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qualityThis server provides an API to query Large Language Models using context from local files, supporting various models and file types for context-aware responses.
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BloodHound MCP
BloodHound MCP（模型上下文协议）是 BloodHound 工具的创新扩展，旨在使大型语言模型 (LLM) 能够通过自然语言查询与 Active Directory (AD) 和 Azure Active Directory (AAD) 环境进行交互并进行分析。BloodHound MCP 利用 LLM 的强大功能，允许用户使用简单的对话命令执行复杂的查询并从其 AD/AAD 环境中检索洞察。
特征
自然语言查询：使用对话语言查询您的 AD/AAD 环境，而无需手动编写 Cypher 查询。
LLM 支持的分析：利用大型语言模型的功能来代表您解释和执行查询。
无缝集成：与 Neo4j 中存储的现有 BloodHound 数据协同工作，为复杂分析提供用户友好的界面。
可定制：轻松配置系统以适应您的特定环境和工具。
配置 MCP 服务器
{
"mcpServers": {
"BloodHound": {
"name": "BloodHound",
"isActive": true,
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli],neo4j",
"mcp",
"run",
"<PATH_TO_THE_PROJECT>server.py"
],
"env": {
"BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687",
"BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j",
"BLOODHOUND_PASSWORD": "bloodhound"
}
}
}
}
用法
配置
要自定义 BloodHound MCP，请在 MCP 支持的工具中更新配置文件。主要设置包括：
Neo4j 数据库连接：
BLOODHOUND_URI：Neo4j 数据库的 URI（例如，bolt://localhost:7687）。BLOODHOUND_USERNAME：您的 Neo4j 用户名。BLOODHOUND_PASSWORD：您的 Neo4j 密码。
服务器设置：调整命令和参数以匹配您的环境和工具要求。
贡献
欢迎为 BloodHound MCP 做出贡献！参与方式：
分叉存储库：在 GitHub 上创建您自己的副本。
创建分支：在新分支中处理您的功能或修复。
提交拉取请求：包括对更改的清晰描述。
特别感谢
自定义查询来自： https://github.com/CompassSecurity/BloodHoundQueries
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
- computers_with_most_sessions
- find_all_enabled_as_rep_roastable_users
- find_all_enabled_kerberoastable_users
- find_all_owned_groups_granting_network_share_access
- find_allshortestpaths_with_dcsync_to_domain
- find_allshortestpaths_with_shadow_credential_permission
- find_azure_app_owners_with_dangerous_rights
- find_enabled_certificate_templates
一种扩展，允许大型语言模型通过自然语言查询而不是手动 Cypher 查询与 Active Directory 环境进行交互和分析。
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