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。
Related MCP server: HydraΜCP
🔍 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
克隆此存储库：
git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git cd MCP-BloodHound安装依赖项：
pip install -r requirements.txt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。