VulnClaw

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它能做什么

输入自然语言，AI 自动执行渗透测试全流程：

用户输入：帮我对 http://target.example.com 进行渗透测试

VulnClaw 自动执行：
  Round 1:  信息收集 → 指纹识别、端口扫描、目录枚举
  Round 2:  漏洞发现 → 检测注入点、已知 CVE、配置缺陷
  Round 3:  漏洞利用 → PoC 验证、权限获取
  Round 4:  报告生成 → 结构化报告 + Python PoC 脚本

适用于已授权的渗透测试、CTF 竞赛、安全教学、红队演练等场景。

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特性

• 模型主导求解引擎（默认） — 类似 Claude Code/Codex 的自主循环，模型自己决定下一步、何时调用工具、何时完成/询问/判定无路可走
• AgentState 证据记忆 — 工具结果统一写入 AgentState.evidence，raw 原文完整保留；active context 默认只注入高信号预览，evidence_search / evidence_view 用于按需回查原始证据
• 轻量纠偏层 — 工具调用前后记录重复调用、失败降级、耗时和新发现等信号；重复读取同一 evidence 范围会被抑制，连续证据空转会触发 stall guard，但不恢复旧阶段规划器
• 证据级反幻觉闸门 — 声称的 flag/结论必须在真实工具输出里逐字符出现才被采信，杜绝凭空编造 flag 的假胜利
• 自然语言驱动 — 用人话描述渗透意图，自动识别阶段和工具
• 14 个 LLM Provider — OpenAI / Anthropic / MiniMax / DeepSeek / 智谱 / Moonshot / 千问 / SiliconFlow / 豆包 / 百川 / 阶跃星辰 / 商汤 / 零一万物 / 本地 Ollama，一键切换
• MCP 工具链 — 4 个 MCP 服务：fetch / memory 本地实现开箱即用，chrome-devtools / burp 对接外部 MCP 服务实现浏览器自动化和 HTTP 抓包重放
• 增强 fetch 请求工具 — 默认直接 GET 并返回完整响应 body，支持 HTTP/HTTPS、自定义 method/headers/params/cookies/body/data/form/json、timeout/redirect/TLS 控制；CTF/靶场 HTTPS 默认不校验证书
• 原生流量证据存储 — 按运行内作用域过滤后以追加式 JSONL 索引 + 每请求原始报文落盘于 evidence/traffic/，内置 traffic_list / traffic_view / traffic_repeat / traffic_sitemap 工具直接读写
• AI Agent 核心 — OpenAI 兼容协议 + Tool Calling + 自主渗透循环
• 结构化推理 + 自适应反思 — 已知事实/约束/攻击链结构化沉淀；失败自动归类并按 L0-L4 渐进升级 payload 绕过策略
• 漏洞检测插件体系 — 低耦合插件运行时 + 内置只读 Web 插件，结果自动汇入报告链路（vulnclaw plugins）
• 50 个专项 Skill — 覆盖 CTF、Web、内网、逆向、漏洞验证与授权红队知识库；Skill 只作为参考资料索引暴露给模型，正文需要模型主动调用 load_skill_reference 按需读取，不再作为强制剧本注入上下文
• 编解码/加解密工具 — 29 种操作（Base64/Hex/URL/AES/JWT/Morse 等），LLM 可精确调用，不再靠猜测
• 源码自动还原 — fetch / http_probe_batch 遇到 highlight_file、HTML 高亮源码或混杂 HTML/JS body 时会自动在 raw body 前追加 clean source；http_probe_batch 默认关闭 TLS 校验并记录完整响应头，避免丢失 X-Powered-By 等运行时证据；内置 source_extract 仍可用于按需重读历史 evidence，并固定危险 sink、表单与 endpoint 信号
• 本地命令验证 — 内置 shell_command，用于 php -r 反序列化验证、curl 精确请求、rg/Select-String 文件检索等 Codex-style 本地调试场景；raw stdout/stderr 完整写入 evidence，大输出进入模型时使用高信号预览
• 运行时差分探测 — 内置 runtime_diff_probe，用于正则/字符串过滤器与运行时解析器不一致的场景，帮助模型批量生成并验证“过滤器漏过、解析器接受”的候选；PHP 序列化模式会提示目标/本地运行时版本差异，并把 PHP5 signed length 候选标记为必须远程验证，避免被本地新版 PHP 误杀
• Python 代码执行 — 内置 python_execute 工具，适合 payload 构造和响应解析；当前仍属高风险实验能力，不应视为强隔离沙箱
• 批量 HTTP 探测 — 内置 http_probe_batch，用于一次比较多组 URL/参数/header/body/raw URL 变体，默认返回每个响应的完整 body，并在模型可见输出中展示实际请求面（method、URL、params、headers、cookies、body/json），减少重复 LLM 轮次和手写请求代码
• 近成功防误停 — solve 保留证据闸门，并新增通用 NO_PATH 闸门：当源码 sink、表单/参数、请求面、本地 proof 或响应差异等高信号尚未耗尽时，不接受模型因单次 payload 无回显/远端 same-body 就提前判死
• 持续性渗透测试 — 周期循环（默认 100 轮/周期 × 10 周期 = 1000 轮），每周期自动生成报告
• 推理过程显示控制 — think on/off 一键切换 LLM 思考过程的显示/隐藏
• 沙盒模式提示词 — 解锁 AI 安全测试能力，CTF / 授权渗透场景专用
• 自动报告 & PoC — 生成结构化 Markdown 报告和可运行的 Python PoC 脚本
• Web UI 模式 — vulnclaw web 启动本地 Web 界面，默认 127.0.0.1:7788
• 安全知识库 — 已内置知识库模块与基础种子数据，检索增强正在逐步接入主流程

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快速开始

安装

# 从 PyPI 安装（推荐）
pip install vulnclaw

# 从源码安装
git clone https://github.com/Netw0rkNoob/VulnClaw.git
cd VulnClaw
pip install -e .

Docker 运行（可选）

镜像已内置 Web UI 以及默认 MCP 服务所需的运行时（npx / uvx），所有状态持久化到 /data 数据卷。

cp .env.example .env          # 填入 VULNCLAW_LLM_API_KEY 等
docker compose up --build      # 构建镜像并启动 Web UI
# 打开 http://127.0.0.1:7788

也可用纯 docker 运行某条 CLI 命令：

docker run --rm -it \
  -e VULNCLAW_LLM_API_KEY=sk-your-key-here \
  -v vulnclaw-data:/data \
  vulnclaw:latest scan <target>

⚠️ 容器内的 localhost 指向容器自身。扫描宿主机服务请使用 host.docker.internal，扫描其它容器请共享网络并用容器名访问。详见 DOCKER.md。

四步启动

# 1. 选择提供商（自动填充 Base URL 和模型名）
vulnclaw config provider minimax   (或 openai/anthropic/deepseek/zhipu/moonshot/qwen/siliconflow/ollama)

# 1.2（可选）自定义 Base URL 或模型名
vulnclaw config set llm.base_url https://your-own-api.example.com/v1 
vulnclaw config set llm.model your-model-name

# 2. 设置 API Key
vulnclaw config set llm.api_key sk-your-key-here
#    — 或改用 ChatGPT 订阅登录（无需 API Key）：
#      vulnclaw login   （浏览器登录；注意 ToS 风险）

# 3. 默认：打开原 CLI / REPL
vulnclaw

# 4. 可选：打开 TUI 工作台
vulnclaw tui

环境检查

vulnclaw doctor

输出示例：

 VulnClaw 环境检查

  Python: 3.14.4
  Node.js: v24.14.1
  npx: 已安装
  nmap: 已安装

LLM 配置:
  Provider: openai
  Auth Mode: static
  Credentials: configured
  Base URL: https://api.openai.com/v1
  Model: gpt-4o

MCP 服务:
  fetch: 已启用 [P0]
  memory: 已启用 [P0]
  ...

✅ 环境就绪，运行 vulnclaw 开始

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CLI 命令速查

…

命令 说明 示例 vulnclaw 默认打开原 CLI / REPL vulnclaw vulnclaw tui 终端图形化工作台 vulnclaw tui --target target.com vulnclaw repl 启动经典 REPL 交互界面 vulnclaw repl vulnclaw solve <target> 目标驱动求解（无固定轮数，拿到目标即停） vulnclaw solve target.com --goal "拿到flag" vulnclaw run <target> 一键全流程渗透（默认走 solve 引擎） vulnclaw run 192.168.1.1 vulnclaw persistent <target> 持续性渗透（100轮/周期） vulnclaw persistent 192.168.1.1 vulnclaw recon <target> 仅信息收集（不利用漏洞） vulnclaw recon target.com vulnclaw scan <target> 漏洞扫描阶段 vulnclaw scan target.com --ports 80,443 vulnclaw exploit <target> 漏洞利用阶段 vulnclaw exploit target.com --cve CVE-2024-1234 vulnclaw report <session> 从会话 JSON 生成报告 vulnclaw report session_xxx.json vulnclaw config set <key> <value> 设置配置项 vulnclaw config set llm.api_key sk-xxx vulnclaw config provider <name> 切换 LLM 提供商 vulnclaw config provider minimax vulnclaw plugins list 列出漏洞检测插件 vulnclaw plugins list --stage discovery vulnclaw plugins info <id> 查看插件元信息 vulnclaw plugins info builtin.web.headers vulnclaw plugins run <id> 运行插件（仅分析传入数据） vulnclaw plugins run builtin.web.headers --input headers.json vulnclaw code scan <path> 本地源码安全扫描（L1 正则 / L2 结构 / L3 LLM 可选） vulnclaw code scan ./src --format sarif

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使用方式

方式一：CLI / REPL（默认）

vulnclaw

无参数启动会进入 交互界面，用自然语言对话：

 vulnclaw> 对 192.168.1.100 进行渗透测试，这是我授权的靶场

[*] 进入自主渗透模式，按 Ctrl+C 可随时中断
── Round 1 ──
  [+] 目标: 192.168.1.100
  [+] 开放端口: 22, 80, 443, 8080
  [+] Web 指纹: Apache/2.4.62
── Round 2 ──
  [+] 发现 /manager/html (Tomcat Manager)
  [+] 命中 CVE-202X-XXXX: Apache Tomcat 认证绕过
── Round 3 ──
  [+] 漏洞验证成功

 192.168.1.100 | 报告> 生成渗透报告
[+] 报告已保存: ./reports/192.168.1.100_20260418.md
[+] PoC 脚本已保存: ./pocs/CVE-202X-XXXX.py

REPL 内置命令：

命令 说明 target <host> 设置渗透测试目标 status 查看当前状态 tools 列出当前可用 MCP 工具 think on/off 切换推理过程显示 mode [模式] 查看或切换执行审批模式（ask / auto_review / full_access） persistent 启动持续性渗透测试 clear 清空当前会话 help 显示帮助信息 exit / quit / q 退出

自动渗透触发： 输入包含「渗透测试」「找 flag」「爆破」等关键词 + 目标地址时，自动进入多轮自主渗透循环。Ctrl+C 随时中断。

方式二：TUI 工作台

可选的终端图形化工作台，展示授权目标、检查模式、运行概览、安全边界，让用户先确认范围再启动任务。

vulnclaw tui
vulnclaw tui --target https://target.example --mode quick --only-port 443
vulnclaw tui --dry-run --target https://target.example --mode deep --only-path /admin

Rust TUI 工作台支持可配置容器布局：左侧默认显示状态，右侧同时显示发现与子代理；中间显示代理输出，底部为输入框。子代理视图目前显示无数据提示。

• 拖动视图标题，可在两个侧栏之间移动，或在栏内重新排序；橙色预览框显示松开后的模块位置与大小。点击标题左侧 v / > 折叠或展开。
• 拖动容器或视图之间的分隔条调整尺寸；折叠视图需展开后再调高。拖动中按 Esc 取消。
• 滚轮滚动鼠标下方的视图内容；点击聚焦后可用方向键滚动，Ctrl+←/→ 切换视图，Ctrl+Y 复制当前视图。
• 辅助侧栏清空后自动收起，中间区域填满剩余空间。拖动模块到工作区右缘可显示橙色停靠预览，松开后重新展开；主侧栏始终至少保留一个模块。
• 布局自动保存到本地 VULNCLAW_HOME/tui/layout.json（默认 ~/.vulnclaw/tui/layout.json），下次启动恢复。底栏随命令面板自动增高；终端过小时提示所需尺寸，放大后恢复布局。

鼠标捕获开启时，终端原生文字选择取决于终端提供的修饰键；复制单个视图可使用 Ctrl+Y。

常用菜单：

• 菜单 3 — 设置测试范围（主机/端口/路径/允许动作/禁止动作）
• 菜单 7 — 环境诊断入口（完整详情运行 vulnclaw doctor）
• 菜单 8 — 模型/API 配置（切换 Provider、Base URL、Model、API Key）

方式三：单命令模式

vulnclaw run 192.168.1.100                    # 一键全流程
vulnclaw recon 192.168.1.100                   # 仅信息收集
vulnclaw scan 192.168.1.100 --ports 80,443     # 漏洞扫描
vulnclaw exploit 192.168.1.100 --cve CVE-2024-1234 --cmd id  # 漏洞利用
vulnclaw report session.json                   # 生成报告

方式四：持续性渗透

适用于需要长时间深度渗透的场景，以周期循环方式运行：

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Cycle 1 (100轮) → 自动报告 → 继续          │
│  Cycle 2 (100轮) → 自动报告 → 继续          │
│  ...                                         │
│  直到 Ctrl+C 或达到最大周期数（默认10）      │
└──────────────────────────────────────────────┘

vulnclaw persistent 192.168.1.100              # 默认 100轮/周期 × 10周期
vulnclaw persistent 192.168.1.100 -r 200 -c 5  # 200轮/周期 × 5周期
vulnclaw persistent 192.168.1.100 --no-report   # 不自动生成报告

# TUI 方式
vulnclaw tui --target 192.168.1.100 --mode continuous

# REPL 方式
 vulnclaw> persistent 192.168.1.100

特点： 跨周期状态保持 / 周期报告 / 灵活中断 / 增量发现 / 可配置

方式五：Web UI

通过浏览器操作渗透测试全流程。

git clone https://github.com/Netw0rkNoob/VulnClaw.git
cd VulnClaw
pip install -e '.[web]'       # 从源码检出安装 Web 依赖

# 首次使用：构建 React 前端（需要 Node.js 18+）
cd frontend
npm install
npm run build
cd ..

vulnclaw web                  # 启动（默认 127.0.0.1:7788）
vulnclaw web --port 8080      # 自定义端口

PyPI wheel 不包含 React 构建产物或前端源码；完整 Web UI 需要按上面的源码方式安装。 若浏览器显示 Fallback Web Shell（无完整扫描界面），说明缺少 frontend/dist/index.html。按上式构建后重启 vulnclaw web 并强制刷新。 未构建前端时，/api/health 等 API 仍可用。

⚠️ 默认仅绑定本地回环地址。如需远程访问须显式指定 --host 0.0.0.0 --allow-remote。

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架构

求解引擎

VulnClaw 默认使用模型主导 solve 引擎（旧版固定轮数引擎可通过 vulnclaw config set session.engine rounds 回退）。

模型主导循环： 框架不再把任务拆成固定“研究方向”，也不再按阶段模板主动安排目录扫描、JS 收集或 SQLi 测试。solve 只给模型提供目标、历史上下文、证据记忆和可用工具清单，由模型自己决定下一步行动。

原语 含义 模型上下文 目标、用户约束、近期消息、证据摘要和已执行工具调用 工具清单 fetch / 浏览器 / 目录枚举 / JS 收集 / 编解码 / Python / shell_command / source_extract / runtime_diff_probe / skill 读取等能力，仅作为可选手脚暴露给模型 工具 transcript 工具调用后会把 assistant tool_calls 与 role=tool 观察结果追加进模型上下文；大输出使用高信号预览，避免 HTML/body/日志反复污染 active context AgentState 证据 每个真实工具结果都会写入 AgentState.evidence；raw 原文完整保留并带 hash/size/证据号，模型可通过 evidence_search / evidence_view 按需回查 高信号记忆 源码 SQL、HTML 表单/input、PHP/API 链接、JavaScript endpoint、highlight_file 源码、unserialize/魔术方法/危险 sink 会被固定为长期可见事实，避免后续探测把真实入口淹没 轻量纠偏层 只观察工具生命周期，记录耗时、失败降级、重复调用、高信号目标事实和小步语义差异，作为提示信号注入下一轮上下文，不做阶段规划、不主动安排工具 证据闸门 FINAL: 结论必须引用或命中真实证据；未被工具输出支撑的 flag/结论会被拒绝并继续探索 自动复盘报告 目标达成后自动生成 Markdown 报告，包含解题思路、关键证据、复现请求包、curl、响应片段和证据索引

MODEL DECIDES → 可选工具调用 → AgentState 记录完整 raw evidence + active context 高信号预览 + 轻量纠偏信号
        │
继续推理 / 继续调用工具 / ASK_USER / NO_PATH / FINAL
        │
FINAL 经过证据闸门校验 → 通过才结束，否则把拒绝原因返回模型继续做

上下文策略： solve 默认保留正常对话历史，不主动压缩。只有模型上下文接近上限、用户执行 /compact 或显式启用自动压缩时才压缩。工具输出会完整写入 AgentState.evidence，但大输出进入 active context 时只注入 bounded high-signal preview，包含状态、响应头/请求面、表单/参数、endpoint、源码 sink/filter、flag-like token、关键行号、raw size 和 hash；完整 body/stdout/stderr 可通过 evidence_search 搜索或 evidence_view 分页回看。fetch / http_probe_batch 的 max_body_chars、python_execute_max_output_chars 和 shell_command.max_output_chars 只有显式设为正数时才会在工具层裁剪 raw 输出；未显式裁剪时 raw evidence 仍完整保留。相同 raw 输出再次出现时，active context 只保留 same_as=eXXX 引用，不重复塞正文。终端回显只是人类显示层：长工具结果默认折叠为预览，完整内容保存在 evidence。从原始输出里提取出的高信号事实会独立固定，包括表单、参数、JS endpoint、PHP/API 链接、highlight_file 源码、危险 sink、请求面、same-body/响应差异和本地 proof 片段。evidence_list / evidence_search / evidence_view 用于回看历史证据，重复查看同一 evidence 覆盖范围会被短路，连续多轮只翻证据且没有新 evidence 会触发 stall guard，要求下一步改用非 evidence 工具、FINAL、ASK_USER 或 NO_PATH。工具调用执行后不会再强制追加一轮 Summarizing... LLM 调用；正常路径采用 Chat Completions 原生工具 transcript（assistant tool_calls + role=tool），让下一次模型采样基于真实观察继续。

证据级反幻觉闸门： 录制所有真实工具输出作为唯一可信证据。声称的 flag/结论必须在真实输出里逐字符出现或显式引用证据编号才会被采信，杜绝凭空编造。NO_PATH 也受近成功闸门约束：当证据中仍有未耗尽的高信号锚点时，会先把拒绝原因反馈给模型继续验证，而不是直接停止。

自动复盘报告： solve 达成目标后会基于 AgentState 确定性生成 Markdown 复盘报告并默认打印到终端。报告不会额外请求 LLM；复现请求包、curl 和响应片段来自真实 fetch / http_probe_batch evidence。

授权红队 Skill： codex-redteam-mode 的授权红队 detail packs 已作为 skill/知识库导入，供模型按需读取；jailbreak、拒绝绕过、会话 patch 等破限内容未导入。

核心模块

| 模块 | 文件 | 说明 | |-----