 路径与配置
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(SCRIPT_DIR))
+_DEFAULT_CONFIG_PATH = os.path.join(SCRIPT_DIR, "pent_claude_agent_config.yaml")
+
+# Agent 运行状态（简单内存状态，用于 status）
+_last_task: str | None = None
+_last_result: str | None = None
+_task_count: int = 0
+
+
+def _load_config(config_path: str | None) -> dict[str, Any]:
+    """加载 YAML 配置，合并默认值与用户配置。"""
+    defaults: dict[str, Any] = {
+        "cwd": PROJECT_ROOT,
+        "allowed_tools": ["Read", "Write", "Bash", "Grep", "Glob"],
+        "env": {
+            "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
+            "DISABLE_TELEMETRY": "1",
+            "DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
+            "DISABLE_BUG_COMMAND": "1",
+        },
+        "mcp_servers": {},
+        "system_prompt": (
+            "你是一名专业的渗透测试工程师。根据用户给出的任务，进行安全测试、漏洞分析、信息收集等。"
+            "请按步骤执行，输出清晰、可复现的结果。仅在授权范围内进行测试。"
+        ),
+    }
+    path = config_path or os.environ.get("PENT_CLAUDE_AGENT_CONFIG", _DEFAULT_CONFIG_PATH)
+    if not os.path.isfile(path):
+        return defaults
+    try:
+        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            user = yaml.safe_load(f) or {}
+        # 深度合并
+        def merge(base: dict, override: dict) -> dict:
+            out = dict(base)
+            for k, v in override.items():
+                if k in out and isinstance(out[k], dict) and isinstance(v, dict):
+                    out[k] = merge(out[k], v)
+                else:
+                    out[k] = v
+            return out
+
+        return merge(defaults, user)
+    except Exception:
+        return defaults
+
+
+def _resolve_path(s: str) -> str:
+    """解析路径占位符。"""
+    return s.replace("${PROJECT_ROOT}", PROJECT_ROOT).replace("${SCRIPT_DIR}", SCRIPT_DIR)
+
+
+def _build_agent_options(config: dict[str, Any], cwd_override: str | None = None) -> ClaudeAgentOptions:
+    """从配置构建 ClaudeAgentOptions。"""
+    raw_cwd = cwd_override or config.get("cwd", PROJECT_ROOT)
+    cwd = _resolve_path(str(raw_cwd)) if isinstance(raw_cwd, str) else str(raw_cwd)
+    env = dict(os.environ)
+    env.update(config.get("env", {}))
+    mcp_servers = config.get("mcp_servers") or {}
+    # 解析路径占位符
+    for name, cfg in list(mcp_servers.items()):
+        if isinstance(cfg, dict):
+            args = cfg.get("args") or []
+            cfg = dict(cfg)
+            cfg["args"] = [_resolve_path(str(a)) for a in args]
+            mcp_servers[name] = cfg
+
+    return ClaudeAgentOptions(
+        cwd=cwd,
+        allowed_tools=config.get("allowed_tools", ["Read", "Write", "Bash", "Grep", "Glob"]),
+        disallowed_tools=config.get("disallowed_tools", []),
+        mcp_servers=mcp_servers,
+        env=env,
+        system_prompt=config.get("system_prompt"),
+        setting_sources=config.get("setting_sources", ["user", "project"]),
+    )
+
+
+async def _run_claude_agent(prompt: str, config_path: str | None = None, cwd: str | None = None) -> str:
+    """内部执行 Claude Agent，返回最后一轮文本结果。"""
+    global _last_task, _last_result, _task_count
+    _last_task = prompt
+    _task_count += 1
+
+    if not _claude_sdk_available:
+        _last_result = "错误：未安装 claude-agent-sdk，请执行 pip install claude-agent-sdk"
+        return _last_result
+
+    config = _load_config(config_path)
+    options = _build_agent_options(config, cwd_override=cwd)
+
+    messages: list[Any] = []
+    try:
+        async for message in query(prompt=prompt, options=options):
+            messages.append(message)
+    except Exception as e:
+        _last_result = f"Agent 执行异常: {e}"
+        return _last_result
+
+    if not messages:
+        _last_result = "(无输出)"
+        return _last_result
+
+    # 多轮迭代时，取最后一个 ResultMessage（最后一波结果）
+    result_msgs = [m for m in messages if hasattr(m, "result") and getattr(m, "result", None) is not None]
+    last = result_msgs[-1] if result_msgs else messages[-1]
+    # 提取文本内容，优先 ResultMessage.result，避免输出 metadata
+    if hasattr(last, "result") and last.result is not None:
+        text = last.result
+    elif hasattr(last, "content") and last.content:
+        parts = []
+        for block in last.content:
+            if hasattr(block, "text") and block.text:
+                parts.append(block.text)
+        text = "\n".join(parts) if parts else "(无输出)"
+    else:
+        text = "(无输出)"
+    _last_result = text
+    return _last_result
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# MCP 服务与工具
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+app = FastMCP(
+    name="pent-claude-agent",
+    instructions="渗透测试工程师 MCP：接收任务后，内部启动 Claude Agent 独立执行渗透测试、漏洞分析等，并返回结果。",
+)
+
+
+@app.tool(
+    description="执行渗透测试任务。下发任务描述后，pent_claude_agent 会作为独立的渗透测试工程师，使用 Claude Agent 执行任务并返回结果。支持：端口扫描、漏洞探测、Web 安全测试、信息收集等。",
+)
+async def pent_claude_run_pentest_task(task: str) -> str:
+    """Run a penetration testing task. The agent executes independently and returns results."""
+    return await _run_claude_agent(task)
+
+
+@app.tool(
+    description="分析漏洞信息。传入漏洞描述、PoC、影响范围等，由 Agent 进行专业分析并给出修复建议。",
+)
+async def pent_claude_analyze_vulnerability(vuln_info: str) -> str:
+    """Analyze vulnerability information and provide remediation suggestions."""
+    prompt = f"请对以下漏洞信息进行专业分析，包括：风险等级、影响范围、利用方式、修复建议。\n\n{vuln_info}"
+    return await _run_claude_agent(prompt)
+
+
+@app.tool(
+    description="执行指定任务。通用任务执行入口，Agent 会根据任务内容自动选择合适的工具和方法。",
+)
+async def pent_agent_execute(task: str) -> str:
+    """Execute a task. The agent chooses appropriate tools and methods."""
+    return await _run_claude_agent(task)
+
+
+@app.tool(
+    description="对目标进行安全诊断。可传入 URL、IP、域名等，Agent 会进行初步的安全评估和诊断。",
+)
+async def pent_agent_diagnose(target: str) -> str:
+    """Diagnose a target (URL, IP, domain) for security assessment."""
+    prompt = f"请对以下目标进行安全诊断和初步评估：{target}\n\n包括：可达性、开放服务、常见漏洞面等。"
+    return await _run_claude_agent(prompt)
+
+
+@app.tool(
+    description="获取 pent_claude_agent 的当前状态：最近任务、结果摘要、执行次数等。",
+)
+def pent_claude_status() -> str:
+    """Get the current status of pent_claude_agent."""
+    global _last_task, _last_result, _task_count
+    lines = [
+        f"任务执行次数: {_task_count}",
+        f"最近任务: {_last_task or '-'}",
+        f"最近结果摘要: {(str(_last_result or '-')[:200] + '...') if _last_result and len(str(_last_result)) > 200 else (_last_result or '-')}",
+        f"Claude SDK 可用: {_claude_sdk_available}",
+    ]
+    return "\n".join(lines)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Pent Claude Agent MCP Server")
+    parser.add_argument(
+        "--config",
+        default=None,
+        help="Path to pent_claude_agent config YAML (env: PENT_CLAUDE_AGENT_CONFIG)",
+    )
+    args, _ = parser.parse_known_args()
+    # 将 config 路径存入环境，供工具调用时使用
+    if args.config:
+        os.environ["PENT_CLAUDE_AGENT_CONFIG"] = args.config
+    app.run(transport="stdio")

mcp-servers/pent_claude_agent/pent_claude_agent_config.yaml

@@ -0,0 +1,47 @@
+# pent_claude_agent 配置文件
+# 渗透测试工程师 Agent 的独立配置，可自定义 MCP、工具、环境等
+# 路径占位符：${PROJECT_ROOT} = CyberStrikeAI 项目根目录，${SCRIPT_DIR} = 本脚本所在目录
+
+# 工作目录（Agent 执行任务时的 cwd）
+cwd: "${PROJECT_ROOT}"
+
+# 允许 Agent 使用的工具
+allowed_tools:
+  - Read
+  - Write
+  - Bash
+  - Grep
+  - Glob
+
+# 禁用的工具（可选）
+# disallowed_tools: []
+
+# Claude Agent 的 MCP 服务器配置（pent_claude_agent 可挂载自己的 MCP）
+# 例如：reverse_shell、其他安全工具 MCP 等
+mcp_servers:
+  # 示例：挂载 reverse_shell，Agent 可调用反向 Shell 工具
+  # reverse-shell:
+  #   command: "${PROJECT_ROOT}/venv/bin/python3"
+  #   args:
+  #     - "${PROJECT_ROOT}/mcp-servers/reverse_shell/mcp_reverse_shell.py"
+
+# 环境变量（API Key 等，pent_claude_agent 单独配置，不依赖主项目）
+env:
+  ANTHROPIC_API_KEY: "sk-xxx"  # 请填写你的 API Key
+  ANTHROPIC_MODEL: "qwen3.5-plus"
+  ANTHROPIC_BASE_URL: "https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic"
+  CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC: "1"
+  DISABLE_TELEMETRY: "1"
+  DISABLE_ERROR_REPORTING: "1"
+  DISABLE_BUG_COMMAND: "1"
+
+# 系统提示词（定义渗透测试工程师的角色与行为）
+system_prompt: |
+  你是一名专业的渗透测试工程师。根据用户给出的任务，进行安全测试、漏洞分析、信息收集等。
+  请按步骤执行，输出清晰、可复现的结果。仅在授权范围内进行测试。
+  可使用 Read、Write、Bash、Grep、Glob 等工具完成任务。
+
+# 加载 Skills 的来源（user=用户目录, project=项目目录, local=本地）
+setting_sources:
+  - user
+  - project