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我做了一个用自然语言挖漏洞的 AI 渗透工具：VulnClaw

C4安全

2026年7月27日 16:44
江苏

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一个网络小白的科技/科普频道

VulnClaw：说人话，打漏洞

AI 驱动的渗透测试 CLI 工具，让安全测试像聊天一样简单

GitHub: Unclecheng-li/VulnClaw | Star: 23 | Fork: 6 | License: MIT

0x00 先说痛点

做渗透测试，你是否经历过这些：

信息收集

阶段，Nmap、Masscan、Subfinder…工具一堆，命令记不住
* 漏洞发现

时，面对大量扫描结果，不知道先打哪个
* 漏洞利用

阶段，POC 要自己改，EXP 要自己找
* 报告编写

更是噩梦，截图、整理、格式化…测试1小时，写报告3小时

VulnClaw 的诞生，就是为了解决这些问题。

0x01 VulnClaw 是什么

VulnClaw 是一个 AI 驱动的渗透测试 CLI 工具，基于 LLM Agent + MCP 工具链 + 渗透 Skill 编排。

核心价值

你只需要说「帮我测试这个站」，剩下的，VulnClaw 来做。

0x02 核心特性一览

特性分布热力图

1. 自然语言驱动

不再需要记命令，你说什么，AI 就懂什么。

2. 多模型支持（8 个 Provider）

一键切换，想用哪个用哪个。

3. MCP 工具链（11 服务 / 23 工具）

4. 渗透 Skill 体系

20 个 Skill，138 个参考文档，覆盖渗透测试全流程。

5. 编解码/加解密工具（29 种）

6. 持续性渗透测试

默认配置

：100 轮/周期 × 10 周期 = 1000 轮
* 每周期

自动生成报告
* 跨周期

状态保持，越打越深入

7. 自动化报告 & PoC 生成

0x03 快速上手

安装

# 一键安装curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Unclecheng-li/VulnClaw/main/scripts/install.sh | bash# 或 pip 安装pip install vulclaw

使用方式

# 方式一：REPL 交互模式（推荐）vulnclaw# 方式二：单命令全流程vulnclaw run 192.168.1.100# 方式三：持续性渗透vulnclaw persistent 192.168.1.100# 方式四：仅信息收集vulnclaw recon target.com# 方式五：漏洞扫描vulnclaw scan target.com --ports 80,443,8080

REPL 交互示例

$ vulnclaw████████╗██╗  ██╗ █████╗ ██████╗ ███████╗╚══██╔══╝██║  ██║██╔══██╗██╔══██╗██╔════╝   ██║   ███████║███████║██████╔╝███████╗   ██║   ██╔══██║██╔══██║██╔═══╝ ╚════██║   ██║   ██║  ██║██║  ██║██║     ███████║   ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝╚═╝  ╚═╝╚═╝     ╚══════╝> 说人话，打漏洞[主机] 请输入目标: 192.168.1.100[模式] 选择模式 (1.自动 2.交互): 1[AI] 正在分析目标...[AI] 开始信息收集阶段...[MCP] 调用 http_scan 工具[发现] 目标开放端口: 80, 443, 8080[发现] Web服务: Apache/2.4.41[漏洞] 检测到可疑端点: /admin/login.php[AI] 开始漏洞利用阶段...[利用] 尝试 SQL注入检测... [疑似] 参数 id 未过滤[报告] 报告已生成: report_192.168.1.100_20260426.md[PoC] PoC脚本已生成: poc_sqli_192.168.1.100.py

0x04 架构解析

0x05 使用场景

场景	适用度	说明
CTF 竞赛	⭐⭐⭐⭐⭐	CTF Web/Crypto/Misc 专项，快速解题
授权渗透测试	⭐⭐⭐⭐⭐	自动化流程，提升效率
安全教学	⭐⭐⭐⭐	学习渗透测试思路和流程
红队演练	⭐⭐⭐⭐	持续性渗透，深度利用

0x06 与传统工具对比

维度	VulnClaw	传统工具
学习成本	低，说人话就行	高，需要记忆大量命令
自动化程度	高，全流程 AI 驱动	低，需要手动切换工具
工具数量	统一入口，11 MCP 服务	Nmap+Burp+SQLMap+…
报告生成	自动，Markdown + PoC	手动，耗时耗力
上下文保持	跨周期状态记忆	每次任务重头来
模型支持	8 种，灵活切换	固定工具集
扩展性	Skill + MCP，插件化	依赖工具更新