AI+安全 | 解锁 AI 远程应急响应新时代—Trae+SSH-MCP 自动应急排查远程服务器

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随着大模型能力不断扩展，越来越多的自动化运维场景开始探索让 AI 直接执行远程命令、管理文件乃至持久化会话。MCP（Model Context Protocol） 已成为连接 AI 与外部工具的标准协议，通过它，我们可以安全、标准化地让 AI 系统执行复杂任务。

今天重点分享一个实用工具：ssh-mcp —— 一个基于 MCP 协议的 SSH 操作桥接服务，它让 AI 能够通过标准化接口访问远程服务器，执行 Shell 命令、管理会话、传输文件等功能，不需要人工敲终端。
一、SSH-MCP介绍

1.什么是 ssh-mcp？

ssh-mcp 是一个使用 MCP 协议封装的 SSH 工具，它把 SSH 服务抽象成可被大模型调用的标准接口，实现：

远程 SSH 连接管理；命令执行与结果反馈；tmux 会话管理（持久会话、发送按键、捕获输出）；文件上传/下载、查看文件内容；认证支持（密码/密钥）；智能阻塞检测与超时控制。

它相比传统脚本式 SSH 更适合与 AI 工具配合，因为：

支持自然语言触发；不暴露敏感命令；通过 MCP 约束执行范围；可集成到 Trae、Cursor、Claude Code 等生态。

2.使用前准备

在开始配置之前，请确保开发环境满足以下要求：

Node.js（最新版推荐）；npm / pnpm 安装工具；Git；你的 MCP 客户端（如 Trae、Cursor、Claude Code）已准备好；远程服务器允许 SSH 访问（带密码或密钥）。

关注公众号“藏剑安全”，后台回复“ssh-mcp”获得下载链接
二、Trae + SSH-MCP 配置实战

这里以 Trae 为例说明如何将 ssh-mcp 集成到 Trae 的 MCP 服务列表里：
1.下载安装ssh-mcp

把仓库克隆到本地并构建：
git clone https://github.com/shuakami/mcp-ssh.git
cd mcp-ssh
npm install
npm run build

构建成功后，你将得到一个可通过 MCP 启动的本地 SSH MCP 服务。
2. 配置 MCP Servers

编辑 Trae 的 MCP 配置文件添加如下内容：
{
  "mcpServers": {
    "ssh-mcp": {
      "command": "pythonw",
      "args": [
        "C:/Users/你的用户名/mcp-ssh/bridging_ssh_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

注意：请将命令路径替换为你实际构建后的路径。

3. 启动服务

配置好之后，勾选ssh-mcp，它会自动启动 MCP 服务。然后你就可以开始使用了。
三、使用场景示例

1. 创建 SSH 连接

在 Trae 内通过自然语言指令：

“帮我创建一个 SSH 连接到服务器 192.168.1.10，用户名 root，密码 mypass123。”

AI 会调用 MCP 接口创建连接对象。


2. 执行命令

当连接建立后，通过以下消息自动执行命令：

“在服务器上执行 ls -la /var/www，然后返回输出。”

ssh-mcp 获取命令参数、执行并返回结果。


3. tmux 会话管理（可选）

如果你希望启动一个 tmux 会话运行长时间任务：

“新建 tmux 会话 deploy，运行 npm run deploy，并返回状态输出流。”

AI 会通过 ssh-mcp 的会话管理能力完成这一操作。
四、SSH-MCP实战

这里测试使用青少年CTF练习平台里的公交车系统攻击事件排查这个题目，下发赛题后会提供对应的ssh链接和root账号密码



靶场环境就不打码了，容器生存周期有限



使用mcp进行连接



开始解题。
任务一

分析环境内的中间件日志，找到第一个漏洞(黑客获取数据的漏洞)，然后通过分析日志、流量，通过脚本解出黑客获取的用户密码数据，提交获取的前两个用户名，提交格式：flag{zhangsan-wangli}



可以看到AI已经分析出中间件为Apache，web攻击类型为sql注入



最后给出了分析结果，并生成了提交flag



提交验证，结果正确



任务二

黑客通过获取的用户名密码，利用密码复用技术，爆破了FTP服务，分析流量以后找到开放的FTP端口，并找到黑客登录成功后获取的私密文件，提交其文件中内容，提交格式：flag{xxx}



可以看到AI很快分析出了结果，并给出了flag，同时提供了后续排查方向和建议



提交验证，结果正确



任务三

可恶的黑客找到了任意文件上传点，你需要分析日志和流量以及web开放的程序找到黑客上传的文件，提交木马使用的密码，提交格式：flag{password}



AI同样很快分析出了结果：



提交验证，结果正确


任务四

分析流量，黑客植入了一个web挖矿木马，这个木马现实情况下会在用户访问后消耗用户的资源进行挖矿(本环境已做无害化处理)，提交黑客上传这个文件时的初始名称，提交格式：flag{xxx.xxx}



因为上传的webshell后续通信都是加密混淆后的，AI第一次并未识别出来。



更新指令，提示AI将流量包下载到本地，结合使用wiremcp来分析流量包

wiremcp的使用和安装参考上一篇文章：

AI+安全｜让你的 AI “看懂”网络流量 —— 使用Trae+Wireshark mcp挑战2025 CISCN 流量分析题



通过ssh-mcp下载流量包result1.pcap到本地



最后通过wiremcp+自动编写的py解密脚本，成功解出



提交验证，结果正确


任务五：

分析流量并上机排查，黑客植入的网页挖矿木马所使用的矿池地址是什么，提交矿池地址(排查完毕后可以尝试删除它)提交格式：flag{xxxxxxx.xxxx.xxx:xxxx}



其实在任务四AI就已经识别出攻击者上传的map.php存在混淆的js代码，因此这个题也是很快就直接解出了

提交验证，结果正确


五、总结

可以看到ssh-mcp在进行自动化应急响应上，效率、准确率都非常高，能够自动排查进程、网络连接情况、日志流量，并且可以自动编写python脚本进行流量解密，也可以将流量包下载到本地，结合wiremcp对流量包进行进一步的解密排查，整体而言效果还是不错的。

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