这是一个基于大语言模型和MCP(Model-Controller-Plugin)和Rag架构的网络安全智能助手项目。它旨在通过自然语言交互,帮助用户执行渗透测试任务、查询安全信息、分析流量包等。
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自然语言交互: 用户可以通过自然语言向AI助手提问和下达指令。
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MCP服务器集成: 通过
mcp.json配置文件,可以灵活集成和管理多个MCP服务器,扩展助手的能力。 -
工具调用: AI助手能够根据用户请求,调用配置的MCP服务器提供的工具(例如:nmap, gobuster, fofa, tavily-search等)。
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对话历史记忆: 支持多轮对话,能够记住之前的交互内容。
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流式输出: AI的回答可以流式输出,提供更好的用户体验。
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知识库增强 (可选): 支持通过本地知识库Rag(
knowledge_base_docs目录)来增强AI的回答质量。 -
可配置模型: 支持配置不同的语言模型参数。
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启动效果

sqlmap调用效果:

此外还可以调用dirsearch,nmap等工具
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克隆仓库:
git clone https://github.com/hnking-star/FlySecAgent.git cd agent -
创建并激活虚拟环境 (推荐):
python -m venv .venv
- Windows:
.venv\Scripts\acti
- Windows:
vate
- macOS/Linux:bash
source .venv/bin/activate
```
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安装依赖:
pip install -r requirements.txt
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安装
uv(重要): 本项目使用uv作为 Python 包的运行器和部分场景下的安装器。start.bat脚本会自动尝试为您安装uv。- 如果您希望手动安装或在其他环境中使用,可以运行:
或者参考
pip install uv
uv的官方文档进行安装。 确保uv已成功安装并可以从命令行调用。