How do I use PWN-MCP?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@PWN-MCP analyze heap after the second free" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

PWN-MCP

by Aiyakami

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Python

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PWN-MCP

面向 CTF Pwn 题的 AI 辅助调试平台。基于 MCP（Model Context Protocol）协议，让 AI 模型直接操作远程靶机上的 GDB、与 CTF 服务交互、分析堆状态，实现自动化堆利用。

架构

AI (MCP Client) ──stdio──▶ PWN-MCP Server ──SSH──▶ 远程靶机
                              │                        ├─ GDB + heap_logger.py
                              │                        ├─ CTF binary (socat)
                              │                        └─ /tmp/heap_*.json
                              └── 本地 IDA headless

Related MCP server: gdb_mcp

安装

pip install -e .

依赖：mcp、paramiko

运行

# 以下三种方式均可
ctf-debugger
python -m src
python src/server.py

MCP 客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "ctf-debugger": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src"],
      "cwd": "/path/to/PWN-MCP"
    }
  }
}

模块总览

模块	文件	职责
MCP Server	`src/server.py`	FastMCP 入口，注册全部工具组，stdio transport
SSH Manager	`src/ssh_manager.py`	单例 SSH 连接管理（paramiko），提供 exec/upload/download
GDB Controller	`src/gdb_controller.py`	单例 GDB 会话控制，通过 SSH PTY Channel 操控远程 GDB
CTF Connector	`src/ctf_connector.py`	单例 CTF 服务连接，SSH direct-tcpip 端口转发，pwntools 风格接口
Heap Analyzer	`src/heap_analyzer.py`	解析 heap_logger 产生的 JSON（delta/snapshot），过滤与格式化
GDB Plugin	`remote_scripts/heap_logger.py`	上传到靶机的 GDB Python 插件，hook malloc/calloc/realloc/free

MCP Tools

SSH 工具组（`src/tools/ssh_tools.py`）

Tool	说明
`ssh_connect`	建立 SSH 连接（密钥/密码认证）
`ssh_exec`	远程执行 shell 命令
`ssh_upload_file`	SFTP 上传文件
`ssh_download_file`	SFTP 下载文件内容
`ssh_disconnect`	断开 SSH 连接

GDB 工具组（`src/tools/gdb_tools.py`）

Tool	说明
`gdb_start`	启动 GDB 会话，可加载 heap_logger.py 插件
`gdb_run`	运行目标程序
`gdb_continue`	继续执行（前台）
`gdb_continue_background`	`continue&` 后台继续，用于请求粒度采集
`gdb_interrupt`	Ctrl-C 中断程序
`gdb_pause`	暂停程序（优先 GDB `interrupt` 命令，兼容后台 continue 场景）
`gdb_restart`	kill + run 重启
`gdb_stop`	退出 GDB 会话
`gdb_command`	执行任意 GDB/pwndbg/gef 命令
`gdb_memory`	内存 dump（bytes + words 双视图，支持 GDB 表达式）
`gdb_chunk`	查看 glibc malloc chunk header（prev_size/size + pwndbg malloc_chunk）
`gdb_source_window`	围绕 source chunk 查看溢出窗口内存
`gdb_read_output`	读取 GDB 输出缓冲区（不等待 prompt）

Heap 分析工具组（`src/tools/heap_tools.py`）

请求粒度追踪

Tool	说明
`heap_begin_action`	标记堆操作阶段开始
`heap_end_action`	结束阶段，返回增量 delta（支持 caller/地址/类型过滤）
`heap_snapshot`	获取完整堆状态快照（所有活跃 chunk）
`heap_get_state`	快速查看堆统计概览
`heap_query_delta`	对最近一次 delta 做二次查询过滤
`heap_query_log`	查询完整文本日志 heaplog.txt

Bin 与 Chunk 追踪

Tool	说明
`heap_bins_json`	导出 glibc bin 状态 JSON（fastbins/unsorted/smallbins/largebins）
`heap_find_chunk`	查找 chunk 在哪个 bin 中
`heap_chunk_bin`	返回 chunk 所属 bin 描述
`track_chunk`	开始追踪 chunk 生命周期（header/bin/memory diff）
`untrack_chunk`	停止追踪 chunk
`tracked_chunks_status`	查看已追踪 chunk 状态

请求级 Timeline

Tool	说明
`begin_request`	开始网络请求粒度的 heap timeline
`end_request`	结束请求 timeline
`request_timeline`	读取请求级 heap timeline
`request_events`	按 label 查询请求内 heap 事件

高级能力

Tool	说明
`add_probe` / `remove_probe` / `list_probes`	条件断点 + 自动采样 probe
`mem_snapshot`	保存内存快照
`mem_diff`	比较两个内存快照（offset/old/new/u32/ascii）
`run_heap_sweep`	Payload sweep 自动化框架（批量测试配置，按停止条件终止）

CTF 交互工具组（`src/tools/ctf_tools.py`）

Tool	说明
`ctf_connect`	通过 SSH 端口转发连接 CTF 服务（自动接收 banner）
`ctf_send`	发送数据（支持 hex 模式发送原始字节）
`ctf_sendline`	发送一行文本（自动追加换行）
`ctf_recv`	接收响应数据
`ctf_recv_until`	接收到指定 pattern
`ctf_close`	关闭 CTF 连接
`ctf_menu_action`	组合工具：自动完成菜单式交互（选菜单 → 等 prompt → 填值）

IDA 静态分析工具组（`src/tools/ida_tools.py`）

Tool	说明
`ida_headless_scan`	调用本地 IDA headless 分析 ELF，输出 JSON 扫描结果
`ida_find_functions`	在扫描结果中按正则/子串搜索函数
`ida_get_pseudocode`	获取函数反编译伪代码
`ida_get_xrefs`	获取函数交叉引用（xrefs_to / calls_from）

项目结构

PWN-MCP/
├── pyproject.toml              # 项目配置与依赖
├── README.md
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py             # python -m src 入口
│   ├── server.py               # MCP Server 入口，注册全部工具
│   ├── ssh_manager.py          # SSH 连接管理器（单例）
│   ├── gdb_controller.py       # GDB 会话控制器（单例，PTY Channel）
│   ├── ctf_connector.py        # CTF 服务连接器（单例，端口转发）
│   ├── heap_analyzer.py        # 堆日志 JSON 解析与格式化
│   └── tools/
│       ├── __init__.py
│       ├── ssh_tools.py        # SSH 工具组（5 tools）
│       ├── gdb_tools.py        # GDB 工具组（13 tools）
│       ├── heap_tools.py       # Heap 工具组（20 tools）
│       ├── ctf_tools.py        # CTF 工具组（7 tools）
│       └── ida_tools.py        # IDA 工具组（4 tools）
├── remote_scripts/
│   └── heap_logger.py          # GDB Python 插件（上传到靶机）
├── scripts/
│   └── verify_mcp_heap_debug.py
├── skills/
│   └── ctf-heap-spray.md       # AI Skill：堆喷射自动化工作流
└── docs/
    └── mcp_heap_debug_capabilities.md

典型工作流

ssh_connect → ssh_upload_file(heap_logger.py)
→ gdb_start(binary, plugin) → gdb_command("set disable-randomization on") → gdb_run
→ ctf_connect(127.0.0.1, port)
→ 迭代循环:
    heap_begin_action("spray")
    → gdb_continue → ctf_menu_action("1", [...]) → gdb_interrupt
    → heap_end_action()        # 分析 delta
    → heap_snapshot()          # 关键步骤验证布局
→ 发送 exploit payload

GDB 插件（heap_logger.py）

上传到靶机后通过 gdb -x heap_logger.py 加载。特性：

x86_64 / i386 ABI 感知的参数与返回值提取
Hook malloc / calloc / realloc / free（raw + pending libc 断点）
user pointer → chunk header 转换，chunk size 字段读取
caller 解析到主程序调用点
action-scoped delta JSON（/tmp/heap_delta.json）和全量 snapshot JSON（/tmp/heap_snapshot.json）
自定义 GDB 命令：heap-begin、heap-end、heap-snapshot、heap-status、heap-bins-json、heap-find-chunk、track-chunk、add-probe-json 等

技术栈

MCP SDK — MCP 协议支持（FastMCP + stdio transport）
Paramiko — SSH2 协议（连接、SFTP、PTY Channel、端口转发）
asyncio — 异步运行时，通过 asyncio.to_thread 桥接同步调用
IDA Pro — headless 模式静态分析（可选）

Install Server

license - not found

quality

maintenance

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Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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