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coff0xc/autoredteam-orchestrator

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coff0xc/autoredteam-orchestrator 是从 https://github.com/coff0xc/autoredteam-orchestrator. 导入的 MCP 服务器候选

概览

coff0xc/autoredteam-orchestrator 是从 https://github.com/coff0xc/autoredteam-orchestrator. 导入的 MCP 服务器候选

概述（AI 翻译）

面向授权测试与 AI/MCP 攻击面审计的 local-first、MCP-native 安全自动化工作台。

中文 ·英语 ·Русский

能力成熟度 ·安全模型 ·安全审计

Beta / Research Preview — 优先支持静态分析、dry-run 与本地靶场。exploit、横向移动、持久化、C2、数据外传等高风险能力属于受限实验特性;policy 与 sandbox 元数据不等同于操作系统或容器级隔离。

目录

  • 概述
  • 能力
  • 快速开始
  • MCP Server 接入
  • Python SDK
  • CLI 命令清单
  • 配置与授权
  • AI/MCP 安全自审
  • 设计思路与方案
  • 安全与边界
  • 许可与免责

概述

AutoRedTeam-Orchestrator 在单一代码库中提供可组合的安全能力，并通过三个入口暴露：MCP Server、Python SDK 与 Typer CLI。产品主线是 AI 辅助的安全自动化——让 AI 编辑器与 Agent 通过 MCP 使用受控的安全能力，并对 AI/MCP 系统自身的攻击面做静态审计。

适用于授权实验、安全自动化研发、AI/MCP 安全审计、CTF 与教学。不是开箱即用的企业平台、自主攻击 Agent 或生产级 C2。

能力

能力域 状态 边界
侦察与漏洞检测（JSON/SARIF） Beta 仅限授权目标；暂无公开准确率基准
AI/MCP 攻击面静态自审 预览 只读 AST → SARIF;覆盖 FastMCP 与 低级 SDK
CVE 情报与 PoC 预览 NVD 同步、Nuclei 兼容执行
报告（JSON/SARIF/HTML） Beta HTML 转义加固进行中
编排 / 利用 / 后渗透 / C2 / 横向 / 持久化 受限实验 仅限一次性隔离靶场

完整定义见能力成熟度。

快速开始

单行安装（安装 autort 与 autoredteam-mcp 两个命令）：

等不及 PyPI 发布，从 Git 直装：

从源码运行（开发）：

只读、无网络的起步命令：

MCP 服务器接入

MCP Server 把安全能力暴露为 MCP 工具，供 AI 编辑器或 Agent 调用。它是 local-first 的：无云端、无遥测，仅限接收本地 stdio。

启动服务

两种等价方式：

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。

AutoRedTeam-Orchestrator

面向授权测试与 AI/MCP 攻击面审计的 local-first、MCP-native 安全自动化工作台。

中文 · English · Русский

能力成熟度 · 安全模型 · 安全审计

Beta / Research Preview — 优先支持静态分析、dry-run 与本地靶场。exploit、横向移动、持久化、C2、数据外传等高风险能力属于受限实验特性；policy 与 sandbox 元数据不等同于操作系统或容器级隔离。

目录

概述

AutoRedTeam-Orchestrator 在单一代码库中提供可组合的安全能力，并通过三个入口暴露：MCP Server、Python SDK 与 Typer CLI。产品主线是 AI 辅助的安全自动化——让 AI 编辑器与 Agent 通过 MCP 使用受控的安全能力，并对 AI/MCP 系统自身的攻击面做静态审计。

适用于授权实验、安全自动化研发、AI/MCP 安全审计、CTF 与教学。不是开箱即用的企业平台、自主攻击 Agent 或生产级 C2。

能力

能力域 状态 边界
侦察与漏洞检测（JSON/SARIF） Beta 仅限授权目标；暂无公开准确率基准
AI/MCP 攻击面静态自审 Preview 只读 AST → SARIF；覆盖 FastMCP 与 low-level SDK
CVE 情报与 PoC Preview NVD 同步、Nuclei 兼容执行
报告（JSON/SARIF/HTML） Beta HTML 转义加固进行中
编排 / 利用 / 后渗透 / C2 / 横向 / 持久化 Restricted Experimental 仅限一次性隔离靶场

完整定义见能力成熟度。

快速开始

单行安装（安装 autort 与 autoredteam-mcp 两个命令）：

pip install autoredteam-orchestrator                # PyPI
pipx install autoredteam-orchestrator               # 隔离环境
uvx --from autoredteam-orchestrator autort --help    # 免安装直接运行

等不及 PyPI 发布，从 Git 直装：

pip install "git+https://github.com/Coff0xc/AutoRedTeam-Orchestrator.git"
uvx --from git+https://github.com/Coff0xc/AutoRedTeam-Orchestrator autort --help

从源码运行（开发）：

git clone https://github.com/Coff0xc/AutoRedTeam-Orchestrator.git
cd AutoRedTeam-Orchestrator
pip install -r requirements.txt
python -m cli.main --help

只读、无网络的起步命令：

python -m cli.main ai-surface scan --path handlers --format sarif -o surface.sarif
python -m cli.main capabilities manifest --profile safe

MCP Server 接入

MCP Server 把安全能力暴露为 MCP 工具，供 AI 编辑器或 Agent 调用。它是 local-first 的：无云端、无遥测，仅限受信本地 stdio。

启动服务

两种等价方式：

autoredteam-mcp --stdio                # 安装后的命令（PyPI / Git）
python -m mcp_stdio_server --stdio     # 源码 checkout 运行

--stdio 选择 stdio 传输，这正是 MCP 客户端（Claude Code、Cursor、Windsurf、Kiro 等）所用的方式。

接入 AI 编辑器

Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端读取 mcpServers 键下的 JSON 配置。本项目最小 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "autoredteam": {
      "command": "autoredteam-mcp",
      "args": ["--stdio"],
      "env": {
        "AUTORT_CAPABILITY_PROFILE": "safe",
        "AUTOREDTEAM_AUTH_MODE": "strict",
        "AUTOREDTEAM_API_KEY": "replace-with-a-real-key"
在 GitHub 查看完整 README

安装

uvx --from autoredteam-orchestrator autort --help # 免安装直接运行
新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{ "mcpServers": { "autoredteam": { "command": "autoredteam-mcp", "args": ["--stdio"], "env": { "AUTORT_CAPABILITY_PROFILE": "safe", "AUTOREDTEAM_AUTH_MODE": "strict", "AUTOREDTEAM_API_KEY": "replace-with-a-real-key" } } } }