红队视角下AI大模型MCP技术的实现和应用

1. MCP技术概述

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。

1.1 核心概念

• MCP Hosts：发起请求的LLM应用程序（如Cursor、Cline）
• MCP Client：在程序内部与MCP Server保持1:1连接的客户端
• MCP Server：通常由Node.js或Python编写的服务，负责实际调用外部工具

1.2 工作流程对比

传统AI工作流程：

1. 人类发现问题
2. 将问题提交给AI
3. AI提供答案
4. 人类根据答案操作外部工具

AI驱动MCP工作流程：

1. MCP客户端通过stdio调用MCP Server
2. MCP Server接收请求
3. 通过代码功能直接调用外部工具

2. MCP环境搭建

2.1 准备工作

• 安装VS Code
• 安装Node.js环境
• 选择MCP客户端（推荐Cline）

2.2 Cline安装与配置

1. 在VS Code扩展商店搜索并安装Cline插件
2. 准备大模型API（推荐OpenRouter的免费DeepSeek-R1）
3. 注册OpenRouter账号并获取API Key
4. 在Cline配置中输入API Key并选择模型

2.3 MCP服务安装

1. 访问MCP服务大全网站：https://smithery.ai/
2. 搜索所需MCP服务（如文件系统操作）
3. 查看GitHub仓库中的说明文档
4. 修改Cline配置文件（cline_mcp_settings.json）

示例文件系统MCP配置：

{
  "command": "cmd",
  "args": ["/c", "npx", "@smithery/filesystem"],
  "cwd": "D:\\"
}

2.4 权限配置

• 手动审批：默认设置，每次执行MCP操作需手动确认
• 自动批准：修改配置文件实现自动执行
  • 全局自动批准设置
  • 特定MCP服务的自动批准设置
  • 特定函数接口的自动批准设置

3. MCP在网络安全中的应用

3.1 漏洞自动化利用案例：K8s未授权访问

环境准备：

• Ubuntu虚拟机搭建单节点K8s
• 配置8080端口未授权访问
• CentOS服务器作为攻击机（root/root）

利用流程：

1. 通过K8s未授权漏洞操作Server端
2. 创建特权容器并将主机根目录映射到容器/mnt目录
3. 进入容器并执行chroot逃逸
4. 读取主机文件

3.2 具体实现步骤

1. 配置MCP：

   • 使用server-win-cli MCP
   • 启用SSH功能
   • 允许特殊符号（如&&）

2. AI指令：

@/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

3. 执行过程：
   • AI分析漏洞利用方法
   • 自动调用MCP执行kubectl命令
   • 创建特权容器
   • 执行逃逸命令（注意避免交互式命令）

3.3 常见问题解决

1. &&符号报错：

   • 修改MCP配置文件，删除禁止特殊符号的限制

2. SSH连接失败：

   • 确保配置文件中启用了SSH功能

3. 命令超时：

   • 避免使用会导致交互的命令格式
   • 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'
     

4. MCP执行原理详解

4.1 完整调用流程

1. 用户发送指令到Cline
2. Cline构造包含MCP信息的详细请求发送给大模型
3. 大模型分析任务并生成MCP调用方案
4. Cline根据方案调用本地MCP Server
5. MCP Server执行具体操作并返回结果

4.2 技术细节

• 请求构造：Cline发送的请求包含：

  • 用户指令
  • 可用MCP服务列表
  • MCP调用规范
  • 当前配置信息

• 大模型响应：分步骤生成：

  1. 分析任务需求
  2. 确定适用的MCP服务
  3. 生成具体调用方案
  4. 提供执行步骤

• MCP Server调用：

  • 通过配置文件确定执行方式
  • 支持多种协议和工具（SSH、文件操作等）
  • 提供权限控制和错误处理

5. 最佳实践与注意事项

1. 安全建议：

   • 生产环境谨慎使用自动批准
   • 限制MCP可访问的目录和系统范围
   • 定期审查MCP配置

2. 性能优化：

   • 为常用MCP服务创建快捷配置
   • 编写清晰的指令减少AI理解偏差
   • 对大模型进行适当的提示工程

3. 故障排查：

   • 检查MCP服务日志
   • 验证配置文件格式
   • 测试基础功能是否正常

6. 资源参考

1. MCP服务大全：https://smithery.ai/
2. DeepSeek API：https://cloud.siliconflow.cn/
3. 演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1AnQNYxEsy/

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。