BloodHound MCP

BloodHound-MCP

BloodHound 的模型上下文协议 (MCP) 服务器

BloodHound-MCP 是一项强大的集成功能，它将模型上下文协议 (MCP) 服务器的功能引入到 BloodHound（Active Directory 安全分析的行业标准工具）中。此集成允许您使用自然语言分析 BloodHound 数据，使复杂的 Active Directory 攻击路径分析变得人人可用。

🥇首次 BloodHound AI 集成！
这是首次通过 MCP 将 BloodHound 与 AI 连接起来的集成， 最初在此处宣布。

🔍 BloodHound-MCP 是什么？

BloodHound-MCP 结合了以下功能：

• BloodHound ：用于可视化和分析 Active Directory 攻击路径的行业标准工具
• 模型上下文协议（MCP） ：用于创建自定义AI工具的开放协议，兼容各种AI模型
• Neo4j ：BloodHound 用于存储 AD 关系数据的图形数据库

BloodHound-MCP 拥有超过 75 种基于原始 BloodHound CE Cypher 查询的专用工具，可帮助安全专业人员：

• 使用自然语言查询 BloodHound 数据
• 发现 Active Directory 环境中的复杂攻击路径
• 更有效地评估 Active Directory 安全态势
• 为利益相关者生成详细的安全报告

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✨ 特点

• 自然语言界面：使用简单的英语查询 BloodHound 数据
• 综合分析类别：
  • 域结构映射
  • 权限提升路径
  • Kerberos 安全问题（Kerberoasting、AS-REP Roasting）
  • 证书服务漏洞
  • Active Directory 卫生评估
  • NTLM 中继攻击向量
  • 滥用授权的机会
  • 还有更多！

📋 先决条件

• BloodHound 4.x+，包含从 Active Directory 环境收集的数据
• 已加载 BloodHound 数据的 Neo4j 数据库
• Python 3.8 或更高版本
• MCP 客户端

🔧 安装

1. 克隆此存储库：
   git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git cd MCP-BloodHound
2. 安装依赖项：
   pip install -r requirements.txt
3. 配置 MCP 服务器
   "mcpServers": { "BloodHound-MCP": { "command": "python", "args": [ "<Your_Path>\\BloodHound-MCP.py" ], "env": { "BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687", "BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j", "BLOODHOUND_PASSWORD": "bloodhoundcommunityedition" } } }

🚀 使用方法

您可以通过 MCP 提出以下查询示例：

• “显示从 kerberoastable 用户到域管理员的所有路径”
• “查找域用户具有本地管理员权限的计算机”
• “识别易受 NTLM 中继攻击的域控制器”
• “映射所有 Active Directory 证书服务漏洞”
• “为我的域名生成一份全面的安全报告”
• “查找不活动的特权帐户”
• “向我展示高价值目标的攻击路径”

🔐 安全注意事项

此工具旨在用于合法的安全评估目的。请始终：

• 在分析任何 Active Directory 环境之前获取适当的授权
• 将 BloodHound 数据作为敏感信息处理
• 对于发现的任何漏洞，请遵循负责任的披露实践

📜 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• BloodHound 团队创建了出色的 Active Directory 安全工具
• 持续推进 AD 安全实践的安全社区

注意：这不是 Anthropic 的官方产品。BloodHound-MCP 是由社区驱动的 BloodHound 与 MCP 的集成。