io.github.26zl/cybersec-toolkit

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     /_ _\           /____/                          by 26zl
      |_|                     Toolkit

AI 통합 기능이 내장된 사이버보안 툴킷입니다. 내장된 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 MCP 지원 클라이언트는 도구 레지스트리를 조회하고, 설치 상태를 확인하고, CTF 카테고리나 버그 바운티 대상에 맞는 도구를 추천받거나, 관리되는 실행 경로를 통해 설치된 도구를 실행할 수 있습니다. MCP 서버(AI 통합)로 이동하세요.

Linux 및 Termux(Android)용 모듈형 설치 프로그램이 함께 제공되며, 670+ 도구, 18개 모듈, 14개 프로필, 12가지 설치 방법을 다룹니다.

차별점: 대부분의 툴킷은 도구를 설치하는 데서 그칩니다. 하지만 여기서는 AI가 도구를 구동할 수도 있습니다. — 문제 유형을 추론하고, 모든 모듈/프로필에서 적절한 도구를 선택하며, 대화형 동반자로서 사용자와 함께 작업합니다. 사용자가 명시적으로 권한을 부여하면 동일한 MCP 도구 체인이 자율 해결 루프에 들어갈 수 있습니다. 기본은 동반자 모드이며, 요청할 때만 자율 모드로 전환됩니다.

호환 클라이언트

각 클라이언트별 상세 구성은 docs/AI_CLIENTS.md를, 모든 MCP 클라이언트에서 여러 에이전트를 조율하는 방법은 docs/ORCHESTRATION.md를 참조하세요.

작동 방식

두 진입점이 하나의 도구 레지스트리를 공유합니다. 운영자는 bash 설치 프로그램을 실행하여 도구를 디스크에 설치합니다. AI 에이전트는 MCP 서버와 대화하여 동일한 도구를 발견·추천하고, 관리되는 도구 경로를 통해 실행합니다. tools_config.json은 모듈이 정의하고 MCP 어드바이저가 읽는 단일 진실 원천이며, CI 검증기가 Python과 bash 양쪽의 동기화를 유지합니다.

Mermaid 소스: assets/how-it-works.mmd.

다이어그램 읽는 법: 실선 화살표는 런타임 또는 설치 작업이고, 점선 화살표는 검증 및 컨텍스트 관계입니다. 클라이언트 구성은 루트 인식 런처를 거쳐 FastMCP에 도달합니다. security.py는 허용 목록, 인자 검증, 네트워크 정책을 통해 셸을 실행하지 않고 run_tool과 run_pipeline을 제어합니다. run_script는 별도의, 기본적으로 비활성화된 전체 코드 실행 기능으로 남습니다. Agent Skills는 실행 경로 밖에 있습니다. .claude/skills/가 정식이며, scripts/sync-skills.sh는 이식 가능한 미러를 사용하는 클라이언트를 위해 .agents/skills/를 생성합니다.

Related MCP server: Enterprise MCP Gateway and Tool Registry

왜 그냥 Kali(또는 다른 설치 프로그램)를 쓰지 않나요?

Kali/Parrot/BlackArch는 도구를 담아 제공합니다. 이것은 대체재가 아닌 보완재입니다. 이미 보유한 머신(Termux 포함)에서 실행되며, 설치된 도구를 하나의 관리 인터페이스로 발견·추천·체이닝·실행할 수 있는 AI 제어 평면을 추가합니다. 모든 도구를 원하시나요? 그냥 디스트로를 쓰면 됩니다. 명시적 정책 하에 도구를 선택하고 실행할 수 있는 MCP 클라이언트를 원하시나요? 그게 바로 이 프로젝트가 채우는 공백입니다.

신뢰와 안전

보안 사용자는 의심해야 합니다. 아래에 실제로 실행되는 것과 차단되는 것이 무엇인지 정확히 설명합니다:

• 기본적으로 안전한 MCP. CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL=0이 기본값이며 private/loopback 범위로 확인되지 않는 네트워크 대상을 거부합니다. CYBERSEC_MCP_ALLOW_SCRIPTS=0은 run_script를 비활성화합니다. 외부 범위나 스크립팅은 명시적으로 선택해야 합니다.

• 관리되는 도구 실행은 하나의 게이트를 통과합니다(mcp_server/security.py): 레지스트리 허용 목록, 셸 미사용(create_subprocess_exec, 절대 shell=True 안 함), 인자 정화, 도구별 차단 플래그 목록(예: sqlmap --os-shell, nmap -iL, 파일 목록/대상 주입 플래그), 대상/네트워크 정책, 속도 제한, 출력 상한, 타임아웃.

• 실행 정책은 OS 샌드백스가 아닙니다. 허용된 도구는 MCP 프로세스 사용자의 권한으로 실행되며, 일부 보안 도구는 자식 프로세스를 시작하거나 플러그인을 로드할 수 있습니다. run_script를 비활성화한 것은 그 엔드포인트만 끄는 것입니다. MCP 서버는 필요한 최소 권한의 사용자로 실행하거나, 신뢰할 수 없는 대상을 처리할 수 있는 격리 경계 안에서 실행하세요.

• 도구 인식 정책은 솔버 하드코딩이 아닙니다. 솔버가 도구를 레지스트리/어드바이저에서 선택할 뿐, 정책 계층은 실제 대상과 헤더, 워드리스트, 출력 경로, 설정 파일 또는 대상 목록 플래그를 구분할 수 있을 만큼만 CLI 문법을 이해합니다. 덕분에 파일 목록/설정 플래그가 범위 검사를 우회하지 못하면서 정상 명령은 계속 사용할 수 있습니다.

• 누출이 아닌 감사 추적입니다. 작업은 사용자 상태 디렉터리(~/.local/state/cybersec-toolkit/mcp/audit.log 기본값) 아래의 소유자 전용(0600) 로테이팅 로그에 JSON으로 기록됩니다. 스크립트 본문은 절대 저장하지 않으며, 대신 되돌릴 수 없는 SHA256 해시 + 길이만 상관관계 파악을 위해 기록합니다. 인자 값은 자격 증명 형태 문자열이면 왕시됩니다.

• 설치 프로그램의 최소 권한. 이 설치는 root로 실행되지만, 클론된 저장소 빌드와 pip/cargo. gem 설치에서는 실행한 사용자($SUDO_USER)로 권한을 낮춥니다. 바이너리 릴리즈는 체크섬이 배포될 때 SHA256 검증을 거칩니다.

• 이중 용도 도구는 차단됩니다. C2 및 피싱 프레임워크(Sliver, Caldera, gophish, evilginx 등)는 기본적으로 비활성이며, --include-c2(redteam/full 프로파일)를 통해서만 설치됩니다. MCP 계층도 이를 반영하여 절대 자동 실행하지 않습니다.

• 인가된 사용만 허용됩니다. SECURITY.md와 공급망 모델, 고지 사항을 참조하세요.

설치

필요한 모든 런타임(Python, Go, Ruby, Java, Rust, Node.js), 개발 라이브러리, pipx, 빌드 도구가 자동 설치됩니다. 유일한 선행 조건은 지원되는 Linux 배포판입니다. Windows와 macOS는 지원되지 않습니다(WSL이나 Docker 사용).

Docker는 유일한 예외입니다. C2 프레임워크, MobSF, BeEF, BloodHound, TheHive 또는 Cortex를 원한다면(--enable-docker) 직접 설치하세요. Docker 설치 문서를 참조하세요. GitHub 인증이 권장됩니다. 설치 프로그램은 ~30개의 바이너리 릴리스와 ~30번이 넘는 GitHub API 호출이 필요합니다. 인증이 없으면 시간당 60회 요청으로 제한되어 일부 다운로드가 실패할 수 있습니다. 인증이 있으면 시간당 5,000회까지 가능합니다. 가장 쉬운 방법:

# Install gh CLI and log in (one-time) — the installer auto-detects it
sudo apt install gh && gh auth login

또는 개인용 토큰(권한 필요 없음)을 내보낸:

export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

최신 릴리스에서 고정되고 안정적인 버전 — 권장:

# Newest tag is on the Releases page: https://github.com/26zl/cybersec-toolkit/releases
git clone --depth 1 --branch v1.1.0 https://github.com/26zl/cybersec-toolkit.git && cd cybersec-toolkit && sudo ./install.sh

main에서는 최신 도구, 수정, 변경 사항이 있으며, 다음 파일 나오지 않은 작업이 포함될 수도 있습니다:

git clone https://github.com/26zl/cybersec-toolkit.git && cd cybersec-toolkit && sudo ./install.sh

그러면 18개 모듈의 표준 도구가 설치됩니다. 게시/피싱 도구와 Docker 이미지는 여전히 선택 사항이며, 현재 플랫폼이 지원하는 전체 레지스트리를 명시적으로 원할 때만 --profile full --enable-docker을 사용합니다. 일부분만 설치하려면:

sudo ./install.sh --profile ctf                      # CTF tools only
sudo ./install.sh --profile redteam --enable-docker   # Red team + Docker C2
sudo ./install.sh --module web --module recon          # Specific modules
sudo ./install.sh --tool sqlmap --tool nmap            # Individual tools
sudo ./install.sh --dry-run --profile ctf              # Preview without installing

머신이 준비되었는지 확실하지 않나요? 먼저 읽기 전용 사전 점검을 실행해 보세요. root 없이, 아무것도 설치하지 않습니다:

./install.sh --doctor                                  # Distro, prerequisites, MCP server, tool registry

Docker에서 시도해 보기

빌드된 이미지를 가져오기(로컬 빌드 불필요):

docker run --rm ghcr.io/26zl/cybersec-toolkit --profile ctf

또는 직접 빌드:

docker build -t cybersec-toolkit .
docker run --rm cybersec-toolkit --profile ctf

Podman은 대체 사용 가능한 도구입니다. docker를 podman으로 바꾸거나(또는 alias docker=podman) 사용하면 됧니다. 루트리스 빌드와 실행도 지원됩니다. 아래의 Compose 예시(default)에서는 podman compose를 사용하세요(compose provider 설치 필요).

또는 함께 포함된 Compose 파일을 사용하세요 (installer 서비스 빌드하하고 실행):

docker compose run --rm installer --profile ctf

이미지는 toolkit 사용자에게 비밀번호 없는 sudo를 허용하여 설치 프로그램이 시스템 패키지를 관리할 수 있게 합니다. 컨테이너 안의 코드는 root 권한을 가지는 것으로 다루세요. 이미지는 보안 샌드백스가 아닙니다.

macOS(Apple Silicon): 2개 명령 모두에 --linux/amd64를 추가해 x86 에뮬레이션으로 실행하세요:

docker build --platform linux/amd64 -t cybersec-toolkit .
docker run --rm --platform linux/amd64 cybersec-toolkit --profile ctf

Termux(Android):

pkg install git
git clone https://github.com/26zl/cybersec-toolkit.git
cd cybersec-toolkit
./install.sh --profile lightweight

sudo ./install.sh --help                # Full help
sudo ./install.sh --list-profiles       # Show profiles
sudo ./install.sh --list-modules        # Show modules
sudo ./install.sh --skip-heavy          # Skip large/slow packages
sudo ./install.sh --skip-pipx           # Skip all pipx (Python) installs
sudo ./install.sh --skip-go             # Skip all Go tool installs
sudo ./install.sh --skip-cargo          # Skip all Cargo (Rust) installs
sudo ./install.sh --skip-gems           # Skip all Ruby gem installs
sudo ./install.sh --skip-git            # Skip all git clone installs
sudo ./install.sh --skip-binary         # Skip all binary release downloads
sudo ./install.sh --skip-source         # Skip build-from-source, snap, npm, and curl-pipe installs
sudo ./install.sh --fast                # Skip checksum verification (see Security note below)
sudo ./install.sh --require-checksums   # Fail if binary release has no checksum file
sudo ./install.sh --production          # Strict checksum preset for release downloads
sudo ./install.sh --upgrade-system      # Upgrade system packages before installing
sudo ./install.sh --list-sessions       # List install sessions and exit
sudo ./install.sh --rollback <id|last>  # Rollback tools installed in a session
sudo ./install.sh --version             # Show installer version and exit
sudo ./install.sh --enable-docker       # Pull Docker images
sudo ./install.sh --include-c2          # Include C2 frameworks (needs --enable-docker)
sudo ./install.sh -j 8                  # 8 parallel install jobs (default: 4)
sudo ./install.sh -v                    # Verbose / debug output

--tool은 전체 의존성 설정을 실행하지 않고 특정 도구만 설치합니다. 드라이런(dry-run) 시간 추정은 모든 방법의 항목을 계산한 것이므로, 중복을 제거한 670+ 도구 레지스트리보다 추정치가 높을 수 있습니다.

설치 프로그램은 12가지 서로 다른 설치 방법으로 670+ 도구를 오케스트레이션합니다. 이 시간은 어떤 스크립트 언어로도 단축할 수 없는 I/O 중심의 작업에 쓰입니다:

현재 방법별 도구 수를 확인하려면 ./install.sh --dry-run을 실행하세요. 실시간 분석 결과를 출력하므로 여기서 숫자가 낡을 일은 없습니다. 가장 느린 단계는 가장 많이 컴파일하거나 압축을 푸는 단계(apt/dnf 및 Go)이며, 원시 도구 수와는 무관합니다. Cargo는 소스에서 컴파일하지만 소수의 도구만 다룹니다.

설치 프로그램은 가능한 곳에서 이미 병렬화를 수행합니다(기본값 -j 4). 공유 잠금이 있는 방법(apt, pipx, cargo)은 순차적으로 실행해야 합니다. 설치 시간을 줄이려면:

• --profile lightweight 또는 --module <name>을 사용하여 필요한 것만 설치

• --skip-cargo를 사용하여 Rust 컴파일(도구당 가장 느린 방법) 건너뛰기

• -j 8로 병렬 처리 수준을 높여 Go/git/binary 다운로드 속도 향상

• 반복 설치를 위해 apt-cacher-ng 프록시 설정

프로필

모듈

설치 방법

설치 후 스크립트

모든 스크립트는 Linux에서 root 권한(sudo)이 필요하며 --help를 지원합니다. Termux에서는 root가 필요 없습니다.

--deep-clean은 Go 모듈/빌드 캐시, Cargo 레지스트리, pip/pipx/npm/gem 캐시, 고아가 된 pipx venv, 오래된 심볼릭 링크, 로그 파일을 제거합니다. --remove-deps를 추가하면 Rustup 툴체인도 제거합니다.

MCP 서버 (AI 통합)

MCP (Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트가 외부 도구를 사용할 수 있게 해주는 개방형 표준입니다. 이 프로젝트에는 MCP 지원 AI(Claude Code, Claude Desktop, Cursor 등)에 670개 이상의 도구 레지스트리에 대한 전체 읽기 권한을 제공하는 MCP 서버가 포함되어 있습니다. 또한 설치 확인, 프로필 추천, 도구 실행 기능도 제공합니다. AI는 윤리적 해킹을 위한 대화형 파트너가 됩니다. 모든 도구를 알고, 어떤 도구가 설치되어 있는지 알며, 사용자를 대신해 실행할 수 있습니다.

AI가 할 수 있는 작업

MCP 클라이언트는 모든 도구와 설치 상태를 쿼리하고, 관리되는 도구 호출을 연결하고, 출력을 구문 분석하고, 발견한 내용을 기반으로 방향을 전환할 수 있습니다. 스크립트 실행에는 별도의 옵트인이 필요합니다.

외부 정찰 → 공격 표면(CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL=1 필요, 승인된 범위만)

• "target.com의 공격 표면을 열거하고 악용 가능한 항목을 플래그 지정하세요" — amass / subfinder로 분산 → httpx로 확인 및 프로브 → whatweb으로 핑거프린팅 → nuclei 템플릿 실행 → ffuf로 콘텐츠 검색 후 노출도별로 호스트 순위를 매기고 다음 단계를 제안합니다.

• "/go?url=에서 오픈 리다이렉트를 발견했습니다 — 악용하세요" — curl로 확인한 다음 SSRF/OAuth 토큰 탈취 PoC를 구축하고 악용 가능한 콜백을 탐색합니다.

웹 익스플로잇

• "로그인 엔드포인트에서 SQLi를 확인하고 악용하세요" — sqlmap으로 확인 및 덤프(파괴적인 --os-shell/--os-cmd는 정책상 차단됨)한 다음 run_script로 인증 우회를 자동화하고 PoC에 충분한 정보만 가져옵니다.

• "GraphQL 인트로스펙션이 켜져 있습니다 — 매핑하고 IDOR를 찾으세요" — 스키마를 가져오고, 쿼리를 생성하고, 객체 ID를 퍼징하고, 인증된 응답과 인증되지 않은 응답을 비교합니다.

Active Directory / 내부

• "10.10.0.0/24의 낮은 권한 자격 증명 — Domain Admin으로 가는 경로를 찾으세요" — bloodhound로 수집하고, impacket(GetUserSPNs.py)으로 커베로스팅하고, hashcat으로 TGS를 크래킹한 다음, netexec로 측면 이동을 검증합니다 — 모두 SSH를 통한 Kali VM에서.

• "DCSync 권한을 확인하고 경로가 있으면 덤프하세요" — 복제 ACL을 열거한 다음 DC에 대해 secretsdump.py를 실행합니다.

바이너리 익스플로잇 및 리버싱

• "이 64비트 바이너리에 대한 ret2libc 익스플로잇을 구축하세요" — checksec/readelf로 분류하고, ROPgadget으로 가젯을 찾고, puts@plt 호출로 libc를 누출한 다음 venv="pwntools"에서 전체 pwntools 체인을 작성하고 로컬에서 셸을 획득합니다.

• "스트리핑된 이 바이너리에서 알고리즘을 복구하세요" — objdump/radare2 디스어셈블리를 대상 분석에 파이프한 다음 run_script 재구현으로 동작을 검증합니다.

암호

• "이 RSA를 깨세요 — 작은 e, 여러 개의 암호문" — 공격(Håstad / common-modulus / Wiener)을 감지하고 venv에서 pycryptodome + sympy로 해결하여 평문을 반환합니다.

• "이 JWT는 약한 키를 사용하는 HS256입니다" — 서명 비밀을 크래킹하고 관리자 토큰을 위조합니다.

블루 팀 · 탐지 엔지니어링

• "이 기술에 대한 Sigma 규칙을 작성하고 내 SIEM으로 변환하세요" — 규칙을 작성하고 sigma-cli를 통해 대상 백엔드(Splunk / Elastic)용으로 렌더링합니다.

• "이 Windows 이벤트 로그에서 측면 이동을 탐지하세요" — Sigma 규칙으로 EVTX에 대해 chainsaw를 실행한 다음 호스트 및 타임라인별로 적중 항목을 요약합니다.

• "이 샘플에서 YARA 규칙을 만들고 트리를 스캔하세요" — yara 시그니처를 생성하고 재귀적으로 실행합니다.

DFIR · 악성코드 트라이어지

• "이 메모리 덤프의 타임라인을 만드세요" — volatility3 플러그인(pslist, netscan, malfind)을 훑고 하나의 내러티브로 연결합니다.

• "이 pcap에서 C2 비콘을 탐지하세요" — tshark/tcpdump 추출 → suricata 규칙 → 주기적 콜백 플래그 지정

• "이 의심스러운 파일을 정적으로 분류하세요" — file → strings → capa/yara 후 강화를 위한 IOC를 추출합니다.

클라우드 · 컨테이너 · 운영

• "퍼블릭 S3 및 위험한 IAM에 대해 이 AWS 계정을 감사하세요" — prowler/scoutsuite를 실행하고 심각도가 높은 결과만 표시합니다.

• "배포 전에 이 이미지와 k8s 매니페스트를 스캔하세요" — grype 이미지 스캔 및 kubescape 구성 검사

• "내 레드팀 적용 범위는 무엇이며 격차를 해소하세요" — get_profile_tools("redteam")을 설치 상태와 비교하고 정확한 설치 명령을 출력합니다.

모바일 · 무선 · 블록체인

• "비밀 및 안전하지 않은 저장소에 대해 이 APK를 정적 분석하세요" — apktool/jadx 디컴파일 → MobSF 스타일 검사 후 키와 엔드포인트를 검색합니다.

• "이 Wi-Fi 캡처를 감사하세요" — 핸드셰이크를 구문 분석하고 aircrack-ng/hashcat을 실행합니다.

• "재진입 취약점이 있는지 이 Solidity 계약을 검토하세요" — slither/mythril을 실행하고 결과를 설명합니다.

run_tool과 run_pipeline은 인수가 삭제되고, 네트워크 정책이 적용되며, 속도가 제한되고, 감사 로깅됩니다. run_script는 기본적으로 꺼져 있습니다. 활성화하면 MCP 서버 사용자의 파일 시스템 및 네트워크 권한으로 전체 코드 실행 옵트인이 되기 때문입니다. 외부 대상 정책은 스크립트를 샌드박스 처리하지 않습니다. 파괴적인 플래그(--os-shell, -rf, --exploit, …)는 관리되는 도구 경로에서 차단됩니다. 승인된 시스템에서만 사용하세요.

빠른 시작

uv가 필요합니다. Claude Code는 추적된 프로젝트 .mcp.json을 직접 사용할 수 있습니다. 기본적으로 스크립트와 외부 네트워크 대상을 비활성화한 상태로 stdio를 통해 MCP 서버를 실행합니다:

{
  "mcpServers": {
    "cybersec-tools": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "mcp_server", "fastmcp", "run", "server.py", "--transport", "stdio", "--no-banner"],
      "env": {
        "CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL": "0",
        "CYBERSEC_MCP_ALLOW_SCRIPTS": "0"
      }
    }
  }
}

Claude Code를 다시 시작하세요. 15개의 도구가 /mcp에 나타납니다.

기타 MCP 클라이언트(Codex, Cursor, 로컬 LLM)

MCP는 개방형 표준이므로 동일한 stdio 서버가 MCP를 지원하는 모든 클라이언트에서 작동합니다. 리포지토리 루트에서 실행 명령은 다음과 같습니다:

uv run --directory mcp_server fastmcp run server.py --transport stdio --no-banner

--directory mcp_server는 작업 디렉터리를 기준으로 합니다. 클라이언트가 하위 디렉터리에서 서버를 시작할 수 있는 경우 리포지토리 루트에서 루트 인식 실행 프로그램을 사용하세요:

bash scripts/mcp-launch.sh

리포지토리 외부에서 실행 프로그램의 절대 경로를 사용하세요:

bash /path/to/cybersec-toolkit/scripts/mcp-launch.sh

• Codex — 프로젝트 .codex/config.toml이 포함되어 있습니다 (Git 루트를 먼저 해석하므로 하위 디렉터리에서도 작동합니다). Codex의 기본 구성은 ~/.codex/config.toml입니다. 프로젝트 파일이 인식되지 않으면 [mcp_servers.cybersec-tools] 블록을 홈 구성에 복사하세요.

• Cursor / Continue / Cline / Goose — 클라이언트의 MCP 설정 UI 또는 구성 파일에 동일한 실행 명령을 추가하세요 (클라이언트의 작업 디렉터리가 저장소 루트가 아닌 경우 절대 경로를 사용하세요).

• LM Studio (≥0.3.17) — LM Studio 자체가 MCP 호스트이므로 브리지가 필요 없습니다. LM Studio의 작업 디렉터리가 저장소 루트가 아니므로 절대 경로 또는 git-root 래퍼를 사용하여 mcp.json (Cursor 표기법, .mcp.json과 동일한 mcpServers 형태)에 서버를 추가하세요. LM Studio의 API를 통한 MCP 사용은 ≥0.4.0 및 /api/v1/chat 또는 /v1/responses와 같은 MCP 지원 엔드포인트가 필요합니다.

• Ollama — Ollama는 모델 런타임이지 MCP 호스트가 아닙니다. 그 앞에 MCP 지원 에이전트(예: Kit)를 두고 위의 실행 명령을 가리키게 하세요.

• 기타 로컬 LLM — 순수 모델은 자체적으로 MCP를 지원하지 않습니다. MCP 지원 호스트(LM Studio, Cline, Continue, Goose, Kit, 또는 mcpo와 같은 MCP→OpenAPI 브리지를 통한 Open WebUI) 뒤에서 실행하고 해당 호스트가 위의 실행 명령을 가리키게 하세요.

보안 참고: 이 서버 하나만으로 시작하세요. 이미 인수 정리, 네트워크 허용 목록, 속도 제한, 감사 로깅을 적용하며, 기본적으로 스크립트 실행과 외부 대상이 비활성화된 상태로 제공됩니다. 승인된 범위가 없으면 해당 기능을 계속 비활성화하고, 인간 개입 도구 승인을 지원하는 호스트를 선호하세요.

공급업체 중립 저장소 지침은 AGENTS.md에 있습니다 (Codex 및 많은 에이전트 도구가 기본적으로 읽음). Claude Code는 CLAUDE.md를 읽습니다.

WSL에서 연결 (예: Kali Linux)

MCP 서버는 stdio를 통해 실행되므로 Claude Code가 생성할 수 있는 모든 환경에서 작동합니다. WSL 내부에 설치된 도구를 사용하려면:

{
  "mcpServers": {
    "cybersec-tools": {
      "command": "wsl",
      "args": [
        "-d", "kali-linux",
        "bash", "-lc",
        "cd /path/to/cybersec-toolkit/mcp_server && uv run fastmcp run server.py --transport stdio --no-banner"
      ]
    }
  }
}

Docker에서 연결

{
  "mcpServers": {
    "cybersec-tools": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL=0", "-e", "CYBERSEC_MCP_ALLOW_SCRIPTS=0",
        "--entrypoint", "bash", "cybersec-toolkit",
        "-c",
        "cd /opt/cybersec-toolkit/mcp_server && uv run fastmcp run server.py --transport stdio --no-banner"
      ]
    }
  }
}

스크립트 실행

run_script는 AI가 Python 또는 Bash 스크립트를 작성하고 실행할 수 있게 합니다. CYBERSEC_MCP_ALLOW_SCRIPTS=1이 필요하며, OS 샌드박스가 적용되지 않고 CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL의 제약을 받지 않습니다. 활성화하면 스크립트에 MCP 서버 프로세스와 동일한 파일 시스템 및 네트워크 권한이 부여됩니다. 옵트인하기 전에 생성된 코드와 범위를 검토하세요:

{
  "mcpServers": {
    "cybersec-tools": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "mcp_server", "fastmcp", "run", "server.py", "--transport", "stdio", "--no-banner"],
      "env": {
        "CYBERSEC_MCP_ALLOW_SCRIPTS": "1",
        "CYBERSEC_MCP_ALLOW_EXTERNAL": "0"
      }
    }
  }
}

Venv 지원

일부 패키지(예: pwntools)는 이전 버전의 Python이 필요합니다. venv 매개변수를 사용하면 AI가 스크립트별로 올바른 인터프리터를 선택할 수 있습니다:

# One-time setup: create a venv with pwntools
python3.12 -m venv ~/.ctf-venvs/pwntools
~/.ctf-venvs/pwntools/bin/pip install pwntools z3-solver

그러면 AI는 자동으로 run_script("from pwn import *; ...", venv="pwntools")를 사용합니다. 기본 MCP 환경에는 FastMCP와 Python 표준 라이브러리가 포함되어 있습니다. 명명된 venv 없이 requests, pycryptodome, beautifulsoup4, Pillow 또는 NumPy를 사용하기 전에 cd mcp_server && uv sync --extra ctf-core로 선택적 헬퍼 세트를 설치하세요. CYBERSEC_MCP_VENVS_DIR를 설정하여 기본 ~/.ctf-venvs/ 위치를 재정의할 수 있습니다.

수동 스크립트

manual_scripts/ 디렉터리는 AI가 사용자를 위해 생성한 영구 스크립트를 저장합니다 — 복잡한 익스플로잇, 다단계 솔버, 파서, 프로토콜 헬퍼, 그리고 한 번 실행 후 사라지지 않아야 하는 재사용 가능한 도구입니다. 동반 모드에서 AI는 스크립트를 제안한 후 승인 또는 명확한 "계속" 후에만 작성하고 실행합니다. 옵트인 autonomous 모드에서는 일반 도구와 파이프라인이 더 이상 진행되지 않고 프로그래밍 로직이 가장 작은 신뢰할 수 있는 경로일 때 AI가 run_script를 통해 범위가 제한된 헬퍼를 작성, 저장, 실행할 수 있습니다. curl과 같은 간단한 정찰/HTTP 명령은 run_tool 호출로 유지됩니다. 스크립트는 도구가 깔끔하게 표현할 수 없는 로직을 위한 것입니다.

서버 테스트

cd mcp_server && uv run fastmcp dev server.py

이렇게 하면 각 도구를 대화형으로 테스트할 수 있는 웹 기반 MCP Inspector가 열립니다.

Claude Desktop 설정 및 전체 문서는 mcp_server/README.md를 참조하세요.

도움 요청

이 프로젝트는 의도적으로 규모가 크며, 커뮤니티의 도움을 환영합니다.

유용한 기여로는 다양한 배포판에서 설치 테스트, 누락된 도구 추가, 패키지 매핑 수정, MCP 워크플로 개선, 예제 사용 사례 작성, 문서 정리, 실제 CTF, 랩, 버그 바운티, 펜테스트, DFIR 또는 방어 워크플로에서의 불편한 점 보고 등이 있습니다.

큰 변경 사항은 이슈를 열고, 작은 수정은 집중된 PR을 보내세요. 검증 체크리스트는 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

개발

공개 기여자 문서는 CONTRIBUTING.md에 있습니다. 빠른 시작은 다음과 같습니다:

git clone https://github.com/26zl/cybersec-toolkit.git && cd cybersec-toolkit
make setup    # submodules + MCP deps + skill mirror (Codex-ready)
make check    # core local checks — shellcheck, validators, bats, ruff, pytest

make help는 모든 단축키(lint, test, validate, curate, sync-skills, check-skills, mcp, docker, …)를 나열합니다. 각 대상이 실행하는 원시 명령은 CLAUDE.md / AGENTS.md에 있습니다.

MCP Python 프로젝트는 [tool.uv] exclude-newer = "3 days"와 함께 uv를 사용합니다. 새 종속성 해석은 의도적으로 지난 72시간 내에 업로드된 패키지를 무시하여 종속성 혼동 및 손상된 릴리스의 폭발 반경을 줄입니다. Dependabot은 동일한 3일 쿨다운을 사용하며, 주간 uv 업데이트 워크플로도 동일한 정책을 상속합니다.

이 릴리스 연령 정책은 프로젝트 부트스트랩/런타임 종속성에만 적용됩니다: MCP Python 패키지, CI 작업, 프로젝트 실행에 필요한 Docker 빌드 입력. 레지스트리에서 설치된 사이버 보안 도구를 지연시키거나 고정하지 않습니다. 해당 도구는 의도적으로 모듈 설치 프로그램 및 업데이트 흐름을 따르므로 운영자가 최신 스캐너, 익스플로잇, 시그니처 및 연구 유틸리티를 얻을 수 있습니다.

셸 테스트는 Linux 또는 WSL에서 실행하세요. 네이티브 Windows 체크아웃은 벤더링된 Bats 하위 모듈을 CRLF로 다시 작성하여 $'\r' 오류를 유발할 수 있습니다.

에이전트 스킬

이 저장소는 표준 .claude/skills/ 소스 트리 아래에 872개의 에이전트 스킬을 제공합니다. Claude Code는 해당 트리를 직접 발견합니다. scripts/sync-skills.sh는 호환 클라이언트를 위한 이식 가능한 .agents/skills/ 미러를 생성합니다. 스킬은 작업에 따라 온디맨드로 활성화되며 컨텍스트를 영구적으로 소비하지 않습니다. 이 중 31개는 프로젝트 작성이고 841개는 오픈 소스 프로젝트에서 선별되었습니다 — 각각 아래와 THIRD_PARTY_NOTICES.md에 출처가 표시됩니다.

• 10개의 프로젝트별 개발자 스킬 (add-tool, validate-all, module-scaffold, writeup-template, mcp-sync-check, security-wordlists, security-payloads, guided-assessment, skill-dependency-audit, skill-curation-router)

• 4개의 교차 스킬 코디네이터 (finding-triage, security-comms, authorization-gate, evidence-hygiene) — 다른 스킬이 발견 사항, 커뮤니케이션, 권한 검사, 증거 정리를 라우팅하는 역할

• 7개의 커버리지 갭 앵커 스킬 (GRC/프라이버시, AI/LLM 보안, IoT/임베디드/하드웨어, 메인프레임, 통신/5G, SAP/ERP, 공급망/제품 보안)

• multica-ai/andrej-karpathy-skills에서 가져온 1개의 코딩 에이전트 워크플로 스킬 (MIT)

• 6개의 CTF 방법론 스킬 (ctf-crypto, ctf-pwn, ctf-web, ctf-rev, ctf-forensics, ctf-stego)

• 4개의 버그 바운티 방법론 스킬 (bounty-recon, bounty-web, bounty-api, bounty-mobile)

• BugHunter (claude-bug-bounty)에서 가져온 10개의 버그 바운티 워크플로 스킬 (MIT)

• SnailSploit Claude-Red에서 가져온 58개의 공격 방법론 스킬 (MIT)

• Trail of Bits에서 가져온 14개의 코드 감사 스킬 (CC-BY-SA 4.0)

• 커뮤니티 프로젝트 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills에서 가져온 754개의 운영 방법 (Apache 2.0)

• Transilience에서 가져온 4개의 고수준 워크플로 (MIT)

소스 및 카테고리 인덱스는 .claude/skills/SKILLS.md에 있습니다.

Claude Code 플러그인으로 설치

이 저장소는 플러그인 마켓플레이스 (.claude-plugin/) 역할도 하므로 수동으로 클론하지 않고 전체 스킬 라이브러리를 모든 프로젝트에 가져올 수 있습니다:

/plugin marketplace add 26zl/cybersec-toolkit
/plugin install cybersec-toolkit@cybersec-toolkit

플러그인은 .claude/skills/ 아래의 스킬을 노출합니다 (.claude-plugin/plugin.json의 skills 필드로 선언됨). MCP 서버는 .mcp.json을 통해 별도로 구성됩니다 — MCP 서버를 참조하세요.

지원되는 클라이언트에서 이러한 스킬 사용

에이전트 스킬은 Markdown과 선택적 헬퍼 파일로 구성되지만, 발견 및 활성화는 MCP 기능이 아닌 클라이언트 기능입니다. Claude Code, OpenCode, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor, Cline, Goose, Hermes 및 OpenClaw는 서로 다른 경로 또는 설정을 통해 에이전트 스킬을 지원합니다. scripts/sync-skills.sh는 저장소의 .claude/skills/ 소스를 해당 위치를 사용하는 클라이언트를 위해 .agents/skills/로 미러링합니다:

scripts/sync-skills.sh            # mirror .claude/skills/ -> .agents/skills/
scripts/sync-skills.sh --check    # report drift without writing (exit 1 if out of date)

make setup (개발 참조)이 이 미러 단계를 실행합니다.

.claude/skills/는 단일 소스로 유지됩니다. .agents/skills/는 생성되고 git-ignored되므로 스킬을 편집한 후 동기화를 다시 실행하세요. Continue와 LM Studio는 MCP 서버를 사용할 수 있지만, 두 클라이언트 모두 현재 이 저장소의 SKILL.md 파일 자동 발견을 문서화하지 않습니다. 독립형 SKILLS.md 인덱스는 수동 컨텍스트일 뿐이며 온디맨드 활성화를 추가하지 않습니다. 해당 클라이언트에서는 Continue 규칙/프롬프트를 사용하거나 선택한 스킬 콘텐츠를 컨텍스트로 제공하세요. 클라이언트별 경로 및 제한 사항은 docs/AI_CLIENTS.md를 참조하세요.

scripts/validate_claude_skills.py는 스킬 메타데이터, 인덱스 수, 큐레이션 신선도, Python 및 PowerShell용 헬퍼 스크립트 구문을 확인합니다. 벤더링된 스킬 헬퍼 스크립트에는 선택적 작업별 Python 가져오기도 있을 수 있습니다. 해당 가져오기는 헬퍼 스크립트 가져오기 인벤토리에서 생성된 .claude/skills/requirements.txt에 선언됩니다:

python3 scripts/audit_skill_dependencies.py --check-declared
python3 scripts/audit_skill_dependencies.py --write-requirements
python3 -m pip install -r .claude/skills/requirements.txt

스킬 순위/큐레이션은 .claude/skills/CURATION.md 및 .claude/skills/curation.json에 있습니다. 다음으로 다시 생성하세요:

python3 scripts/curate_claude_skills.py --write

도구 위치

비시스템 도구(pipx, Go, Cargo, git, 바이너리 릴리스)는 Linux에서 /usr/local/bin/에, Termux에서 $PREFIX/bin에 설치됩니다. 시스템 패키지는 기본 위치(/usr/bin/)에 설치됩니다.

Docker 이미지 (선택 사항)

--enable-docker와 함께만 사용됩니다. Docker가 설치되지 않았고 --enable-docker가 설정된 경우 설치 프로그램은 먼저 Docker를 설치하라는 오류와 함께 종료됩니다.

배포판 지원

Debian/Ubuntu/Kali가 기본 대상입니다 -- 전체 670+ 레지스트리가 여기에서 사용 가능하며, 테스트 커버리지가 가장 강력합니다. Fedora/Arch/openSUSE는 ~10-20개의 패키지가 자동으로 건너뛰어지며(배포판별), 통합 워크플로우로 커버됩니다. WSL과 ARM은 실질적으로 지원되지만, 아직 전용 CI 작업이 없습니다. Windows와 macOS는 감지되어 명확한 오류 메시지와 함께 차단됩니다.

공급망 모델

이 설치 프로그램은 인터넷에서 코드를 다운로드하여 실행합니다. Linux에서는 root(sudo)로 실행되고, Termux에서는 앱의 사용자 샌드박스에서 실행됩니다(root 없음).

• 시스템 패키지: 배포판 저장소(apt, dnf, pacman, zypper, pkg)에서 GPG 서명됨

• pipx/Go/Cargo/Gem/npm: 레지스트리에서 다운로드(서명 검증 없음, pipx는 venv에서 격리됨)

• 바이너리 릴리스: 체크섬 파일이 제공되는 경우 SHA256 검증, 불일치 시 하드 실패. --require-checksums 또는 --production 프리셋을 사용하면 체크섬 파일이 게시되지 않은 경우에도 실패합니다. 경고: --fast는 체크섬을 게시하는 릴리스에 대한 검증을 포함하여 모든 체크섬 검증을 비활성화합니다 -- 프로덕션 또는 CI 환경에서 사용하지 마세요

• MCP Python 의존성: 3일 exclude-newer 창으로 uv에 의해 해결됨; Dependabot도 의존성 PR을 제안하기 전에 3일을 기다립니다. 이는 설치된 보안 도구에는 적용되지 않습니다

• Go SDK: 사용 가능한 경우 go.dev에 게시된 해시에 대해 SHA256 검증; API 실패 시 경고, --require-checksums로 하드 실패

• Git 저장소: HEAD에서 클론, 의존성은 격리된 venv에 설치됨(setup.py는 실행되지 않음)

• 소스 빌드: make를 실행합니다(Linux에서 root로) -- 빌드하는 내용을 검토하세요

• Toolkit Docker 빌드: Ubuntu 및 uv 소스는 다이제스트로 고정되지만, apt 패키지는 현재 서명된 Ubuntu 저장소에서 해결됩니다; 재빌드는 비트 단위로 재현 가능하지 않습니다

• 선택적 도구 이미지: 다이제스트가 아닌 변경 가능한 태그로 가져오며, 여러 명시적 latest 태그를 포함합니다. --production은 이러한 이미지를 고정하거나 검증하지 않습니다

.versions 파일은 설치된 항목과 시점을 기록합니다.

알려진 제한 사항

체크섬 검증은 기본적으로 최선의 노력(best-effort)입니다. 일부 업스트림 릴리스는 체크섬이나 서명을 게시하지 않으므로, 이러한 경우 다운로드가 암호화 검증 없이 진행될 수 있습니다. --production(또는 --require-checksums)을 사용하여 체크섬 파일이 없을 때 실패로 처리하세요. 이 프리셋은 Git 클론, 언어 패키지 레지스트리 또는 소스 빌드 도구를 고정하지 않습니다; 이러한 항목은 여전히 업스트림 릴리스 채널을 추적합니다. Go SDK 다운로드는 API에 접근 가능할 때 go.dev에 대해 SHA256 검증됩니다; 엄격한 체크섬 모드는 접근 불가 시 하드 실패합니다.

--fast는 바이너리 릴리스에 대한 모든 체크섬 검증(SHA256 검사 및 누락 체크섬 경고 모두)을 건너뜁니다. 여기에는 체크섬을 게시하는 릴리스도 포함됩니다. 이는 무결성 검증을 속도와 맞바꿉니다. --require-checksums 및 --production과 상호 배타적입니다. CI 파이프라인이나 공급망 무결성이 중요한 환경에서는 --fast를 사용하지 마세요.

Windows Defender 오탐지

이 저장소를 Windows 마운트 경로(예: C:\Users\<you>\... 또는 WSL에서 작업하는 동안 Windows에서 보이는 모든 폴더)에 클론하면 Microsoft Defender 및 기타 AV 제품이 개별 파일을 격리할 수 있습니다. 방어적 콘텐츠 -- IOC 참조 테이블, 난독화된 PowerShell 샘플, 악성코드 분석 스니펫, .claude/skills/, writeups/ 내의 익스플로잇 PoC 문자열 및 mcp_server/의 일부 -- 실제 공격자가 사용하는 것과 동일한 바이트 문자열을 포함하므로 시그니처 및 ML 기반 엔진이 이를 플래그할 수 있습니다. 일반적인 탐지에는 Trojan:Script/Wacatac.B!ml, HackTool:* 및 일반적인 Heur.* 판정이 포함됩니다.

이는 보안 툴킷의 맥락에서 오탐지입니다. Windows에서 저장소로 작업하려면 세 가지 옵션이 있습니다:

1. 저장소 폴더에 대한 Defender 제외 추가(개인 개발 머신에 권장). 관리자 PowerShell에서 실행:

   Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\path\to\cybersec-toolkit"

2. 격리에서 개별 파일 복원 -- Windows 보안 -> 바이러스 및 위협 방지 -> 보호 기록 -> "디바이스에서 허용"을 통해. 파일별로 수행되지만 업데이트 시 재탐지를 방지하지는 않습니다.

3. 저장소를 WSL 파일시스템 안에 유지(예: 배포판의 ~/cybersec-toolkit). Defender는 기본적으로 WSL2의 vhdx를 스캔하지 않으므로 탐지가 발생하지 않습니다. scripts/sync-wsl.sh는 MCP 서버 하위 디렉터리에 대해 이미 이 작업을 수행합니다.

Defender가 제거한 파일은 git status에서 D로 표시됩니다. 콘텐츠는 git 기록에 보존됩니다. 제외가 설정된 후 git checkout -- <path>로 복원하세요.

라이선스

MIT 라이선스 -- 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

이 저장소는 자체 조건에 따라 타사 구성 요소도 재배포하며, CC-BY-SA-4.0(ShareAlike, MIT로 재라이선스 불가)에 따른 일부를 포함합니다. 번들 콘텐츠를 재배포하거나 수정하는 경우 해당 조건을 따르세요 -- THIRD_PARTY_NOTICES.md를 참조하세요.

기여 워크플로우 및 리뷰 기대사항은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요. 커뮤니티 행동 기대사항은 CODE_OF_CONDUCT.md를 참조하세요. 취약점 신고는 SECURITY.md를 참조하세요.

면책 조항

이 프로젝트는 교육, 방어 및 명시적으로 승인된 보안 테스트 목적으로만 제공됩니다. 소유하거나 평가할 서면 허가를 받은 시스템에서만 사용하고, 모든 관련 법률, 참여 규칙, 타사 도구 라이선스 및 서비스 약관을 준수하세요.

이 툴킷은 이중 용도의 공격 및 방어 도구를 포함합니다. 일부 명령은 네트워크를 스캔하거나, 익스플로잇을 실행하거나, 시스템을 수정하거나, 보안 경고를 트리거할 수 있습니다. MCP/AI 통합은 안전 정책으로 보호되지만, 사용자는 작업을 실행하기 전에 범위, 프롬프트, 명령 및 출력을 검토할 책임이 있습니다.

이 저장소는 보안 도구 자체를 재배포하지 않습니다. 설치 시점에 공개적으로 사용 가능한 오픈소스 프로젝트를 공식 업스트림 소스에서 설치합니다. 합법적이고 승인된 사용만을 위한 것입니다.

이 프로젝트는 보증 없이 "있는 그대로" 제공됩니다. 유지관리자는 이 툴킷 사용으로 인한 오용, 손상, 데이터 손실, 서비스 중단 또는 법적 결과에 대해 책임을 지지 않습니다.

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