推荐使用硅基流动的LLM接口：https://cloud.siliconflow.cn/i/JsMeWiWt

KaliGPT-Attack Platform 是一个创新的AI驱动的自主渗透测试工具，采用独特的三模块架构（推理、生成、解析），有效解决了传统LLM在长时间渗透测试过程中的上下文丢失问题。该工具支持Web UI和MCP-stdio两种工作模式，能够自主决策、执行渗透测试任务，并实时反馈结果。

• 🧠 三模块AI架构 - 推理模块（Lead Tester）、生成模块（Junior Tester）、解析模块，分工明确，有效缓解上下文丢失
• 🌲 PTT任务树 - Penetration Testing Task Tree，清晰维护任务层级和执行状态
• 🔄 双模式支持 - Web UI（可视化界面）+ MCP-stdio（命令行集成）
• ⚡ 实时流式输出 - SSE技术实现AI推理和工具执行的实时反馈
• 🤖 自主执行 - AI自动决策下一步操作，无需人工干预
• 🔍 智能漏洞分析 - 自动提取、分类和报告发现的安全漏洞
• 🛠️ 丰富的工具集成 - 支持Nmap、SQLMap、Nikto、Gobuster、Hydra等主流渗透测试工具
• 🎨 现代化UI - 基于React + TailwindCSS + Framer Motion的精美界面，支持深色/浅色主题

• 职责：维护PTT任务树，决策下一步任务
• 输入：用户目标、工具执行结果、当前PTT状态
• 输出：下一步任务建议、优先级排序
• 关键功能：
  • PTT初始化和动态更新
  • 任务可行性评估
  • 攻击路径规划
  • 风险评估

• 职责：将抽象任务转换为具体可执行命令
• 输入：推理模块的子任务描述
• 输出：具体的工具调用命令和参数
• 关键功能：
  • 任务扩展（Chain of Thought）
  • 命令生成和参数优化
  • 工具选择和组合
  • 执行策略制定

• 职责：提取和分析工具输出信息
• 输入：工具输出、源代码、HTTP响应等
• 输出：结构化的发现、漏洞报告
• 关键功能：
  • 工具输出智能解析
  • 漏洞识别和分类
  • 信息提取和关联
  • 结果去重和聚合

• Go 1.21 或更高版本
• Node.js 16+ 和 npm/yarn
• Kali Linux 或安装了渗透测试工具的系统
• OpenAI兼容的API (OpenAI、DeepSeek、SiliconFlow等)

Web模式（推荐）：

./kaligpt-attack -mode web -addr :8080

然后访问 http://localhost:8080

MCP-stdio模式：

./kaligpt-attack -mode mcp-stdio

1. 启动服务

   ./kaligpt-attack -mode web

2. 访问界面

   • 打开浏览器访问 http://localhost:8080
   • 首次使用需要在"系统设置"中配置API Key

3. 开始渗透测试

   • 进入"LLM助手"页面

   • 输入目标和测试需求，例如：

     请对目标网站 http://example.com 进行全面的安全测试
     

   • AI将自动规划任务树并执行测试

4. 查看结果

   • 实时查看AI推理过程
   • 查看工具执行输出
   • 查看攻击链可视化
   • 导出测试报告

适合集成到其他工具（如Claude Desktop、Cursor等）：

# 在MCP配置文件中添加
{
  "mcpServers": {
    "kaligpt": {
      "command": "/path/to/kaligpt-attack",
      "args": ["-mode", "mcp-stdio"],
      "env": {
        "KALIGPT_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多工具持续集成中...

用户输入：对 http://testsite.com 进行完整的安全评估

AI执行流程：
1. 推理模块：规划测试任务树（信息收集 → 漏洞扫描 → 漏洞利用）
2. 生成模块：生成具体命令（nmap、nikto、sqlmap等）
3. 解析模块：分析结果，提取漏洞信息
4. 推理模块：根据发现调整任务树，继续深入测试

用户输入：验证 http://example.com/login.php 是否存在SQL注入

AI执行流程：
1. 生成模块：生成SQLMap测试命令
2. 执行器：运行SQLMap
3. 解析模块：分析输出，确认漏洞
4. 推理模块：生成详细报告

• 观察AI的渗透测试思路
• 学习工具使用方法
• 理解攻击链构建过程

⚠️ 重要提示

• 本工具仅用于授权的安全测试
• 未经授权对他人系统进行渗透测试是违法行为
• 使用本工具产生的一切后果由使用者自行承担
• 建议在隔离的测试环境中使用

• 增强AI能力

  • 优化提示词工程，提升决策准确性
  • 实现多轮对话上下文优化

• 工具集成

  • 集成Metasploit框架
  • 添加Burp Suite集成
  • 支持自定义工具配置

• 报告生成

  • 自动生成PDF/HTML报告
  • 漏洞评分和风险评估
  • 修复建议生成

• 用户体验

  • 任务模板库
  • 历史任务复用
  • 实时协作功能

• 智能化提升

  • 基于历史数据的学习优化
  • 自动化漏洞利用链构建
  • 智能绕过WAF/IDS

• 企业功能

  • 多用户支持
  • 权限管理系统
  • 任务调度和队列
  • API接口开放

• 性能优化

  • 分布式任务执行
  • 结果缓存机制
  • 大规模目标支持

• AI Agent进化

  • 多Agent协作系统
  • 自主学习和策略优化
  • 零日漏洞发现能力

• 生态建设

  • 插件市场
  • 社区工具贡献
  • 知识库共享

• 合规与认证

  • 符合OWASP标准
  • 安全审计日志
  • 合规性报告

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KaliGPT-Attack is an innovative AI-driven autonomous penetration testing tool featuring a unique three-module architecture (Reasoning, Generation, Parsing) that effectively addresses context loss issues in traditional LLMs during extended penetration testing sessions. The tool supports both Web UI and MCP-stdio modes, enabling autonomous decision-making, task execution, and real-time feedback.

• 🧠 Three-Module AI Architecture - Clear division of labor between Reasoning (Lead Tester), Generation (Junior Tester), and Parsing modules
• 🌲 PTT Task Tree - Penetration Testing Task Tree for clear task hierarchy and execution status
• 🔄 Dual Mode Support - Web UI (visual interface) + MCP-stdio (CLI integration)
• ⚡ Real-time Streaming - SSE technology for live AI reasoning and tool execution feedback
• 🤖 Autonomous Execution - AI automatically decides next steps without manual intervention
• 🔍 Intelligent Vulnerability Analysis - Automatic extraction, classification, and reporting of security vulnerabilities
• 🛠️ Rich Tool Integration - Support for mainstream penetration testing tools like Nmap, SQLMap, Nikto, Gobuster, Hydra
• 🎨 Modern UI - Beautiful interface based on React + TailwindCSS + Framer Motion with dark/light theme support

# Clone the repository
git clone https://github.com/kk12-30/KaliGPT.git
cd KaliGPT

# Configure
cp config.example.yaml config.yaml
# Edit config.yaml with your API key

# Build
./build.sh  # Linux/Mac
# or
build.bat   # Windows

# Run
./kaligpt-attack -mode web -addr :8080

Visit http://localhost:8080 to start using KaliGPT-Attack!

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