お問い合わせ

✨ 概要

AdaptixC2 MCPの特長 Server** は、LM エージェントが MCP プロトコルを介して、AdaptixC2 フレームワークと操作をやり、自動化することを可能にします。

これにより、AI主導の赤いチーム編成、ポスト・エクスプロイトタスクの自動化、C2環境内の制御ツールの実行が可能になります。

お問い合わせ

OST インストールとセットアップ

Python 3.11+とuvパッケージマネージャ([curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh])が必要です。

1. リポジトリのクローン化:

2. 独立した仮想環境を作成し、依存関係を取付けて下さい:

3. 接続パラメータの設定: 設定テンプレートをコピーし、詳細(IP、ポート、C2認証、エンドポイント)で編集します。

お問い合わせ

✔ LLM への接続

サーバ起動パラメータをMCPクライアント設定に追加します。 ##例: Gemini CLI

設定ファイルを作成する:

Gemini CLIの設定例:

お問い合わせ

️️ BOFインテグレーション(オプション)

サーバはBOFsをサポートしています。 この機能を有効にするには、Teamserver と MCP の両面で追加のセットアップ手順が必要です。

##1. エクステンションキットの構築とインストール 公式のExtension-Kitリポジトリからモジュールをクローンしてコンパイルします。

##2. プロファイルの設定.

AdaptixC2 MCP Server

---

✨ Overview

AdaptixC2 MCP Server enables LLM agents to interact with and automate operations with the AdaptixC2 framework via the MCP protocol.

It allows AI-driven red teaming, automation of post-exploitation tasks, and controlled tool execution within a C2 environment.

---

🚀 Installation and Setup

Python 3.11+ and the uv package manager (curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) are required.

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/Faceless0x7/AdaptixC2-MCP-Server
cd AdaptixC2-MCP-Server

2. Create an isolated virtual environment and install dependencies:

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

3. Configure connection parameters: Copy the configuration template and edit it with your details (IP, port, C2 credentials, endpoint):

cp .env.example .env

---

🤖 Connecting to LLMs

Add the server startup parameters to your MCP client configuration.

Example: Gemini CLI

Create the configuration file:

mkdir -p .gemini
nano .gemini/settings.json

Example configuration for Gemini CLI:

{
  "mcpServers": {
    "adaptixc2": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/home/kali/Desktop/AdaptixC2-MCP-Server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

---

🛡️ BOF Integration (Optional)

The server supports BOFs. To activate this functionality, additional setup steps are required on both the Teamserver and the MCP side.

1. Build and Install Extension-Kit

Clone and compile the modules from the official Extension-Kit repository:

git clone https://github.com/Adaptix-Framework/Extension-Kit
cd Extension-Kit
make

2. Configure profile.yaml in AdaptixC2

In the profile.yaml configuration file of your AdaptixC2 Teamserver, you must specify the path to the compiled file from the first step (it is important to use an absolute path):

axscripts:
  - "/full/path/to/Extension-Kit/extension-kit.axs"

For more details about the main C2 server: AdaptixC2 Documentation

3. Restricting AI Access via bofs.yaml

To minimize risk and avoid excessive tool exposure, the server enforces a strict default-deny allowlist for BOF modules.

Edit the bofs.yaml file in the root directory of AdaptixC2 MCP Server. You must explicitly list which commands the AI is allowed to leverage:

# Example: Granting access only to two required BOFs in AD
AD-BOF:
  - dcsync single
  - adwssearch

# Or allowing the entire category
ADCS-BOF: all 

Rules: