WireMCP

WireMCP 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，旨在为大型语言模型（LLMs）提供实时网络流量分析能力。通过利用基于 Wireshark 的 tshark 构建的工具，WireMCP 捕获并处理实时网络数据，为 LLMs 提供结构化的上下文信息，以帮助完成威胁狩猎、网络诊断和异常检测等任务。

功能

WireMCP 向 MCP 客户端暴露以下工具，增强 LLM 对网络活动的理解：

• capture_packets: 捕获实时流量，并将原始数据包作为 JSON 返回，使 LLMs 能够分析数据包级别的细节（例如 IP 地址、端口、HTTP 方法）。
• get_summary_stats: 提供协议层次统计信息，让 LLMs 了解流量组成概览（例如 TCP 与 UDP 使用情况）。
• get_conversations: 提供 TCP/UDP 会话统计信息，允许 LLMs 跟踪端点之间的通信流。
• check_threats: 捕获 IP 并将其与 URLhaus 黑名单进行比对，为 LLMs 提供威胁情报上下文，以识别恶意活动。
• check_ip_threats: 针对特定 IP 地址执行针对多个威胁源的目标威胁情报查询，提供详细的信誉和威胁数据。
• analyze_pcap: 分析 PCAP 文件，以 JSON 格式提供全面的数据包数据，支持对捕获后的网络流量进行详细分析。
• extract_credentials: 扫描 PCAP 文件中来自各种协议（如 HTTP 基本认证、FTP、Telnet）的潜在凭证，辅助安全审计和取证分析。

如何帮助 LLMs

WireMCP 通过以下方式填补了原始网络数据与 LLM 理解之间的鸿沟：

• 流量上下文化：将实时数据包捕获转换成结构化输出（JSON、统计），使得 LLMs 可以解析和推理。
• 威胁检测：集成 IOCs（当前使用 URLhaus）来标记可疑 IP，增强 LLM 驱动的安全分析。
• 诊断：提供详细的流量洞察，使 LLMs 能够协助故障排除或识别异常。
• 叙述生成：LLMs 可以将复杂的数据包捕获转化为连贯的故事，使非技术用户也能理解网络分析。

安装

先决条件

• Mac / Windows / Linux
• Wireshark（安装 tshark 并确保其在 PATH 中可访问）
• Node.js（推荐 v16+）
• npm（用于依赖项安装）

设置

1. 克隆仓库：
   bash
   git clone https://github.com/0xkoda/WireMCP.git
   cd WireMCP

2. 安装依赖项：
   bash
   npm install

3. 运行 MCP 服务器：
   bash
   node index.js

注意：确保 tshark 在你的 PATH 中。WireMCP 将自动检测它或回退到常见的安装位置（例如，在 macOS 上为 /Applications/Wireshark.app/Contents/MacOS/tshark）。

与 MCP 客户端一起使用

WireMCP 可以与任何符合 MCP 标准的客户端配合工作。以下是流行客户端的例子：

示例 1: Cursor

编辑 Cursor -> 设置 -> MCP 中的 mcp.json 文件：

json
{
"mcpServers": {
"wiremcp": {
"command": "node",
"args": [
"/ABSOLUTE_PATH_TO/WireMCP/index.js"
]
}
}
}

位置 (macOS): /Users/YOUR_USER/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

其他客户端

此 MCP 与其他客户端也能很好地工作。在其 MCP 服务器设置中使用命令 node /path/to/WireMCP/index.js。

示例输出

运行 check_threats 可能会得到如下结果：

捕获的 IP:
174.67.0.227
52.196.136.253

与 URLhaus 黑名单对比威胁检查：
URLhaus 黑名单中未检测到威胁。

对捕获文件运行 analyze_pcap：

json
{
"content": [{
"type": "text",
"text": "分析的 PCAP: ./capture.pcap\n\n唯一 IP:\n192.168.0.2\n192.168.0.1\n\n协议:\neth:ethertype:ip:tcp\neth:ethertype:ip:tcp:telnet\n\n数据包数据:\n[{"layers":{"frame.number":["1"],"ip.src":["192.168.0.2"],"ip.dst":["192.168.0.1"],"tcp.srcport":["1550"],"tcp.dstport":["23"]}}]"
}]
}LLM可以使用这些输出来：

• 提供网络活动的自然语言解释
• 识别模式和潜在的安全问题
• 提供上下文感知的建议
• 生成人类可读的报告

路线图

• 扩展IOC提供者：当前使用URLhaus进行威胁检查。未来的更新将集成其他来源（例如，IPsum、Emerging Threats）以扩大覆盖范围。

贡献

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许可证

MIT

致谢

• Wireshark/tshark团队提供了优秀的数据包分析工具
• Model Context Protocol社区提供了框架和规范
• URLhaus提供了威胁情报数据