微信小程序安全审计领域的颠覆性工具诞生！23个MCP工具让AI自动完成渗透测试

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棉花糖网络安全工具箱

2026年7月28日 10:40
四川

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本工具仅供安全研究与学习使用，请勿用于未授权的目标，使用者须自行承担相关法律责任。

重点导读简介

First 是一款专为微信小程序安全调试设计的开源框架，基于 Frida 动态注入技术与 CDP（Chrome DevTools Protocol）代理协议构建。该框架支持 Windows 与 macOS 双平台，提供 GUI 与 CLI 两种运行模式。核心亮点在于完整的 MCP（Model Context Protocol）工具集封装，共计 23 个标准工具函数，允许 AI Agent 通过自然语言完成完整的小程序安全测试流程，包括路由枚举、凭证提取、网络请求 Hook、云函数审计、敏感信息扫描等操作。

重点导读核心技术架构

PART 01Frida 动态注入

框架通过 Frida 将调试代理注入微信客户端进程，实现对小程序的动态监控与控制。注入机制支持 wxapkg 包文件的解密解包、网络请求拦截、JavaScript 上下文篡改等底层操作。核心注入逻辑封装于 frida/ 目录，hook 脚本存放于 hook_scripts/ 目录。

PART 02CDP 代理桥接

CDP 代理层作为桥梁，将微信小程序的调试协议转换为 Chrome DevTools 可识别的标准协议。开发者可直接使用 Chrome DevTools 连接 ws://127.0.0.1:62000 进行断点调试。代理层实现位于 src/engine.py，包含会话管理、帧枚举、对象查询等核心功能。

PART 03MCP Server 封装

MCP Server（mcp_server.py）将全部调试能力以 JSON-RPC 2.0 协议暴露为标准 MCP 工具。Server 支持 stdio 与 SSE 两种传输模式，可与 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot 等 AI 工具集成，实现自然语言驱动的自动化测试。

PART 04模块结构

重点导读核心功能解析

PART 05路由枚举与导航

get_all_routes 工具自动枚举小程序所有已注册页面路由，并标注 tabBar 页面。navigate_to_route 支持指定路由跳转，自动识别 tabBar 页面并使用 switchTab 接口。该功能基于 nav_inject.js 实现，通过 Hook AppBrandPage 构造器获取路由注册信息。

PART 06凭证提取

read_storage 与 dump_all_storage 分别实现单键读取与全量导出本地存储。get_user_credentials 从存储与 globalData 中自动提取 token、openid、session 等认证凭据。提取逻辑位于 src/extractor.py，支持自动识别常见凭证字段命名模式。

PART 07网络请求监控

start_network_capture 安装 wx.request Hook，捕获所有小程序发出的 HTTP 请求。get_captured_requests 获取捕获结果列表，支持保留或清空记录。replay_request 支持在小程序上下文内重放或构造 HTTP 请求，用于测试鉴权绕过与参数注入。

PART 08云函数审计

enable_cloud_function_hook 注入 Hook 监控所有 wx.cloud.callFunction 调用。get_cloud_calls 获取捕获的调用记录，包含函数名与参数。call_cloud_function 支持直接调用指定云函数并自定义参数，用于测试鉴权缺失与越权漏洞。云函数 Hook 脚本为 cloud_audit_inject.js。

PART 09静态分析

decompile_wxapkg 解密解包 wxapkg 小程序包文件到 output/ 目录。scan_sensitive_info 扫描已解包源码，检测 API Key、JWT Secret、IP 地址、云存储配置、手机号、身份证等敏感信息。find_api_endpoints 从 JavaScript 源码中提取所有 HTTP(S) URL 与 API 路径。

PART 10鉴权绕过

bypass_auth_check 集成常见鉴权绕过手法的自动化探测，包括 token 伪造、admin 角色提权、登录态检查跳过等策略。

重点导读截图预览

PART 11主界面

主界面

PART 12路由导航

路由导航

PART 13云函数分析

云函数分析

PART 14调试开关

调试开关

PART 15敏感信息提取

敏感信息提取-1

敏感信息提取-2

敏感信息提取-3

重点导读MCP 工具速查

重点导读环境要求

重点导读支持的微信版本

Windows 平台推荐微信版本 4.1.0.30，macOS 平台推荐版本 4.1.7.30。框架支持多版本兼容列表涵盖从 11581 到 19201 的多个 WMPF 构建版本。

重点导读项目开源地址如下：

https://github.com/notstarr/First

本公众号非项目作者，仅做技术分享。

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