红队视角下AI大模型MCP技术的实现和应用<\/h1>

1. MCP技术概述<\/h2>
Model Context Protocol (MCP)是一种模型上下文协议，它作为大模型与外部工具之间的桥梁，使AI能够直接操作外部系统（如浏览器、文件系统、数据库、终端等）。MCP服务作为中间层，代替人类访问和操作外部工具。<\/p>

1.1 核心概念<\/h3>

MCP Hosts<\/strong>：发起请求的LLM应用程序（如Cursor、Cline）<\/li>
MCP Client<\/strong>：在程序内部与MCP Server保持1:1连接的客户端<\/li>

MCP Server<\/strong>：通常由Node.js或Python编写的服务，负责实际调用外部工具<\/li> <\/ul>
1.2 工作流程对比<\/h3>
传统AI工作流程<\/strong>：<\/p>

人类发现问题<\/li>
将问题提交给AI<\/li>
AI提供答案<\/li>
人类根据答案操作外部工具<\/li> <\/ol>
AI驱动MCP工作流程<\/strong>：<\/p>

MCP客户端通过stdio调用MCP Server<\/li>
MCP Server接收请求<\/li>
通过代码功能直接调用外部工具<\/li> <\/ol>
2. MCP环境搭建<\/h2>
2.1 准备工作<\/h3>

安装VS Code<\/li>
安装Node.js环境<\/li>
选择MCP客户端（推荐Cline）<\/li> <\/ul>
2.2 Cline安装与配置<\/h3>

在VS Code扩展商店搜索并安装Cline插件<\/li>
准备大模型API（推荐OpenRouter的免费DeepSeek-R1）<\/li>
注册OpenRouter账号并获取API Key<\/li>
在Cline配置中输入API Key并选择模型<\/li> <\/ol>
2.3 MCP服务安装<\/h3>

访问MCP服务大全网站：https:\/\/smithery.ai\/<\/li>
搜索所需MCP服务（如文件系统操作）<\/li>
查看GitHub仓库中的说明文档<\/li>
修改Cline配置文件（cline_mcp_settings.json<\/code>）<\/li> <\/ol> 示例文件系统MCP配置：<\/p> { <\/span><\/span> "command"<\/span>: "cmd"<\/span>, <\/span><\/span> "args"<\/span>: ["\/c"<\/span>, "npx"<\/span>, "@smithery\/filesystem"<\/span>], <\/span><\/span> "cwd"<\/span>: "D:\\"<\/span> <\/span><\/span>} <\/span><\/span><\/code><\/pre>2.4 权限配置<\/h3> 手动审批<\/strong>：默认设置，每次执行MCP操作需手动确认<\/li> 自动批准<\/strong>：修改配置文件实现自动执行全局自动批准设置<\/li> 特定MCP服务的自动批准设置<\/li> 特定函数接口的自动批准设置<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ul> 3. MCP在网络安全中的应用<\/h2> 3.1 漏洞自动化利用案例：K8s未授权访问<\/h3> 环境准备<\/strong>：<\/p> Ubuntu虚拟机搭建单节点K8s<\/li> 配置8080端口未授权访问<\/li> CentOS服务器作为攻击机（root\/root）<\/li> <\/ul> 利用流程<\/strong>：<\/p> 通过K8s未授权漏洞操作Server端<\/li> 创建特权容器并将主机根目录映射到容器\/mnt目录<\/li> 进入容器并执行chroot逃逸<\/li> 读取主机文件<\/li> <\/ol> 3.2 具体实现步骤<\/h3> 配置MCP<\/strong>：<\/p> 使用server-win-cli MCP<\/li> 启用SSH功能<\/li> 允许特殊符号（如&&）<\/li> <\/ul> <\/li> AI指令<\/strong>：<\/p> <\/li> <\/ol> @\/k8s漏洞.md http:\/\/192.168.52.130:8080\/ 存在k8s未授权访问漏洞根据参考文件中的创建特权容器逃逸方法进行利用使用CentOS7服务器(192.168.52.142, root\/root)作为攻击机通过MCP利用漏洞逃逸并查看\/tmp\/flag.txt <\/code><\/pre> 执行过程<\/strong>： AI分析漏洞利用方法<\/li> 自动调用MCP执行kubectl命令<\/li> 创建特权容器<\/li> 执行逃逸命令（注意避免交互式命令）<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol> 3.3 常见问题解决<\/h3> &&符号报错<\/strong>：<\/p> 修改MCP配置文件，删除禁止特殊符号的限制<\/li> <\/ul> <\/li> SSH连接失败<\/strong>：<\/p> 确保配置文件中启用了SSH功能<\/li> <\/ul> <\/li> 命令超时<\/strong>：<\/p> 避免使用会导致交互的命令格式<\/li> 正确命令示例： kubectl --insecure-skip-tls-verify -s http:\/\/192.168.52.130:8080 exec -it nginx-hack-cline -- \/bin\/sh -c 'chroot \/mnt cat \/tmp\/flag.txt'<\/span> <\/span><\/span><\/code><\/pre><\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol> 4. MCP执行原理详解<\/h2> 4.1 完整调用流程<\/h3> 用户发送指令到Cline<\/li> Cline构造包含MCP信息的详细请求发送给大模型<\/li> 大模型分析任务并生成MCP调用方案<\/li> Cline根据方案调用本地MCP Server<\/li> MCP Server执行具体操作并返回结果<\/li> <\/ol> 4.2 技术细节<\/h3> 请求构造<\/strong>：Cline发送的请求包含：<\/p> 用户指令<\/li> 可用MCP服务列表<\/li> MCP调用规范<\/li> 当前配置信息<\/li> <\/ul> <\/li> 大模型响应<\/strong>：分步骤生成：<\/p> 分析任务需求<\/li> 确定适用的MCP服务<\/li> 生成具体调用方案<\/li> 提供执行步骤<\/li> <\/ol> <\/li> MCP Server调用<\/strong>：<\/p> 通过配置文件确定执行方式<\/li> 支持多种协议和工具（SSH、文件操作等）<\/li> 提供权限控制和错误处理<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ul> 5. 最佳实践与注意事项<\/h2> 安全建议<\/strong>：<\/p> 生产环境谨慎使用自动批准<\/li> 限制MCP可访问的目录和系统范围<\/li> 定期审查MCP配置<\/li> <\/ul> <\/li> 性能优化<\/strong>：<\/p> 为常用MCP服务创建快捷配置<\/li> 编写清晰的指令减少AI理解偏差<\/li> 对大模型进行适当的提示工程<\/li> <\/ul> <\/li> 故障排查<\/strong>：<\/p> 检查MCP服务日志<\/li> 验证配置文件格式<\/li> 测试基础功能是否正常<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol> 6. 资源参考<\/h2> MCP服务大全：https:\/\/smithery.ai\/<\/li> DeepSeek API：https:\/\/cloud.siliconflow.cn\/<\/li> 演示视频：https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1AnQNYxEsy\/<\/li> <\/ol> 通过本文介绍，读者可以全面了解MCP技术的原理、实现方法以及在红队行动中的实际应用场景。随着AI技术的发展，MCP等自动化技术将在网络安全领域发挥越来越重要的作用。<\/p>