VulnClaw
Health Pass
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 138 GitHub stars
Code Warn
- network request — Outbound network request in frontend/src/api/web.ts
Permissions Pass
- Permissions — No dangerous permissions requested
This tool is an AI-driven penetration testing agent that automates the entire ethical hacking lifecycle. By translating natural language inputs into actionable workflows, it autonomously performs information gathering, vulnerability discovery, exploit execution, and report generation.
Security Assessment
Because the core function of this software is automated vulnerability exploitation, it inherently interacts with network services and web applications. It relies on external LLM APIs (such as OpenAI or DeepSeek), meaning your target prompts and data will be transmitted to your configured AI provider. Additionally, the agent features built-in Python code execution capabilities for dynamic payload generation. The automated light audit did not find any malicious backdoors or hardcoded secrets, and it requires no dangerous host system permissions beyond its operational scope. However, given its offensive capabilities and external API dependencies, the overall risk is rated as Medium.
Quality Assessment
The project is relatively new and has very low community visibility, currently sitting at only 5 GitHub stars. Despite the low user base, it is under active development, with repository updates pushed as recently as today. It benefits from a clear README (including an English translation) and is safely covered under the standard MIT open-source license.
Verdict
Use with caution. It is strictly designed for authorized penetration testing, CTF challenges, and security education; ensure your API keys and testing targets are highly secured before executing this agent.
基于 AI Agent + MCP 工具链 + 渗透 Skill 编排, 配合大语言模型, 自然语言输入 → 自动完成「信息收集 → 漏洞发现 → 漏洞利用 → 报告生成」全流程。
VulnClaw 🦞
AI 驱动的渗透测试 CLI 工具 — 说人话,打漏洞。
🌐 English version: README_EN.md
本项目是可独立运行的 AI 渗透测试 Agent。
基于 LLM Agent + MCP 工具链 + 渗透 Skill 编排,
配合 OpenAI / MiniMax / DeepSeek 等兼容模型,
自然语言输入 → 自动完成「信息收集 → 漏洞发现 → 漏洞利用 → 报告生成」全流程。
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。
特性
- 自然语言驱动 — 用人话描述渗透意图,自动识别阶段和工具
- 13 个 LLM Provider — OpenAI / MiniMax / DeepSeek / 智谱 / Moonshot / 千问 / SiliconFlow / 豆包 / 百川 / 阶跃星辰 / 商汤 / 零一万物,一键切换
- MCP 工具链 — 已内置 12 个 MCP 服务配置和 23 个工具定义;当前
fetch/memory以稳定的local模式运行,其余 MCP 集成多仍处于预览或占位阶段,待完整 session 生命周期管理落地后再逐步恢复真实协议接入 - AI Agent 核心 — OpenAI 兼容协议 + Tool Calling + 自主渗透循环
- 20 个渗透 Skill — 7 核心 + 13 专项 Skill(含 CTF Web/Crypto/Misc + osint-recon),含 138 个参考文档
- 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
- 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 - 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,直到手动终止
- 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,默认关闭,干净输出只看结论 - 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,浏览器操作渗透测试全流程,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,CLI 可维护;检索增强正在逐步接入主流程
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/Unclecheng-li/VulnClaw.git
cd VulnClaw
pip install -e .
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/deepseek/zhipu/moonshot/qwen/siliconflow)
# 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
# 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
API Key: 已设置
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
CLI 命令速查
vulnclaw --help 查看所有命令:
$ vulnclaw --help
🦞 VulnClaw — AI-powered penetration testing CLI
Usage: vulnclaw [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--version Show version and exit.
--help Show this message and exit.
Commands:
run 🚀 一键全流程渗透测试
persistent 🔄 持续性渗透测试(100轮/周期)
recon 🔍 仅信息收集阶段
scan 🔎 执行漏洞扫描阶段
exploit 💥 执行漏洞利用阶段
report 📝 从会话记录生成报告
repl 💬 启动经典 REPL 交互界面
config ⚙️ 管理配置(set/get/list/provider)
init 🔧 初始化配置
doctor 🏥 检查运行环境
tui 🖥️ 打开终端图形化工作台
web 🌐 启动本地 Web UI
命令详解
| 命令 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
vulnclaw |
默认打开原 CLI / REPL 交互界面 | vulnclaw |
vulnclaw tui |
显式打开终端图形化工作台 | vulnclaw tui / vulnclaw tui --target target.com |
vulnclaw repl |
启动经典 REPL 交互界面 | vulnclaw repl |
vulnclaw run <target> |
一键全流程渗透测试 | 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 get <key> |
查看配置项 | vulnclaw config get llm.model |
vulnclaw config list |
列出所有配置 | vulnclaw config list |
vulnclaw config provider <name> |
切换 LLM 提供商 | vulnclaw config provider minimax |
vulnclaw init |
初始化配置文件 | vulnclaw init |
vulnclaw doctor |
检查运行环境 | vulnclaw doctor |
vulnclaw web |
启动本地 Web UI | vulnclaw web / vulnclaw web --port 8080 |
TUI 工作台
vulnclaw tui 是可选的终端图形化工作台入口。它会在终端中展示授权目标、检查模式、运行概览、安全边界、命令预览、历史状态、报告和内联环境诊断,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
默认 vulnclaw 仍然进入原 CLI / REPL 交互;只有显式输入 vulnclaw tui 才会进入 TUI。
运行概览会读取已选目标的历史快照、风险数量、持久化约束和约束拦截次数,帮助用户在继续测试前确认上下文没有衰减。
在 TUI 的“设置测试范围”中可以直接编辑允许动作和禁止动作,例如只允许 recon,scan,或禁止 exploit,post_exploitation。
配置管理
# 查看所有提供商并切换
vulnclaw config provider --list # 查看所有可用提供商
vulnclaw config provider minimax # 切换到 MiniMax
# 手动设置(custom 模式)
vulnclaw config set llm.base_url https://your-api.com/v1
vulnclaw config set llm.model your-model-name
vulnclaw config set llm.api_key sk-your-key
使用方式
方式一:原 CLI / REPL 交互模式(默认)
$ vulnclaw
无参数启动会进入原本的 🦞 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
方式二:TUI 工作台(显式启用)
$ vulnclaw tui
TUI 会先展示目标、检查模式、运行概览和安全边界,让你确认授权范围后再启动任务:
VulnClaw TUI 工作台
授权目标 https://example.com
检查模式 快速摸底 / recon
运行概览 历史快照、风险数量、持久化约束、约束拦截
安全边界 仅测试端口 443,禁止 exploit/persistent/post_exploitation
1 设置授权目标
2 选择检查模式
3 设置测试范围
4 开始授权安全检查
8 模型/API 配置
常用启动方式:
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
菜单 3 “设置测试范围”可编辑主机、端口、路径、排除项、允许动作和禁止动作;这些边界会进入启动前确认和实际任务命令。
菜单 7 “环境诊断入口”会在 TUI 内显示 Python、Node/npx/uvx/nmap、LLM 配置和 MCP 服务/工具摘要;需要完整详情时再运行 vulnclaw doctor。
菜单 8 “模型/API 配置”可直接切换 Provider、Base URL、Model 和 API Key,保存后工作台会立刻使用新配置。
方式三:经典 REPL 子命令
$ vulnclaw repl
进入经典 🦞 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
经典 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(目标、阶段、工具、推理显示) |
tools |
列出当前可用 MCP 工具 |
think |
切换推理过程显示/隐藏 |
think on / off |
精确控制推理过程显示 |
persistent |
启动持续性渗透测试(100轮/周期,自动报告) |
persistent <host> |
对指定目标启动持续性渗透 |
clear |
清空当前会话 |
help |
显示帮助信息 |
exit / quit / q |
退出 VulnClaw |
自主渗透模式
VulnClaw 检测到以下关键词 + 目标时,自动进入多轮自主渗透循环:
| 触发方式 | 示例 |
|---|---|
| 渗透指令 | 对 http://target.com 进行渗透测试 |
| CTF / 找 flag | 帮我对 http://ctf.site 找出flag |
| 爆破 / 绕过 | 对 http://target.com 弱口令爆破 |
| 显式触发 | 目标:http://target.com,进入自主渗透模式 |
💡 在 REPL 中输入
Ctrl+C可随时中断自主循环。切换目标时自动重置会话上下文。
方式二:单命令模式
# 一键全流程渗透测试
vulnclaw run 192.168.1.100
# 持续性渗透测试(每周期100轮,最多10周期,自动生成报告)
vulnclaw persistent 192.168.1.100
# 自定义周期参数
vulnclaw persistent 192.168.1.100 --rounds 200 --cycles 5
# 仅信息收集
vulnclaw recon 192.168.1.100
# 漏洞扫描(可指定端口)
vulnclaw scan 192.168.1.100 --ports 80,443,8080
# 漏洞利用(可指定 CVE)
vulnclaw exploit 192.168.1.100 --cve CVE-2024-1234 --cmd id
# 生成报告
vulnclaw report session.json
方式三:持续性渗透模式
适用于需要长时间深度渗透的场景。VulnClaw 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 │
│ Cycle 3 (100轮) → 自动报告 → 继续 │
│ ... │
│ 直到 Ctrl+C 或达到最大周期数(默认10) │
└──────────────────────────────────────────────┘
特点:
- 跨周期状态保持 — 每个周期保留之前的所有发现、漏洞和步骤记录
- 周期报告 — 每个周期结束自动生成独立的 Markdown 报告(含新增漏洞和累计汇总)
- 灵活中断 — Ctrl+C 随时中断,中断时仍生成本周期报告
- 增量发现 — 报告区分"本周期新增"和"累计总计",清晰追踪进展
- 可配置 — 每周期轮数、最大周期数、是否自动报告均可配置
# CLI 方式
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> target 192.168.1.100
🦞 vulnclaw> persistent
# 或直接
🦞 vulnclaw> persistent 192.168.1.100
方式四:Web UI 模式
通过浏览器操作渗透测试全流程,适合偏好图形界面的用户。
# 安装 Web 依赖
pip install vulnclaw[web]
# 启动 Web UI(默认 127.0.0.1:7788)
vulnclaw web
# 自定义端口
vulnclaw web --port 8080
# 仅检查启动信息(不实际启动服务)
vulnclaw web --dry-run
启动后浏览器访问 http://127.0.0.1:7788 即可使用。
⚠️ 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,请确保网络环境安全。
LLM 提供商配置
VulnClaw 支持所有 OpenAI 兼容协议的 API,内置 8 个提供商预设:
vulnclaw config provider --list # 查看所有提供商
vulnclaw config provider minimax # 一键切换
| 提供商 | 命令 | 默认模型 |
|---|---|---|
| OpenAI | provider openai |
gpt-4o |
| MiniMax | provider minimax |
MiniMax-M3 |
| DeepSeek | provider deepseek |
deepseek-v4-pro |
| 智谱 GLM | provider zhipu |
glm-4.7 |
| Kimi | provider moonshot |
kimi-k2.6 |
| 通义千问 | provider qwen |
qwen3-max |
| SiliconFlow | provider siliconflow |
DeepSeek-V4-Flash |
| 豆包 | provider doubao |
Doubao-Seed-2.0-Pro |
| 百川 | provider baichuan |
Baichuan4-Turbo |
| 阶跃星辰 | provider stepfun |
step-3.5-flash |
| 商汤 | provider sensetime |
SenseNova-6.7-Flash-Lite |
| 零一万物 | provider yi |
yi-lightning |
| 自定义 | provider custom |
手动填写 |
架构
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ VulnClaw CLI │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ 自然语言 │ │ 任务编排 │ │ 报告 & PoC │ │
│ │ 交互层 │ │ 引擎 │ │ 生成器 │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └─────┬──────┘ │
│ └─────────────┼─────────────┘ │
│ ┌─────▼──────┐ │
│ │ LLM Agent │ │
│ │ (越狱+Skill)│ │
│ └─────┬──────┘ │
│ ┌─────▼──────┐ │
│ │ MCP 编排层 │ │
│ │ (11 服务) │ │
│ └─────┬──────┘ │
│ ┌─────▼──────┐ │
│ │ 安全知识库 │ │
│ └────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘
核心模块
| 模块 | 文件 | 说明 |
|---|---|---|
| CLI/TUI 入口 | cli/main.py + cli/tui.py |
Typer 命令 + 默认原 CLI/REPL + 显式 TUI |
| Agent 核心 | agent/core.py |
AgentCore 协调入口(核心重构后主要保留少量协调职责) |
| 动态提示词 | agent/prompts.py |
基础身份 + 核心契约 + Skill + MCP 工具列表 |
| Prompt 组装 | agent/system_prompt.py + prompt_context.py |
system prompt / round context / attack summary 组装 |
| 输入分析 | agent/input_analysis.py |
目标识别、阶段识别、用户漏洞提示提取 |
| 反死循环 / CTF | agent/anti_loop.py + ctf_mode.py |
完成信号、攻击路径、失败目标、flag 状态机 |
| 会话状态 | agent/context.py |
阶段追踪 + 漏洞发现 + 步骤记录 |
| Skill / KB 上下文 | agent/skill_context.py + kb_context.py |
Skill 选择与知识库 prompt 注入 |
| 目标状态继承 | target_state/store.py |
同目标成果沉淀、恢复、快照、回滚、target 报告 |
| MCP 编排 | mcp/registry.py + lifecycle.py + router.py |
服务注册 + 生命周期 + 自然语言→工具路由 |
| Skill 调度 | skills/loader.py + dispatcher.py |
目录格式 Skill + 16 种意图动态调度 |
| 编解码工具 | skills/crypto_tools.py |
29 种编解码/加解密操作,注册为内置 Agent 工具 |
| 配置管理 | config/schema.py + settings.py |
Pydantic 模型 + YAML 持久化 + 8 Provider 预设 |
| 报告生成 | report/generator.py + poc_builder.py |
Markdown 报告 + Python PoC 模板 |
| 安全知识库 | kb/store.py + retriever.py |
JSON 存储 + CVE/技术/工具检索 |
MCP 工具链
| MCP 服务 | 工具数 | 用途 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| fetch | 1 | HTTP 请求、API 测试 | P0 |
| memory | 2 | 上下文记忆、状态持久化 | P0 |
| chrome-devtools | 4 | 浏览器自动化 | P0 |
| js-reverse | 2 | JS 逆向工程 | P0 |
| burp | 2 | HTTP 抓包、重放 | P0 |
| frida-mcp | 2 | 移动端 Hook | P1 |
| adb-mcp | 3 | 安卓设备控制 | P1 |
| jadx | 2 | APK 反编译 | P1 |
| ida-pro-mcp | 2 | 二进制逆向 | P1 |
| sequential-thinking | 1 | 复杂推理链 | P1 |
| context7 | 1 | 代码上下文检索 | P1 |
| everything-search | 1 | 本地文件搜索 | P2 |
共 12 个 MCP 服务、23 个工具定义。另有 3 个内置 Agent 工具(
load_skill_reference+crypto_decode+python_execute),无需 MCP 即可调用。当前
fetch/memory以local模式稳定运行;其余服务多为preview / placeholder。后续会通过独立的 session 生命周期管理层逐步恢复并扩展真实 MCP 协议接入。
内置 Skill
核心 Skill (7)
| Skill | 说明 |
|---|---|
| pentest-flow | 渗透测试全流程编排 |
| recon | 信息收集流程 |
| vuln-discovery | 漏洞发现流程 |
| exploitation | 漏洞利用流程 |
| post-exploitation | 后渗透流程 |
| reporting | 报告生成流程 |
| waf-bypass | WAF 绕过技巧库 |
专项 Skill (12)
| Skill | 参考文档数 | 说明 |
|---|---|---|
| web-pentest | 4 | Web 应用渗透 |
| android-pentest | 9 | 安卓应用渗透 |
| client-reverse | 20 | 客户端逆向分析 |
| web-security-advanced | 33 | Web 安全进阶(注入、绕过、利用链) |
| ai-mcp-security | 7 | AI/MCP 安全测试 |
| intranet-pentest-advanced | 15 | 内网渗透进阶 |
| pentest-tools | 18 | 渗透工具速查 |
| rapid-checklist | 3 | 快速检查清单 |
| crypto-toolkit | 3 | 编解码/加解密(29 种操作,注册为内置工具) |
| ctf-web | 8 | CTF Web 攻击知识库(PHP绕过/RCE/SSTI/反序列化) |
| ctf-crypto | 6 | CTF 密码学攻击知识库(RSA/AES/ECC/PRNG/格攻击) |
| ctf-misc | 6 | CTF 杂项知识库(PyJail/BashJail/编码链/VM逆向) |
| osint-recon | 7 | OSINT 开源情报收集(四维模型:服务器/网站/域名/人员) |
Skill 会根据用户输入自动调度,无需手动选择。专项 Skill 含 references/ 目录下的详细方法论文档,LLM 可通过 load_skill_reference 工具按需加载。
内置编解码/加解密工具 (crypto_decode)
crypto_decode 注册为 Agent 内置工具,LLM 在任何上下文中均可调用,不再靠猜测解码结果:
| 类别 | 操作 |
|---|---|
| 编解码 | base64, base32, base58, hex, url, html, unicode, rot13, caesar, morse(各有 encode/decode) |
| 哈希 | md5, sha1, sha256, sha512 |
| 加解密 | aes_encrypt, aes_decrypt(CBC 模式,PKCS7 填充) |
| JWT | jwt_decode, jwt_encode |
| 自动识别 | auto_decode — 尝试所有常见编码,返回匹配结果 |
配置管理
命令行配置
vulnclaw config list # 查看所有配置
vulnclaw config get llm.model # 查看单项
vulnclaw config set llm.api_key sk-xx # 设置 API Key
vulnclaw config set session.max_rounds 30 # 设置自主渗透最大轮数(默认 15)
vulnclaw config set session.stale_rounds_threshold 8 # 设置死循环检测阈值(默认 5)
vulnclaw config set session.show_thinking false # 隐藏推理过程(也可在 REPL 中用 think off)
可配置项
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
llm.provider |
openai | LLM 提供商(8 个内置 + custom) |
llm.api_key |
空 | API Key |
llm.base_url |
按 provider | API 基础 URL,可自定义 |
llm.model |
按 provider | 模型名称,可自定义 |
llm.temperature |
0.1 | 采样温度 |
llm.max_tokens |
4096 | 单次最大输出 token |
session.max_rounds |
15 | 自主渗透循环最大轮数(建议 10-50) |
session.output_dir |
./vulnclaw-output | 报告输出目录 |
session.report_format |
markdown | 报告格式(markdown / html) |
session.poc_language |
python | PoC 生成语言(python / bash) |
session.show_thinking |
false | 显示 LLM 推理过程(think 标签内容,默认关闭) |
session.persistent_rounds_per_cycle |
100 | 持续性渗透每周期轮数 |
session.persistent_max_cycles |
10 | 持续性渗透最大周期数(0=无限) |
session.persistent_auto_report |
true | 持续性渗透每周期自动生成报告 |
session.stale_rounds_threshold |
5 | 死循环检测阈值 — 连续无新发现轮数达到此值时触发强制策略切换 |
环境变量
| 变量 | 说明 |
|---|---|
VULNCLAW_LLM_PROVIDER |
LLM 提供商名称 |
VULNCLAW_LLM_API_KEY |
API Key |
VULNCLAW_LLM_BASE_URL |
API 基础 URL |
VULNCLAW_LLM_MODEL |
模型名称 |
VULNCLAW_SESSION__MAX_ROUNDS |
自主渗透最大轮数 |
VULNCLAW_SESSION__STALE_ROUNDS_THRESHOLD |
死循环检测阈值 |
优先级:环境变量 > 配置文件 > 内置默认值
配置文件位于 ~/.vulnclaw/config.yaml。
版本路线
| 版本 | 目标 | 状态 |
|---|---|---|
| v0.1 MVP | CLI + LLM Agent + 基础 MCP + Skill + 报告 + 多 Provider | ✅ 已完成 |
| v0.1.1 | python_execute + 上下文压缩 + 代码审计策略 + 反幻觉 |
✅ 已完成 |
| v0.1.2 | 3 个 CTF 专项 Skill + 3 个现有 Skill 更新 + 触发词扩展 | ✅ 已完成 |
| v0.1.3 | 四维信息收集模型 + RECON_MIN_ROUNDS + 维度完成度自检 + 社工条件触发 + osint-recon Skill | ✅ 已完成 |
| v0.1.4 | 渗透问题诊断修复(findings 解析 / 信息收集推进 / 摘要过滤 / nmap 安全阀) | ✅ 已完成 |
| v0.2.9 | 当前版本:目标级成果继承、target state 治理能力与架构文档同步 | ✅ 当前 |
| v0.3 | 逆向能力(IDA Pro)— Skill 已就绪 | 📋 Skill ✅ |
| v0.4 | 知识库增强(ChromaDB 向量检索 + 语义 Skill 调度) | 📋 |
| v1.0 | 正式发布(PyPI + 文档 + CI/CD) | 📋 |
安全声明
VulnClaw 仅用于已授权的安全测试。使用本工具前,请确保:
- 你已获得目标系统的明确授权
- 测试范围已与目标所有者书面确认
- 你遵守当地法律法规
未经授权对系统进行渗透测试是违法行为。本工具作者不对滥用行为承担责任。
许可证
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🦞 VulnClaw — 让每一次渗透都有章可循。
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