开源AI渗透测试器，能证明每一个发现。机器预言机会重运行每个漏洞;经过验证的漏洞会发来一个你可以自己重放的证明胶囊。
概览
⚠️ 安装即表示您同意该AUP和条款。全文在负责任使用中 ↓ PTAI 是一个由人工智能驱动的渗透测试工具，会重新运行每一次漏洞以确认。它会进行侦察、登录，并将发现串联成多步攻击路径，但不会要求你信任结果。就像 TruffleHog 通过登录确认泄露的秘密一样，ptai 通过重跑漏洞来确认网络发现：发现会保持候选状态，直到机器预言机从中 N 重现出它，只有在那时它才会获得 VERIFIED 徽章。第三方扫描器输出（核、Nikto、zap）会被保留，直到 Oracle 重新验证。扫描噪声训练团队忽视工具，因此报告只包含 ptai 能证明的内容，每个已验证的发现都配有便携式的证明胶囊，你可以自己回放。 今天。在一个故意设置漏洞的测试蜜罐中，23项发现在这些类别中得到了验证。在一家库存的OWASP果汁店上，运行在你的笔记本电脑上。没有云，没有遥测。
概述（AI 翻译）
网站 ·快速入门 ·漏洞赏金 ·验证 ·文档 ·问题
Pentest-AI 是一款开源的 AI 渗透测试和漏洞赏金工具，能够证明每一项发现。 它将 AI 客户端或模型连接到真实的渗透测试工作流程——调查网页应用，发现并重现漏洞，并利用 机器预言机验证漏洞是否有效。没有证据，就没有发现：经过验证的结果会带来你可以自己重播的证据。
通过MCP（Claude代码、Codex、光标、VS代码）、CLI或CI/CD使用。模型驱动调查;独立的预言机决定发现是否获得验证判决——因此输出是信号，而非AI的粗糙。
**为授权漏洞赏金打造：**导入程序范围（HackerOne、Bugcrowd、Intigriti、YesWeHack），执行范围强制操作，并将每个已验证的发现转化为平台提交。跳转到漏洞奖励工作流程→
只测试你拥有或明确授权评估的系统。在执行任务前，请阅读可接受使用政策和条款。
快速开始
推荐阅读：Codex 或 Claude Code
使用 Python 3.10–3.14 并安装 pipx
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
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,
安装
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →