利用mcp sqlmap 验证漏洞

背景

最近在工作中想要集成AI来帮助运营漏洞检测。之前我已经写过一个 mcp-request
工具，使用MCP协议让AI帮忙发送和验证漏洞，但只能处理简单的漏洞场景。

对于SQL注入这种复杂场景，mcp-request 虽然能实现，但存在明显问题：

现有方案的局限性

  1. AI智能程度依赖性强：AI需要足够聪明才知道怎么构造注入payload，遇到盲注等复杂场景就束手无策
  2. 效率极低：AI每次发包都要思考很久，速度贼慢，完全不适合批量检测
  3. 上下文消耗巨大：复杂的注入测试会产生大量上下文，浪费token且影响性能

解决方案：引入SQLMap重型武器

经过思考，最简单有效的方法就是集成 SQLMap——这个业界最成熟的SQL注入检测工具。

写了一个小 demo 测试 : https://github.com/godzeo/mcp-sqlmap

核心优势

  1. 检测准确性极高：如果SQLMap能跑出结果，几乎可以100%确定存在注入漏洞
  2. 执行速度快：相比AI逐个思考payload，SQLMap的快速遍历机制效率高得多（并非所有场景都适合用AI）
  3. 功能完整性：不仅能检测，还能进行深度利用，如列举数据库名、表名等

技术实现思路

  1. 架构设计

最初考虑过HTTP streaming的实时通信方式，但实际测试发现SQLMap运行时间较长，经常出现超时问题。

我之前使用过SQLMap的API模式批量扫描，主要处理GET请求，那种场景确实比较简单。

  1. 核心挑战

但在实际工作场景中面临一个关键问题：需要完整的POST和GET请求支持。

公司环境下的扫描通常携带复杂的鉴权header：

  • JWT令牌
  • 会话Cookie
  • 自定义认证头
  • CSRF令牌等

在复现和验证漏洞时，这些认证信息必不可少。

最终方案：-r参数方式

经过多次实验，最稳定可靠的方法是使用SQLMap的 -r 参数读取完整HTTP请求文件：

sqlmap -r request.txt –batch –flush-session

这种方式的优点：

  • 完整保留HTTP请求的所有header信息
  • 支持POST请求体
  • 兼容复杂的认证机制
  • 避免URL解析时的信息丢失
  1. 关键技术细节

HTTP请求格式化挑战

最大的技术难点是在prompt中指导AI正确格式化HTTP请求。这个调试过程花费了大量时间，因为：

  • 格式描述困难：很难在prompt中准确描述HTTP请求的标准格式
  • header完整性：必须包含Host等关键头部信息

最终的解决方案是在MCP工具的描述中详细说明格式要求：

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@mcp.tool()
def submit_scan(
http_request: str = Field(description="""HTTP 请求报文原文。格式要求:
• 使用 \\n 表示换行符 (JSON转义格式)
• 必须包含完整的HTTP请求头，特别是Host头
• GET请求以 \\n\\n 结束
• POST请求在头部后用 \\n\\n 分隔，然后跟请求体
...
""")
  1. 异步任务处理

为了避免SQLMap长时间运行导致的超时，实现了完整的异步任务处理机制：

  1. 结果解析

输入（用户在Claude Code中的prompt）：
使用现有的 SQL注入 MCP 工具，帮我检测这个 HTTP 流量是否有注入：

GET /Less-1/?id=1 HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:8888
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept: /
User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36
Cache-Control: max-age=0

image.png

未来优化方向

现在这只是一个小demo , 后续遇到问题, 还有很多地方需要优化

短期优化

  1. 增加更多 参数指定,
  • SQLMap参数优化（level risk dbms technique等）
  • 支持更多注入类型检测
  1. 任务管理方面还是要优化, 现在这个有的扫描时间太长了, AI 不够智能的话, 还有默认的对话超时, 会导致失败. 必须再想一想任务编排怎么办