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✨ 개요

** 어댑터C2 MCP Server**는 MCP 프로토콜을 통해 AdaptixC2 프레임워크를 사용하여 LLM 에이전트와 상호 작용하고 자동화 작업을 가능하게 합니다.

그것은 AI 구동 빨간색 팀, 포스트 폭발 작업 자동화, C2 환경 내에서 제어 도구 실행을 허용합니다.

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♨ 설치 및 설치

Python 3.11+ 및 uv 패키지 관리자(curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)가 필요합니다.

1. 저장소를 복제:

2. 격리된 가상 환경을 창조하고 의존성을 설치하십시오:

3. 연결 모수를 구성하십시오: 구성 템플릿을 복사하고 세부 사항 (IP, 포트, C2 자격, 엔드포인트)로 편집하십시오.

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LLM에 연결하기

MCP 클라이언트 구성에 서버 시작 매개 변수를 추가합니다.

예제: Gemini CLI

설정 파일 만들기:

** Gemini CLI에 대한 샘플 구성 : **

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️ BOF 통합 (선택 사항)

서버는 BOF를 지원합니다. 이 기능을 활성화하려면 Teamserver와 MCP 측 모두에 추가 설정 단계가 필요합니다.

##1. 확장 키 구축 및 설치 Clone 및 공식 Extension-Kit 저장소에서 모듈을 컴파일:

##2. 프로필 구성.

AdaptixC2 MCP Server

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✨ 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.

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🚀 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

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🤖 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"
      ]
    }
  }
}

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🛡️ 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: