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File metadata and controls

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Agent 集成

IoM 通过 MCP（Model Context Protocol）和 Agent 命令体系，实现 LLM Agent 对 C2 的自动化操控。

概述

AI Agent 集成包含三个层面：

层面 机制 说明
接入层 MCP Server 将 IoM 能力暴露给外部 AI Agent
控制层 Agent 命令 管理 Agent 会话和 LLM Provider
操作层 chat / skill / schema / tool_call 对 Agent 发起自然语言任务、执行 Skill、查看和调用桥接工具

MCP 服务

MCP（Model Context Protocol）是连接 IoM 与外部 AI Agent 的标准协议。

启动 MCP

./iom --auth admin.auth --mcp 127.0.0.1:5005

也可以与 daemon 模式组合使用：

./iom --auth admin.auth --daemon --mcp 127.0.0.1:5005

暴露内容

MCP 服务会注册通用工具和 Client 命令接口：

  • Tools ：execute_command、execute_lua、search_commands、get_history，以及从 Cobra 命令树生成的命令 Tool
  • Resources ：从命令树生成的只读 Resource，用于查询 session、listener、artifact 等常用状态

支持的客户端

任何兼容 MCP 协议的客户端均可接入：

  • Claude Code / Claude Desktop
  • 任何支持 SSE 协议的 MCP Client

Agent 命令

chat

与 AI Agent 进行交互式对话：

chat "list current directory"     # 向当前 Agent 会话发送自然语言任务

对自托管 Agent 会话，可通过参数临时覆盖本地 config ai 中的模型或 Provider 偏好：

chat -m gpt-4o "do a network scan"
chat -p deepseek "enumerate running processes"

tapping

监听 Agent 的交互过程，实时查看 Agent 的思考和工具调用：

tapping                     # 监听当前 Agent 会话

输出格式包括：

  • ◀ REQ — 发送给 LLM 的请求
  • ▶ RSP — LLM 的响应（包含 text / ⚡tool 调用）
  • ↩ result — 工具执行结果

skill

使用预定义的 prompt 模板执行标准化操作：

skill list                  # 列出可用的 skill
skill recon                 # 执行侦查 skill
skill creds "AWS keys"      # 执行凭证收集，附带参数

!!! tip "内置 Skill" Skill 会按 ./skills/、~/.config/malice/skills/、内置资源的优先级查找。同名 skill 以本地文件优先。

当前内置 skill 包括：`recon`、`creds`、`exfil`、`privesc`、`persist`、`portscan`、`cleanup`。

详见 [Agent Skills 提案](../experiments/proposal-agent-skills.md)。

schema

查看当前 Agent bridge 已观察到的工具 schema：

schema

这通常用于确认桥接 Agent 暴露了哪些工具，例如 Bash、Read、Write、WebFetch、Grep 等。

tool_call

向当前 Agent 会话注入一次工具调用：

tool_call Bash '{"command":"id"}'
tool_call Read '{"file_path":"/etc/passwd"}'

工具名和参数需要匹配 schema 返回的定义。

AI 偏好配置

通过 config ai 管理 Client 本地 AI 偏好：

config ai                   # 查看当前 AI 偏好
config ai enable --provider openai --model gpt-5.4

Agent chat / skill 会把本地 config ai 中的 provider/model 作为偏好传给 Server；实际 endpoint、api key、proxy 由 Server 端 server.llm 解析。旧的 ask / analyze 命令仍可使用本地 endpoint/api key。

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