0xsteph/pentest-ai
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모든 발견을 증명하는 오픈소스 AI 펜테스터. 기계 오라클이 각 익스플로잇을 재실행하고; 검증된 버그가 직접 재생할 수 있는 증명 캡슐을 보내줍니다.
개요
⚠️ 설치함으로써 귀하는 AUP와 이용 약관을 수락하는 것입니다. 책임 있는 사용 중 전체 텍스트 ↓ ptai는 AI 기반 침투 테스트 도구로, 모든 익스플로잇을 다시 실행해 확인한다. 정찰을 실행하고 로그인하며, 결과를 다단계 공격 경로로 연쇄 처리하지만, 결과를 신뢰하라고 요구하지는 않는다. TruffleHog가 유출된 비밀을 로그인해 확인하듯, ptai는 익스플로잇을 다시 실행하여 웹 발견을 확인한다: 발견은 기계 오라클이 N에서 N을 재현할 때까지 후보로 남아 있으며, 그 후에야 VERIFIED 배지를 획득한다. 서드파티 스캐너 출력(nuclei, nikto, zap)은 오라클이 재검증할 때까지 보류된다. 스캐너 잡음은 팀이 도구를 무시하도록 훈련시키므로, 보고서는 ptai가 증명할 수 있는 것만 담고, 각 검증된 발견은 휴대용 증명 캡슐과 함께 직접 재생할 수 있다. 오늘. 의도적으로 취약하게 만든 테스트 허니팟에서, 23개의 결과가 해당 클래스에서 검증되었습니다. 기본 OWASP 주스 샵에서, . 노트북에서 실행됩니다. 클라우드도 없고, 텔레메트리도 없습니다.
개요(AI 번역)
웹사이트 · 빠른 시작 · 벌레 현상금 · 검증 · 문서 · 문제
Pentest-AI는 모든 발견을 증명하는 오픈 소스 AI 침투 테스트 및 버그 바운티 도구입니다. AI 클라이언트나 모델을 실제 펜테스트 워크플로우에 연결해 웹 애플리케이션 조사, 취약점 발견 및 재현, 그리고 머신 오라클을 사용해 익스플로잇이 실제로 작동하는지 검증합니다. 증거 없이는 발견도 없고, 검증된 결과는 직접 재생할 수 있는 증거를 담고 있습니다.
MCP(Claude Code, Codex, Cursor, VS Code), CLI에서 사용하거나, CI/CD에서 사용할 수 있습니다. 모델이 조사를 주도합니다; 독립적인 오라클이 발견이 검증된 판결을 받는지 결정하므로, 결과는 AI 슬롭이 아니라 신호입니다.
**승인된 버그 현상금을 위해 구축됨: 프로그램의 범위(HackerOne, Bugcrowd, Intigriti, YesWeHack)를 가져오고, 범위 강제 참여를 실행하며, 검증된 발견을 플랫폼 제출으로 전환하세요. 버그 현상금 워크플로우로 이동하세요→
자신이 소유하거나 명시적으로 평가 권한이 있는 시스템만 테스트하세요. 참여 전에 허용 가능한 사용 정책과 약관을 읽으세요.
퀵 스타트
추천: 코덱스 또는 클로드 코드
Python 3.10–3.14를 사용하고 pipx를 설치하세요
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README
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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,
설치
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →