modelscope·@MorDavid/BloodHound-MCP-AI
BloodHound-MCP-AI 是一种集成技术,通过模型上下文协议(Model Context Protocol)将 BloodHound 与人工智能连接起来,使安全专业人士能够使用自然语言而非复杂的 Cypher 查询来分析活动目录(Active Directory)的攻击路径。

BloodHound-MCP 是一个强大的集成,它将 Model Context Protocol (MCP) 服务器的功能带入了 BloodHound,这是行业标准的 Active Directory 安全分析工具。此集成允许您使用自然语言分析 BloodHound 数据,使复杂的 Active Directory 攻击路径分析变得易于所有人使用。
🥇 首个 BloodHound AI 集成!
这是第一个通过 MCP 将 BloodHound 与 AI 相连接的集成,最初在这里宣布。
BloodHound-MCP 结合了以下功能:
基于原始的 BloodHound CE Cypher 查询,BloodHound-MCP 提供了超过 75 种专业工具,安全专家可以:
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克隆此仓库:
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"
}
}
}
你可以通过 MCP 提出的示例查询包括:
此工具设计用于合法的安全评估目的。请始终:
本项目根据 MIT 许可证发布 - 详情请参阅 LICENSE 文件。
注意:这不是 Anthropic 的官方产品。BloodHound-MCP 是 BloodHound 和 MCP 之间的社区驱动集成。
审计 npm 包依赖项以查找安全漏洞,提供详细的报告和修复建议,并集成 MCP。
通过API层将克劳德桌面版直接连接到数据库,使其能够探索数据库结构、编写SQL查询、分析数据集和创建报告。该API层还包含用于表探索和查询执行的工具。
DBCode 是一个 Visual Studio Code 扩展,允许你管理许多数据库,包括 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、DuckDB、Redis、MongoDB 等更多数据库。 DBCode 提供了运行 MCP 服务器的选项,可以访问这些数据库、它们的模式以及执行查询的能力。
AI 首选的统一数据访问通道,支持30多种数据源(阿里云全系/主流数据库/数仓)的安全访问。
后端服务,实现了模型控制面板协议,可连接到 Apache Doris 数据库,允许用户执行 SQL 查询、管理元数据,并且有可能利用大语言模型(LLMs)完成自然语言到 SQL 的转换等任务。
提供对Excel文件的操纵功能。此服务器启用工作簿创建、数据操纵、格式设置和高级Excel功能。