Disponivel Segurança Ofensiva

Cybersecurity Intelligence MCP

Servidor MCP para Integração do Metasploit com IA

Cybersecurity Intelligence MCP

Cybersecurity Intelligence MCP é um servidor MCP (Model Context Protocol) que integra o Metasploit Framework (MSF) com assistentes de IA, permitindo automação de testes de penetração através de chamadas de ferramentas padronizadas. O projeto inclui sistema de workspaces por alvo, histórico de aprendizado, habilidades plugáveis e scanner de rede assíncrono.

Uso recomendado apenas em ambientes próprios, laboratórios controlados ou operações autorizadas por contrato.

Visão geral

O Cybersecurity Intelligence MCP funciona como uma ponte entre assistentes de IA (Claude, GPT, etc.) e o Metasploit Framework, expondo 18 ferramentas MCP que cobrem desde varredura de portas e busca de exploits até execução de módulos e gerenciamento de sessões. Cada operação é registrada em workspaces individuais por alvo, com histórico de aprendizado persistente em learning_log.jsonl.

O servidor suporta transporte duplo: stdio para integração direta com assistentes de IA, e HTTP (SSE) para integração web via FastAPI + Uvicorn.

Tecnologias Utilizadas

Tecnologia Finalidade
Python 3.14+ Linguagem principal
FastMCP / MCP SDK Implementação do protocolo MCP
pymetasploit3 Bindings Python para API RPC do Metasploit
FastAPI + Uvicorn Transporte HTTP para o MCP
Pydantic / pydantic-settings Configuração via .env
asyncio Operações concorrentes
Rich Interface CLI (tabelas, banners)
pytest Testes unitários
JSON-RPC 2.0 Protocolo de comunicação

Estrutura do Projeto

MCPs/Cybersecurity-Intelligence/
├── opencode.json              # Configuração MCP
├── mcp_client.py              # Cliente MCP genérico (testes sem IA)
│
├── fusion_mcp/                # Core do projeto
│   ├── .env                   # Configuração ativa
│   ├── .env.example           # Template de configuração
│   ├── requirements.txt       # Dependências Python
│   ├── README.md              # Documentação (português)
│   ├── mcp_bridge.py          # Bridge legada
│   ├── pytest.ini             # Configuração de testes
│   │
│   ├── fusion_msf_mcp/        # Pacote principal
│   │   ├── __init__.py        # Exports: mcp, settings
│   │   ├── __main__.py        # Entry point
│   │   ├── config.py          # Settings (Pydantic)
│   │   ├── core.py            # Ciclo de vida do MSF RPC
│   │   ├── server.py          # Definição das ferramentas MCP (18 tools)
│   │   ├── cli.py             # Interface de linha de comando
│   │   ├── network_scanner.py # Scanner de rede async
│   │   ├── skill_loader.py    # Carregador dinâmico de skills
│   │   │
│   │   └── skills/            # Habilidades plugáveis
│   │       ├── README.md
│   │       └── sqli_boost.py  # Gerador de PoC SQLi
│   │
│   └── tests/                 # Testes unitários
│       ├── test_core.py
│       ├── test_network_scanner.py
│       ├── test_server_import.py
│       └── test_workspace_helpers.py

Funcionalidades Principais

1. Ferramentas MCP (18 ferramentas expostas)

Ferramenta Descrição
check_msf_connection Testa conexão com o Metasploit RPC
create_target_workspace Cria workspace para um alvo
scan_target Varredura TCP via MSF (scanner/portscan/tcp)
list_target_workspaces Lista todos os workspaces
get_learning_history Histórico de aprendizado de um alvo
advanced_ip_scanner Scanner de rede local rápido (async)
list_exploits Lista/busca exploits disponíveis
list_payloads Lista/busca payloads disponíveis
generate_payload Gera e salva um payload
run_exploit Executa um exploit (com polling de sessão)
run_auxiliary_module Executa módulo auxiliar/scanner
list_active_sessions Lista sessões Meterpreter/Shell ativas
list_listeners Lista jobs/listeners ativos
start_listener Inicia um multi/handler
stop_job Para um job em execução
send_session_command Envia comandos para sessão ativa
terminate_session Mata uma sessão
run_post_module Executa módulo de pós-exploração
search_modules Busca módulos no MSF
get_module_info Informações detalhadas de um módulo

2. Sistema de Workspaces

  • Cada alvo recebe um diretório em workspaces_root_dir/<target>/
  • Resultados de scans são salvos como arquivos texto
  • Eventos de aprendizado são registrados em learning_log.jsonl
  • Organização por domínio com descrição e histórico

3. Scanner de Rede Avançado

  • Inspirado no Advanced IP Scanner
  • Varredura assíncrona de ranges CIDR
  • Probe de portas concorrente (configurável, default 150)
  • Timeout configurável (default 80ms por porta)
  • Resolução DNS reversa opcional
  • Detecção automática da rede local

4. Sistema de Skills (Habilidades Plugáveis)

  • Scripts Python em skills/ são carregados automaticamente
  • Cada skill expõe: SKILL_NAME, SKILL_DESCRIPTION, async def run(args)
  • Skill atual: sqli_boost - gera script PoC de SQL Injection
  • Arquitetura extensível para novas habilidades

5. CLI (Interface de Linha de Comando)

  • Banner ASCII com tema Rich
  • Comandos: check, scan <target>, list, history <target>, skills list, skills run
  • Saída formatada em tabelas ou JSON

6. Duplo Transporte

  • stdio: Para integração com assistentes de IA
  • HTTP (SSE): Para integração web via FastAPI + Uvicorn

Arquitetura

+-------------------+     JSON-RPC 2.0      +---------------------------+
|                   |  ──────────────────►  |                           |
| AI Assistant /    |    (stdio ou HTTP)    |   fusion_mcp MCP Server   |
| mcp_client.py     |  ◄──────────────────  |                           |
|                   |                       |   FastMCP + FastAPI       |
+-------------------+                       +----------+---------------+
                                                         |
                                                     pymetasploit3
                                                     (RPC calls)
                                                         |
                                               +---------+---------+
                                               |                   |
                                               |   Metasploit      |
                                               |   (msfrpcd)       |
                                               |   - Exploits      |
                                               |   - Payloads      |
                                               |   - Sessions      |
                                               +-------------------+
                                                         |
                                                         | Saídas
                                                         v
                                               +---------+---------+
                                               |   Workspace Dir    |
                                               |   ~/mcp_workspaces/|
                                               |   learning_log     |
                                               +-------------------+

Fluxo de Operação

  1. Agente IA (ou CLI) envia requisição de ferramenta MCP (ex: scan_target)
  2. Servidor fusion_msf_mcp recebe e valida parâmetros
  3. Conecta ao Metasploit RPC (msfrpcd) via pymetasploit3
  4. MSF executa o módulo solicitado
  5. Resultados são coletados, salvos no workspace do alvo
  6. Evento de aprendizado é registrado em learning_log.jsonl
  7. Resposta JSON estruturada é retornada ao chamador

Configuração (.env)

Variável Descrição Default
MSF_SERVER Host do msfrpcd 127.0.0.1
MSF_PORT Porta do msfrpcd 55552
MSF_PASSWORD Senha do msfrpcd (obrigatório)
MSF_SSL Usar SSL false
WORKSPACES_ROOT_DIR Diretório de workspaces ~/mcp_workspaces
PAYLOAD_SAVE_DIR Diretório de payloads ~/payloads
MCP_TRANSPORT Transporte (stdio/http) stdio
MCP_HOST Host do servidor HTTP 0.0.0.0
MCP_PORT Porta do servidor HTTP 8080

Instalação e Execução

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Executar como servidor MCP (stdio - para IAs)
python -m fusion_msf_mcp --transport stdio

# Executar como servidor HTTP
python -m fusion_msf_mcp --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080

# Usar CLI
python -m fusion_msf_mcp --cli scan target.com.br

Testes

pytest tests/ -v

Marcadores: unit (testes unitários), integration (testes de integração).

Licenciamento e comercialização

O Cybersecurity Intelligence MCP está disponível para negociação de licenciamento, implementação e evolução.

Condições comerciais podem incluir:

  • Licenciamento de uso do código
  • Transferência parcial ou total conforme acordo
  • Customizações específicas (novas skills, integrações com outros frameworks)
  • Configuração em ambiente do cliente
  • Suporte técnico inicial
  • Manutenção contínua

Para tratar valores, escopo e condições de entrega, entre em contato informando o interesse no Cybersecurity Intelligence MCP.

Modelos de Licenciamento

Licenciamento do Projeto

Sob consulta
  • Acesso ao código-fonte privado
  • Direitos conforme negociação
  • Documentação técnica completa
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Implementação Assistida

Sob consulta
  • Configuração inicial
  • Orientação de uso e integração com IA
  • Ajustes conforme ambiente
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Suporte e Evolução

Sob consulta
  • Correções e manutenção
  • Novas funcionalidades e skills
  • Suporte técnico contínuo
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