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CyberStrikeAI

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CyberStrikeAI 是一款 AI 原生安全测试平台，基于 Go 构建，集成了 100+ 安全工具、智能编排引擎、角色化测试与预设安全测试角色、Skills 技能系统与专业测试技能，以及完整的测试生命周期管理能力。通过原生 MCP 协议与 AI 智能体，支持从对话指令到漏洞发现、攻击链分析、知识检索与结果可视化的全流程自动化，为安全团队提供可审计、可追溯、可协作的专业测试环境。

界面与集成预览

系统仪表盘概览

仪表盘提供系统运行状态、安全漏洞、工具使用情况和知识库的全面概览，帮助用户快速了解平台核心功能和当前状态。

核心功能概览

Web 控制台	任务管理	漏洞管理
WebShell 管理	MCP 管理	知识库
Skills 管理	Agent 管理	角色管理
系统设置	MCP stdio 模式	Burp Suite 插件

特性速览

🤖 兼容 OpenAI/DeepSeek/Claude 等模型的智能决策引擎
🔌 原生 MCP 协议，支持 HTTP / stdio / SSE 传输模式以及外部 MCP 接入
🧰 100+ 现成工具模版 + YAML 扩展能力
📄 大结果分页、压缩与全文检索
🔗 攻击链可视化、风险打分与步骤回放
🔒 Web 登录保护、审计日志、SQLite 持久化
📚 知识库功能：向量检索与混合搜索，为 AI 提供安全专业知识
📁 对话分组管理：支持分组创建、置顶、重命名、删除等操作
🛡️ 漏洞管理功能：完整的漏洞 CRUD 操作，支持严重程度分级、状态流转、按对话/严重程度/状态过滤，以及统计看板
📋 批量任务管理：创建任务队列，批量添加任务，依次顺序执行，支持任务编辑与状态跟踪
🎭 角色化测试：预设安全测试角色（渗透测试、CTF、Web 应用扫描等），支持自定义提示词和工具限制
🧩 多代理模式（Eino DeepAgent）：可选编排——协调主代理通过 task 调度 Markdown 定义的子代理；主代理见 agents/orchestrator.md 或 front matter kind: orchestrator，子代理为 agents/*.md；开启 multi_agent.enabled 后聊天可切换单代理/多代理（详见多代理说明）
🎯 Skills 技能系统：20+ 预设安全测试技能（SQL 注入、XSS、API 安全等），可附加到角色或由 AI 按需调用
📱 机器人：支持钉钉、飞书长连接，在手机端与 CyberStrikeAI 对话（配置与命令详见机器人使用说明）
🐚 WebShell 管理：添加与管理 WebShell 连接（兼容冰蝎/蚁剑等），通过虚拟终端执行命令、内置文件管理进行文件操作，并提供按连接维度保存历史的 AI 助手标签页；支持 PHP/ASP/ASPX/JSP 及自定义类型，可配置请求方法与命令参数。

插件（Plugins）

可选集成在 plugins/ 目录下。

Burp Suite 插件：plugins/burp-suite/cyberstrikeai-burp-extension/
构建产物：plugins/burp-suite/cyberstrikeai-burp-extension/dist/cyberstrikeai-burp-extension.jar
说明文档：plugins/burp-suite/cyberstrikeai-burp-extension/README.zh-CN.md

工具概览

系统预置 100+ 渗透/攻防工具，覆盖完整攻击链：

网络扫描：nmap、masscan、rustscan、arp-scan、nbtscan
Web 应用扫描：sqlmap、nikto、dirb、gobuster、feroxbuster、ffuf、httpx
漏洞扫描：nuclei、wpscan、wafw00f、dalfox、xsser
子域名枚举：subfinder、amass、findomain、dnsenum、fierce
网络空间搜索引擎：fofa_search、zoomeye_search
API 安全：graphql-scanner、arjun、api-fuzzer、api-schema-analyzer
容器安全：trivy、clair、docker-bench-security、kube-bench、kube-hunter
云安全：prowler、scout-suite、cloudmapper、pacu、terrascan、checkov
二进制分析：gdb、radare2、ghidra、objdump、strings、binwalk
漏洞利用：metasploit、msfvenom、pwntools、ropper、ropgadget
密码破解：hashcat、john、hashpump
取证分析：volatility、volatility3、foremost、steghide、exiftool
后渗透：linpeas、winpeas、mimikatz、bloodhound、impacket、responder
CTF 实用工具：stegsolve、zsteg、hash-identifier、fcrackzip、pdfcrack、cyberchef
系统辅助：exec、create-file、delete-file、list-files、modify-file

基础使用

快速上手（一条命令部署）

环境要求：

Go 1.21+ (下载安装)
Python 3.10+ (下载安装)

一条命令部署：

git clone https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI.git
cd CyberStrikeAI-main
chmod +x run.sh && ./run.sh

run.sh 脚本会自动完成：

✅ 检查并验证 Go 和 Python 环境
✅ 创建 Python 虚拟环境
✅ 安装 Python 依赖包
✅ 下载 Go 依赖模块
✅ 编译构建项目
✅ 启动服务器

首次配置：

配置 AI 模型 API（首次使用前必填）

启动后访问 http://localhost:8080

进入 设置 → 填写 API 配置信息：

openai:
  api_key: "sk-your-key"
  base_url: "https://api.openai.com/v1"  # 或 https://api.deepseek.com/v1
  model: "gpt-4o"  # 或 deepseek-chat, claude-3-opus 等

或启动前直接编辑 config.yaml 文件

登录系统 - 使用控制台显示的自动生成密码（或在 config.yaml 中设置 auth.password）

安装安全工具（可选） - 按需安装所需工具：

# macOS
brew install nmap sqlmap nuclei httpx gobuster feroxbuster subfinder amass
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install nmap sqlmap nuclei httpx gobuster feroxbuster

未安装的工具会自动跳过或改用替代方案。

其他启动方式：

# 直接运行（需手动配置环境）
go run cmd/server/main.go

# 手动编译
go build -o cyberstrike-ai cmd/server/main.go
./cyberstrike-ai

说明： Python 虚拟环境（venv/）由 run.sh 自动创建和管理。需要 Python 的工具（如 api-fuzzer、http-framework-test 等）会自动使用该环境。

CyberStrikeAI 版本更新（无兼容性问题）

（首次使用）启用脚本：chmod +x upgrade.sh
一键升级：./upgrade.sh（可选参数：--tag vX.Y.Z、--no-venv、--preserve-custom、--yes）
脚本会备份你的 config.yaml 和 data/，从 GitHub Release 升级代码，更新 config.yaml 的 version 字段后重启服务。

推荐的一键指令： chmod +x upgrade.sh && ./upgrade.sh --yes

如果升级失败，可以从 .upgrade-backup/ 恢复，或按旧方式手动拷贝 /data 和 config.yaml 后再运行 ./run.sh。

依赖/提示：

需要 curl 或 wget 用于下载 GitHub Release 包。
建议/需要 rsync 用于安全同步代码。
如果遇到 GitHub API 限流，运行前设置 export GITHUB_TOKEN="..." 再执行 ./upgrade.sh。

⚠️ 注意： 仅适用于无兼容性变更的版本更新。若版本存在兼容性调整，此方法不适用。

举例： 无兼容性变更如 v1.3.1 → v1.3.2；有兼容性变更如 v1.3.1 → v1.4.0。项目采用语义化版本（SemVer）：仅第三位（补丁号）变更时通常可安全按上述步骤升级；次版本号或主版本号变更时可能涉及配置、数据或接口调整，需查阅 release notes 再决定是否适用本方法。

常用流程

对话测试：自然语言触发多步工具编排，SSE 实时输出。
单代理 / 多代理：配置 multi_agent.enabled: true 后，聊天界面可切换 单代理（原有 ReAct 循环）与 多代理（Eino DeepAgent + task 子代理）。多代理走 /api/multi-agent/stream，MCP 工具与单代理同源桥接。
角色化测试：从预设的安全测试角色（渗透测试、CTF、Web 应用扫描、API 安全测试等）中选择，自定义 AI 行为和可用工具。每个角色可应用自定义系统提示词，并可限制可用工具列表，实现聚焦的测试场景。
工具监控：查看任务队列、执行日志、大文件附件。
会话历史：所有对话与工具调用保存在 SQLite，可随时重放。
对话分组：将对话按项目或主题组织到不同分组，支持置顶、重命名、删除等操作，所有数据持久化存储。
漏洞管理：在测试过程中创建、更新和跟踪发现的漏洞。支持按严重程度（严重/高/中/低/信息）、状态（待确认/已确认/已修复/误报）和对话进行过滤，查看统计信息并导出发现。
批量任务管理：创建任务队列，批量添加多个任务，执行前可编辑或删除任务，然后依次顺序执行。每个任务会作为独立对话执行，支持完整的状态跟踪（待执行/执行中/已完成/失败/已取消）和执行历史。
WebShell 管理：添加并管理 WebShell 连接（PHP/ASP/ASPX/JSP 或自定义类型）。使用虚拟终端执行命令（带命令历史与快捷命令），使用文件管理浏览、读取、编辑、上传与删除目标文件，并支持按路径导航和名称过滤。连接信息持久化存储于 SQLite，支持 GET/POST 及可配置命令参数（兼容冰蝎/蚁剑等）。
可视化配置：在界面中切换模型、启停工具、设置迭代次数等。

默认安全措施

设置面板内置必填校验，防止漏配 API Key/Base URL/模型。
auth.password 为空时自动生成 24 位强口令并写回 config.yaml。
所有 API（除登录外）都需携带 Bearer Token，统一鉴权中间件拦截。
每个工具执行都带有超时、日志和错误隔离。

进阶使用

角色化测试

预设角色：系统内置 12+ 个预设的安全测试角色（渗透测试、CTF、Web 应用扫描、API 安全测试、二进制分析、云安全审计等），位于 roles/ 目录。
自定义提示词：每个角色可定义 user_prompt，会在用户消息前自动添加，引导 AI 采用特定的测试方法和关注重点。
工具限制：角色可指定 tools 列表，限制可用工具，实现聚焦的测试流程（如 CTF 角色限制为 CTF 专用工具）。
Skills 集成：角色可附加安全测试技能。技能名称会作为提示添加到系统提示词中，AI 智能体可通过 read_skill 工具按需获取技能内容。
轻松创建角色：通过在 roles/ 目录添加 YAML 文件即可创建自定义角色。每个角色定义 name、description、user_prompt、icon、tools、skills、enabled 字段。
Web 界面集成：在聊天界面通过下拉菜单选择角色。角色选择会影响 AI 行为和可用工具建议。

创建自定义角色示例：

在 roles/ 目录创建 YAML 文件（如 roles/custom-role.yaml）：

name: 自定义角色
description: 专用测试场景
user_prompt: 你是一个专注于 API 安全的专业安全测试人员...
icon: "\U0001F4E1"
tools:
  - api-fuzzer
  - arjun
  - graphql-scanner
skills:
  - api-security-testing
  - sql-injection-testing
enabled: true

重启服务或重新加载配置，角色会出现在角色选择下拉菜单中。

多代理模式（Eino DeepAgent）

能力说明：基于 CloudWeGo Eino adk/prebuilt/deep 的可选路径：协调主代理通过内置 task 工具启动短时子代理，各子代理独立推理，工具集来自当前聊天所选角色（与单代理一致来源）。
Markdown 定义：在 agents_dir（默认 agents/，相对 config.yaml 所在目录）维护：
- 主代理：固定文件名 orchestrator.md，或任意 .md 且在 front matter 写 kind: orchestrator（同一目录仅允许一个主代理）。配置 Deep 的 name/id、description 与可选完整系统提示（正文）；正文为空时依次使用 multi_agent.orchestrator_instruction、Eino 内置默认提示。
- 子代理：其余 *.md（YAML front matter + 正文作 instruction），不参与主代理定义的文件才会进入 task 可选列表。
界面管理：Agents → Agent 管理 对 Markdown 增删改查；HTTP API 前缀 /api/multi-agent/markdown-agents。
配置项：config.yaml 中 multi_agent：enabled、default_mode（single | multi）、robot_use_multi_agent、batch_use_multi_agent、max_iteration、orchestrator_instruction 等；可选在 YAML 写 sub_agents 与目录合并（同 id 时以 Markdown 为准）。
更多细节：流式事件、机器人与批量任务、排障等见 docs/MULTI_AGENT_EINO.md。

Skills 技能系统

预设技能：系统内置 20+ 个预设的安全测试技能（SQL 注入、XSS、API 安全、云安全、容器安全等），位于 skills/ 目录。
提示词中的技能提示：当选择某个角色时，该角色附加的技能名称会作为推荐添加到系统提示词中。技能内容不会自动注入，AI 智能体需要时需使用 read_skill 工具获取技能详情。
按需调用：AI 智能体也可以通过内置工具（list_skills、read_skill）按需访问技能，允许在执行任务过程中动态获取相关技能。
结构化格式：每个技能是一个目录，包含一个 SKILL.md 文件，详细描述测试方法、工具使用、最佳实践和示例。技能支持 YAML front matter 格式用于元数据。
自定义技能：通过在 skills/ 目录添加目录即可创建自定义技能。每个技能目录应包含一个 SKILL.md 文件。

创建自定义技能：

在 skills/ 目录创建目录（如 skills/my-skill/）
在该目录下创建 SKILL.md 文件，编写技能内容
在角色的 YAML 文件中，通过添加 skills 字段将该技能附加到角色

工具编排与扩展

tools/*.yaml 定义命令、参数、提示词与元数据，可热加载。
security.tools_dir 指向目录即可批量启用；仍支持在主配置里内联定义。
大结果分页：超过 200KB 的输出会保存为附件，可通过 query_execution_result 工具分页、过滤、正则检索。
结果压缩/摘要：多兆字节日志可先压缩或生成摘要再写入 SQLite，减小档案体积。

自定义工具的一般步骤

复制 tools/ 下现有示例（如 tools/sample.yaml）。
修改 name、command、args、short_description 等基础信息。
在 parameters[] 中声明位置参数或带 flag 的参数，方便智能体自动拼装命令。
视需要补充 description 或 notes，给 AI 额外上下文或结果解读提示。
重启服务或在界面中重新加载配置，新工具即可在 Settings 面板中启用/禁用。

攻击链分析

智能体解析每次对话，抽取目标、工具、漏洞与因果关系。
Web 端可交互式查看链路节点、风险级别及时间轴，支持导出报告。

WebShell 管理

连接管理：在 Web 界面进入 WebShell 管理，可添加、编辑或删除 WebShell 连接。每条连接包含：Shell 地址、密码/密钥、Shell 类型（PHP/ASP/ASPX/JSP/自定义）、请求方式（GET/POST）、命令参数名（默认 cmd）、备注等信息，并持久化存储在 SQLite，兼容冰蝎、蚁剑等常见客户端。
虚拟终端：选择连接后，在 虚拟终端 标签页中执行任意命令，支持命令历史与常用快捷命令（whoami/id/ls/pwd 等），输出在浏览器中实时显示，支持 Ctrl+L 清屏。
文件管理：在 文件管理 标签页中可列出目录、读取/编辑文件、删除文件、新建文件/目录、上传文件（大文件分片上传）、重命名路径以及下载勾选文件，并支持面包屑导航与名称过滤。
AI 助手：在 AI 助手 标签页中与智能体对话，由系统自动结合当前 WebShell 连接执行工具与命令，侧边栏展示该连接下的所有历史会话，支持多轮追踪与查看。
连通性测试：使用 测试连通性 可在执行命令前通过一次 echo 1 调用校验 Shell 地址、密码与命令参数是否正确。
持久化：所有 WebShell 连接与相关 AI 会话均保存在 SQLite（与对话共用数据库），服务重启后仍可继续使用。

MCP 全场景

Web 模式：自带 HTTP MCP 服务供前端调用。
MCP stdio 模式：go run cmd/mcp-stdio/main.go 可接入 Cursor/命令行。
外部 MCP 联邦：在设置中注册第三方 MCP（HTTP/stdio/SSE），按需启停并实时查看调用统计与健康度。
可选 MCP 服务：项目中的 mcp-servers/ 目录提供独立 MCP（如反向 Shell），采用标准 MCP stdio，可在 CyberStrikeAI（设置 → 外部 MCP）、Cursor、VS Code 等任意支持 MCP 的客户端中使用。

MCP stdio 快速集成

编译可执行文件（在项目根目录执行）：

go build -o cyberstrike-ai-mcp cmd/mcp-stdio/main.go

在 Cursor 中配置
打开 Settings → Tools & MCP → Add Custom MCP，选择 Command，指定编译后的程序与配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "cyberstrike-ai": {
      "command": "/absolute/path/to/cyberstrike-ai-mcp",
      "args": [
        "--config",
        "/absolute/path/to/config.yaml"
      ]
    }
  }
}

将路径替换成你本地的实际地址，Cursor 会自动启动 stdio 版本的 MCP。

MCP HTTP 快速集成（Cursor / Claude Code）

HTTP MCP 服务在独立端口（默认 8081）运行，支持 Header 鉴权：仅携带正确 header 的客户端可调用工具。

在配置中启用 MCP – 在 config.yaml 中设置 mcp.enabled: true，并按需设置 mcp.host / mcp.port。若需鉴权（端口对外暴露时建议开启），可设置：
- mcp.auth_header：鉴权用的 header 名（如 X-MCP-Token）；
- mcp.auth_header_value：鉴权密钥。留空时，首次启动会自动生成随机密钥并写回配置文件。
启动服务 – 执行 ./run.sh 或 go run cmd/server/main.go。MCP 端点为 http://<host>:<port>/mcp（例如 http://localhost:8081/mcp）。
从终端复制 JSON – 启用 MCP 后，启动时会在终端打印一段 可直接复制的 JSON。若 auth_header_value 留空，会自动生成并写入配置，打印内容中会包含 URL 与 headers。
在 Cursor 或 Claude Code 中使用：
- Cursor：将整段 JSON 粘贴到 ~/.cursor/mcp.json 或项目下的 .cursor/mcp.json 的 mcpServers 中（或合并进现有 mcpServers）。
- Claude Code：粘贴到 .mcp.json 或 ~/.claude.json 的 mcpServers 中。

终端打印示例（开启鉴权时）：

{
  "mcpServers": {
    "cyberstrike-ai": {
      "url": "http://localhost:8081/mcp",
      "headers": {
        "X-MCP-Token": "<自动生成或你配置的值>"
      },
      "type": "http"
    }
  }
}

若不配置 auth_header / auth_header_value，则端点不鉴权（仅适合本机或可信网络）。

外部 MCP 联邦（HTTP/stdio/SSE）

CyberStrikeAI 支持通过三种传输模式连接外部 MCP 服务器：

HTTP 模式 – 通过 HTTP POST 进行传统的请求/响应通信
stdio 模式 – 通过标准输入/输出进行进程间通信
SSE 模式 – 通过 Server-Sent Events 实现实时流式通信

添加外部 MCP 服务器：

打开 Web 界面，进入 设置 → 外部MCP。

点击 添加外部MCP，以 JSON 格式提供配置：

HTTP 模式示例：

{
  "my-http-mcp": {
    "transport": "http",
    "url": "http://127.0.0.1:8081/mcp",
    "description": "HTTP MCP 服务器",
    "timeout": 30
  }
}

stdio 模式示例：

{
  "my-stdio-mcp": {
    "command": "python3",
    "args": ["/path/to/mcp-server.py"],
    "description": "stdio MCP 服务器",
    "timeout": 30
  }
}

SSE 模式示例：

{
  "my-sse-mcp": {
    "transport": "sse",
    "url": "http://127.0.0.1:8082/sse",
    "description": "SSE MCP 服务器",
    "timeout": 30
  }
}

点击保存，然后点击启动连接服务器。
实时监控连接状态、工具数量和健康度。

SSE 模式优势：

通过 Server-Sent Events 实现实时双向通信
适用于需要持续数据流的场景
对于基于推送的通知，延迟更低

可在 cmd/test-sse-mcp-server/ 目录找到用于验证的测试 SSE MCP 服务器。

知识库功能

向量检索：AI 智能体在对话过程中可自动调用 search_knowledge_base 工具搜索知识库中的安全知识。
混合检索：结合向量相似度搜索与关键词匹配，提升检索准确性。
自动索引：扫描 knowledge_base/ 目录下的 Markdown 文件，自动构建向量嵌入索引。
Web 管理：通过 Web 界面创建、更新、删除知识项，支持分类管理。
检索日志：记录所有知识检索操作，便于审计与调试。

快速开始（使用预构建知识库）：

下载知识数据库：从 GitHub Releases 下载预构建的知识数据库文件。
解压并放置：将下载的知识数据库文件（knowledge.db）解压后放到项目的 data/ 目录下。
重启服务：重启 CyberStrikeAI 服务，知识库即可直接使用，无需重新构建索引。

知识库配置步骤：

启用功能：在 config.yaml 中设置 knowledge.enabled: true：

knowledge:
  enabled: true
  base_path: knowledge_base
  embedding:
    provider: openai
    model: text-embedding-v4
    base_url: "https://api.openai.com/v1"  # 或你的嵌入模型 API
    api_key: "sk-xxx"
  retrieval:
    top_k: 5
    similarity_threshold: 0.7
    hybrid_weight: 0.7

添加知识文件：将 Markdown 文件放入 knowledge_base/ 目录，按分类组织（如 knowledge_base/SQL注入/README.md）。
扫描索引：在 Web 界面中点击"扫描知识库"，系统会自动导入文件并构建向量索引。
对话中使用：AI 智能体在需要安全知识时会自动调用知识检索工具。你也可以显式要求："搜索知识库中关于 SQL 注入的技术"。

知识库结构说明：

文件按分类组织（目录名作为分类）。
每个 Markdown 文件自动切块并生成向量嵌入。
支持增量更新，修改后的文件会自动重新索引。

自动化与安全

REST API：认证、会话、任务、监控、漏洞管理、角色管理等接口全部开放，可与 CI/CD 集成。
多代理 API：POST /api/multi-agent/stream（SSE，需启用多代理）、POST /api/multi-agent（非流式）；Markdown 子代理/主代理管理见 /api/multi-agent/markdown-agents（列表/读写/增删）。
角色管理 API：通过 /api/roles 端点管理安全测试角色：GET /api/roles（列表）、GET /api/roles/:name（获取角色）、POST /api/roles（创建角色）、PUT /api/roles/:name（更新角色）、DELETE /api/roles/:name（删除角色）。角色以 YAML 文件形式存储在 roles/ 目录，支持热加载。
漏洞管理 API：通过 /api/vulnerabilities 端点管理漏洞：GET /api/vulnerabilities（列表，支持过滤）、POST /api/vulnerabilities（创建）、GET /api/vulnerabilities/:id（获取）、PUT /api/vulnerabilities/:id（更新）、DELETE /api/vulnerabilities/:id（删除）、GET /api/vulnerabilities/stats（统计）。
批量任务 API：通过 /api/batch-tasks 端点管理批量任务队列：POST /api/batch-tasks（创建队列）、GET /api/batch-tasks（列表）、GET /api/batch-tasks/:queueId（获取队列）、POST /api/batch-tasks/:queueId/start（开始执行）、POST /api/batch-tasks/:queueId/cancel（取消）、DELETE /api/batch-tasks/:queueId（删除队列）、POST /api/batch-tasks/:queueId/tasks（添加任务）、PUT /api/batch-tasks/:queueId/tasks/:taskId（更新任务）、DELETE /api/batch-tasks/:queueId/tasks/:taskId（删除任务）。任务依次顺序执行，每个任务创建独立对话，支持完整状态跟踪。
WebShell API：通过 /api/webshell/connections（GET 列表、POST 创建、PUT 更新、DELETE 删除）及 /api/webshell/exec（执行命令）、/api/webshell/fileop（列出/读取/写入/删除文件）管理 WebShell 连接与执行操作。
任务控制：支持暂停/终止长任务、修改参数后重跑、流式获取日志。
安全管理：/api/auth/change-password 可即时轮换口令；建议在暴露 MCP 端口时配合网络层 ACL。

配置参考

auth:
  password: "change-me"
  session_duration_hours: 12
server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8080
log:
  level: "info"
  output: "stdout"
mcp:
  enabled: true
  host: "0.0.0.0"
  port: 8081
  auth_header: "X-MCP-Token"       # 可选；留空则不鉴权
  auth_header_value: ""            # 可选；留空则首次启动自动生成并写回
openai:
  api_key: "sk-xxx"
  base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
  model: "deepseek-chat"
database:
  path: "data/conversations.db"
  knowledge_db_path: "data/knowledge.db"  # 可选：知识库独立数据库
security:
  tools_dir: "tools"
knowledge:
  enabled: false  # 是否启用知识库功能
  base_path: "knowledge_base"  # 知识库目录路径
  embedding:
    provider: "openai"  # 嵌入模型提供商（目前仅支持 openai）
    model: "text-embedding-v4"  # 嵌入模型名称
    base_url: ""  # 留空则使用 OpenAI 配置的 base_url
    api_key: ""  # 留空则使用 OpenAI 配置的 api_key
  retrieval:
    top_k: 5  # 检索返回的 Top-K 结果数量
    similarity_threshold: 0.7  # 相似度阈值（0-1），低于此值的结果将被过滤
    hybrid_weight: 0.7  # 混合检索权重（0-1），向量检索的权重，1.0 表示纯向量检索，0.0 表示纯关键词检索
roles_dir: "roles"  # 角色配置文件目录（相对于配置文件所在目录）
skills_dir: "skills"  # Skills 目录（相对于配置文件所在目录）
agents_dir: "agents"  # 多代理 Markdown（主代理 orchestrator.md + 子代理 *.md）
multi_agent:
  enabled: false
  default_mode: "single"   # single | multi（开启多代理时的界面默认模式）
  robot_use_multi_agent: false
  batch_use_multi_agent: false
  orchestrator_instruction: ""  # 可选；orchestrator.md 正文为空时使用

工具模版示例（`tools/nmap.yaml`）

name: "nmap"
command: "nmap"
args: ["-sT", "-sV", "-sC"]
enabled: true
short_description: "网络资产扫描与服务指纹识别"
parameters:
  - name: "target"
    type: "string"
    description: "IP 或域名"
    required: true
    position: 0
  - name: "ports"
    type: "string"
    flag: "-p"
    description: "端口范围，如 1-1000"

角色配置示例（`roles/渗透测试.yaml`）

name: 渗透测试
description: 专业渗透测试专家，全面深入的漏洞检测
user_prompt: 你是一个专业的网络安全渗透测试专家。请使用专业的渗透测试方法和工具，对目标进行全面的安全测试，包括但不限于SQL注入、XSS、CSRF、文件包含、命令执行等常见漏洞。
icon: "\U0001F3AF"
tools:
  - nmap
  - sqlmap
  - nuclei
  - burpsuite
  - metasploit
  - httpx
  - record_vulnerability
  - list_knowledge_risk_types
  - search_knowledge_base
enabled: true

项目结构

CyberStrikeAI/
├── cmd/                 # Web 服务、MCP stdio 入口及辅助工具
├── internal/            # Agent、MCP 核心、路由与执行器
├── web/                 # 前端静态资源与模板
├── tools/               # YAML 工具目录（含 100+ 示例）
├── roles/               # 角色配置文件目录（含 12+ 预设安全测试角色）
├── skills/              # Skills 目录（含 20+ 预设安全测试技能）
├── agents/              # 多代理 Markdown（orchestrator.md + 子代理 *.md）
├── docs/                # 说明文档（如机器人使用说明、MULTI_AGENT_EINO.md）
├── images/              # 文档配图
├── config.yaml          # 运行配置
├── run.sh               # 启动脚本
└── README*.md

基础体验示例

扫描 192.168.1.1 的开放端口
对 192.168.1.1 做 80/443/22 重点扫描
检查 https://example.com/page?id=1 是否存在 SQL 注入
枚举 https://example.com 的隐藏目录与组件漏洞
获取 example.com 的子域并批量执行 nuclei

进阶剧本示例

加载侦察剧本：先 amass/subfinder，再对存活主机进行目录爆破。
挂载基于 Burp 的外部 MCP，完成认证流量回放并回传到攻击链。
将 5MB nuclei 报告压缩并生成摘要，附加到对话记录。
构建最新一次测试的攻击链，只导出风险 >= 高的节点列表。

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