Netw0rkNoob/VulnClaw

VulnClaw – AI 驱动的渗透测试助手

What it is – VulnClaw 是一款基于 Python 的命令行（以及可选的 web/TUI）工具，让用户可以用自然语言描述渗透测试任务。接着，它会驱动大型语言模型 (LLM) 来执行整个测试流程：侦察、漏洞发现、漏洞利用、以及报告生成。LLM 会决定调用哪些内置工具以及何时调用，而框架会记录每个工具的原始输出作为 evidence（证据），模型必须在声称发现漏洞之前引用这些证据。

Key capabilities

• Model‑led solve engine – LLM 控制循环（类似于 Claude‑Code），负责选择工具、解释结果，并决定任务是否完成。
• Evidence memory – 所有工具结果都存储在 AgentState.evidence 中。模型只有在特定字符串出现在该证据中时，才能声明 flag 或漏洞，从而防止了幻觉结果。
• MCP toolchain – 一个轻量级 "Model‑Context‑Protocol" 层提供服务，例如 fetch (HTTP client)、memory (local JSON store)，以及用于浏览器自动化与流量重放的可选外部服务 (chrome‑devtools, burp)。
• Rich built‑in tools – HTTP 探查（单次与批次）、nmap 扫描、shell 命令执行、Python 代码执行、29 种加密/编码助手、源码提取、运行时差异探查等。
• Skill references – 提供超过 50 种知识库 "skills"（web pentest, CTF, crypto, Android, 等）供模型按需加载，提供上下文指导，而无需硬编码脚本。
• Multi‑provider LLM support – 支援 OpenAI, Anthropic, MiniMax, DeepSeek, Zhipu, Moonshot, Qwen, SiliconFlow, Doubao, Baichuan, StepFun, SenseTime, Yi, 以及本地的 Ollama 模型。
• Output – 生成结构化的 Markdown 报告与任何发现的漏洞的可运行 Python PoC 脚本。
• Interfaces – CLI REPL, Typer‑based sub‑commands, 一个终端 UI (vulnclaw tui)，以及可选的 Web UI (vulnclaw web)。提供 Docker 镜像以方便部署。

Typical workflow

1. Configure 一个 LLM 提供商与 API key (vulnclaw config provider openai)。
2. Run 一个命令，例如 vulnclaw run http://target.example.com 或启动 REPL 并输入自然语言请求。
3. 模型会启动多轮迭代：
   • Round 1: 侦察 (port scan, fingerprinting, directory enumeration)。
   • Round 2: 漏洞发现 (CVE checks, injection points)。
   • Round 3: 漏洞利用 (PoC validation, privilege escalation)。
   • Round 4: 报告生成。
4. 所有工具调用都会被记录为证据；模型必须引用该证据来声明 flag。
5. Markdown 报告与 PoC 脚本会写入 ./reports/ 与 ./pocs/。

Why it matters – VulnClaw 展示了如何利用 LLM 进行自主安全测试，同时通过证据门槛系统降低了经典的幻觉风险。它将必要的管道建设（工具编排、记忆、多提供商 LLM 访问）打包成一个单一的可安装包，使 AI 增强的渗透测试对于授权红队工作、CTF 或安全训练变得更加容易上手。

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Quick start

pip install vulnclaw          # or `pip install -e .` from source
vulnclaw config provider openai
vulnclaw config set llm.api_key sk-xxxx
vulnclaw run http://target.example.com

Documentation links – English README (README_EN.md), Docker guide (DOCKER.md), MCP deployment docs, 以及全套 CLI 参考文件均包含在仓库中。