0xsteph/pentest-ai
Security testingこのページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。 原文を見る
すべての発見を証明するオープンソースのAIペンテスター。機械オラクルは各エクスプロイトを再実行し、検証されたバグは自分で再生できる証明カプセルを送付します。
概要
⚠️ インストールすることで、AUPおよび利用規約を受け入れることになります。全文は責任ある使用にあります ↓ ptaiはAI駆動のペンテストツールで、すべてのエクスプロイトを再実行して確認します。偵察を行い、ログインし、発見を多段階の攻撃経路に連鎖させますが、結果を信頼するよう求めることはありません。TruffleHogがリークされた秘密をログインで確認するのと同様に、ptaiは脆弱性を再実行してウェブ上の発見を確認します。発見は機械オラクルがNからNを再現するまで候補として残り、その後初めてVERIFIEDバッジを取得します。サードパーティのスキャナー出力(nuclei、nikto、zap)はオラクルが再証明するまで保留されます。スキャナーノイズはチームがツールを無視する訓練をするため、レポートにはptaiが証明できるものだけが載っており、各検証済みの発見には自分で再生可能な携帯型証明カプセルが付属します。 今日。意図的に脆弱なテストハニーポットで、23件の発見がこれらのクラスで検証されています。ストックのOWASPジュースショップで、ノートパソコン上で動作します。クラウドもテレメトリもありません。
概要（AI 翻訳）
ウェブサイト ·クイックスタート ·バグバウンティ ·検証 ·ドキュメント ·問題点
Pentest-AIはオープンソースのAIペネトレーションテストおよびバグバウンティツールで、すべての発見を証明します。 AIクライアントやモデルを実際のペンテストワークフローに接続します。ウェブアプリケーションの調査、脆弱性の発見・再現、そしてマシンオラクルを使ってエクスプロイトが実際に機能するかを検証します。証拠がなければ発見なし:検証された結果には自分で再生できる証拠が伴います。
MCP(Claude Code, Codex, Cursor, VS Code)、CLI、またはCI/CDから使用してください。モデルが調査を主導します。独立したオラクルが発見が検証済みの評決を得るかどうかを判断します — つまり、出力はAIの雑ではなく信号です。
**認可されたバグバウンティ向けに構築:**プログラムの範囲(HackerOne、Bugcrowd、Intigriti、YesWeHack)をインポートし、スコープ強制エンゲージメントを実行し、各検証済みの発見をプラットフォーム対応の提出に変換します。バグバウンティのワークフローにジャンプ→
所有しているか、明確に評価権限があるシステムのみをテストしてください。契約を実施する前に、許容される使用方針と利用規約を必ず読みましょう。
クイックスタート
おすすめ:コデックスかクロード・コード
Python 3.10–3.14を使い、pipxをインストールしてください
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Website · Quick start · Bug bounty · Verification · Documentation · Issues
Pentest-AI is an open-source AI penetration testing and bug-bounty tool that proves every finding. It connects an AI client or model to a real pentest workflow — investigating web applications, discovering and reproducing vulnerabilities, and using machine oracles to verify whether an exploit actually works. No proof, no finding: verified results carry evidence you can replay yourself.
Use it through MCP (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code), from the CLI, or in CI/CD. The model drives the investigation; an independent oracle decides whether a finding earns a verified verdict — so the output is signal, not AI slop.
Built for authorized bug bounty: import a program’s scope (HackerOne, Bugcrowd, Intigriti, YesWeHack), run a scope-enforced engagement, and turn each verified finding into a platform-ready submission. Jump to the bug-bounty workflow →
Test only systems you own or have explicit authorization to assess. Read the acceptable-use policy and terms before running an engagement.
Quick start
Recommended: Codex or Claude Code
Use Python 3.10–3.14 and install pipx
first. Run pipx ensurepath and reopen your terminal if needed. pipx isolates
Pentest-AI’s dependencies and makes its commands available across folders.
pipx install ptai
ptai setup --mcp
Install your AI client’s CLI first. Setup asks before connecting all detected supported clients, including both Codex and Claude Code when installed. It preserves existing registrations. Restart your client afterward.
The wizard uses user-wide settings. It does not install clients, sign you in,
download models or configure Ollama. Your AI client supplies the model; no separate
model API key is required by the MCP server. Use ptai setup --mcp --dry-run to
preview changes. See single-client and per-repository setup
for Codex .codex/config.toml and Claude Code .mcp.json instructions.
For upgrades, use pipx upgrade ptai. In an existing activated virtual environment,
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →