LLM/pentestagent

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GH05TCREW 46640e98b9 feat: create playbooks

2025-12-16 02:53:51 -07:00

5.6 KiB

Raw Blame History

GHOSTCREW

AI 渗透测试智能体

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https://github.com/user-attachments/assets/a67db2b5-672a-43df-b709-149c8eaee975

要求

Python 3.10+
OpenAI, Anthropic 或其他支持 LiteLLM 的提供商的 API 密钥

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew

# 设置 (创建虚拟环境, 安装依赖)
.\scripts\setup.ps1   # Windows
./scripts/setup.sh    # Linux/macOS

# 或者手动安装
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # Windows
source venv/bin/activate     # Linux/macOS
pip install -e ".[all]"
playwright install chromium  # 浏览器工具需要

配置

在项目根目录创建 .env 文件:

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GHOSTCREW_MODEL=claude-sonnet-4-20250514

或者使用 OpenAI:

OPENAI_API_KEY=sk-...
GHOSTCREW_MODEL=gpt-5

任何 LiteLLM 支持的模型都可以使用。

运行

ghostcrew                    # 启动 TUI (终端用户界面)
ghostcrew -t 192.168.1.1     # 启动并指定目标
ghostcrew --docker           # 在 Docker 容器中运行工具

Docker

在 Docker 容器中运行工具，以实现隔离并使用预安装的渗透测试工具。

选项 1: 拉取预构建镜像 (最快)

# 基础镜像 (包含 nmap, netcat, curl)
docker run -it --rm \
  -e ANTHROPIC_API_KEY=your-key \
  -e GHOSTCREW_MODEL=claude-sonnet-4-20250514 \
  ghcr.io/gh05tcrew/ghostcrew:latest

# Kali 镜像 (包含 metasploit, sqlmap, hydra 等)
docker run -it --rm \
  -e ANTHROPIC_API_KEY=your-key \
  ghcr.io/gh05tcrew/ghostcrew:kali

选项 2: 本地构建

# 构建
docker compose build

# 运行
docker compose run --rm ghostcrew

# 或者使用 Kali
docker compose --profile kali build
docker compose --profile kali run --rm ghostcrew-kali

容器运行 GhostCrew 并可以访问 Linux 渗透测试工具。代理可以通过终端工具直接使用 nmap, msfconsole, sqlmap 等。

需要安装并运行 Docker。

模式

GhostCrew 有三种模式，可通过 TUI 中的命令访问：

模式	命令	描述
辅助 (Assist)	(默认)	与代理聊天。你控制流程。
代理 (Agent)	`/agent <任务>`	自主执行单个任务。
团队 (Crew)	`/crew <任务>`	多代理模式。协调器生成专门的工作者。

TUI 命令

/agent <task>    运行自主代理执行任务
/crew <task>     运行多代理团队执行任务
/target <host>   设置目标
/tools           列出可用工具
/notes           显示保存的笔记
/report          从会话生成报告
/memory          显示令牌/内存使用情况
/prompt          显示系统提示词
/clear           清除聊天和历史记录
/quit            退出 (也可以用 /exit, /q)
/help            显示帮助 (也可以用 /h, /?)

按 Esc 停止正在运行的代理。按 Ctrl+Q 退出。

工具

GhostCrew 包含内置工具，并支持 MCP (Model Context Protocol) 进行扩展。

内置工具: terminal (终端), browser (浏览器), notes (笔记), web_search (网络搜索, 需要 TAVILY_API_KEY)

MCP 集成

通过 ghostcrew/mcp/mcp_servers.json 添加外部工具 (MCP 服务器):

{
  "mcpServers": {
    "nmap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gc-nmap-mcp"],
      "env": {
        "NMAP_PATH": "/usr/bin/nmap"
      }
    }
  }
}

CLI 工具管理

ghostcrew tools list         # 列出所有工具
ghostcrew tools info <name>  # 显示工具详情
ghostcrew mcp list           # 列出 MCP 服务器
ghostcrew mcp add <name> <command> [args...]  # 添加 MCP 服务器
ghostcrew mcp test <name>    # 测试 MCP 连接

知识库

RAG (检索增强生成): 将方法论、CVE 或字典放在 ghostcrew/knowledge/sources/ 中，以便自动注入上下文。
笔记: 代理将发现保存到 loot/notes.json，分类为 (credential 凭据, vulnerability 漏洞, finding 发现, artifact 工件)。笔记在会话之间持久保存，并注入到代理上下文中。
影子图 (Shadow Graph): 在团队模式下，协调器从笔记构建知识图谱，以得出战略见解 (例如，“我们拥有主机 X 的凭据”)。

项目结构

ghostcrew/
  agents/         # 代理实现
  config/         # 设置和常量
  interface/      # TUI 和 CLI
  knowledge/      # RAG 系统和影子图
  llm/            # LiteLLM 包装器
  mcp/            # MCP 客户端和服务器配置
  playbooks/      # 攻击剧本
  runtime/        # 执行环境
  tools/          # 内置工具

开发

pip install -e ".[dev]"
pytest                    # 运行测试
pytest --cov=ghostcrew    # 带覆盖率运行
black ghostcrew           # 格式化代码
ruff check ghostcrew      # 代码检查

法律声明

仅用于您有明确授权进行测试的系统。未经授权的访问是非法的。

许可证

MIT

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