文章总结： 本文介绍如何用Trae智能体通过MCP协议驱动Yakit构建自动化渗透测试工作流，涵盖环境搭建、MCP配置、智能体创建及实战验证。实战中发现Druid弱口令、Swagger暴露等6个漏洞，并泄露大量数据。文章强调需合规授权使用，工具仅辅助决策，最终研判仍需人工把关。 综合评分： 70 文章分类： 渗透测试,AI安全,安全工具,实战经验

从零搭一套 AI安全工作流：Trae + Yakit联动渗透测试保姆级教学（附带实战护网案例截图）

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2026年9月14日 12:02 江西

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0x00  前言

用Trae + Yakit 联动搞自动化渗透，这事儿我跑通了。从零搭一套轻量级 AI 漏洞检测流水线，靠智能体调度 MCP 驱动 Yakit 干活，实战验证整条链路可用。下面手把手教你复刻。

0x01  环境搭建与工具联动配置

整套方案主打轻量——不需要虚拟机，Windows / Mac 都能跑，跟着做就行。四个步骤搞定环境：装工具、开 MCP、建智能体、绑配置，半小时内全通。

1.1  基础环境准备

先把 Trae 和 Yakit 的最新版装上。Yakit 装完别关，让它挂着跑，端口别被占，防火墙记得放行。

装完 Yakit 打开就是这界面——MITM 交互式劫持页，左边是 17 个被动检测插件（SQL 注入、XSS、命令注入啥都有），右边是代理参数配置，默认监听 127.0.0.1:8083。别急着点”劫持启动”，先把 MCP 开了再说。

1.2  开启 Yakit 的 MCP 服务

打开 Yakit，点右上角齿轮 → 试验性功能 → Yak MCP，进入 MCP 配置页。这是让 AI 能”遥控” Yakit 的关键一步。

配置页面能开三类能力开关：MCP 内置工具（port_scan、httpflow 这些老牌 Yak 工具集）、AI Tool Framework（代码审计、脚本执行等 AI 能力）、桥接外部 MCP（把其他 AI Agent 的工具也拉进来）。底下还有一大排可开关的工具清单，按需启用就行。

配置完点启用，MCP 服务就跑起来了。选 SSE 模式，地址 http://127.0.0.1:11432/sse，页面底部会绿字提示”MCP 服务已启动”。旁边还贴心给了 JSON 配置，复制出来后面要用。

1.3  创建渗透测试智能体

环境通了我们回到 Trae，新建一个自定义智能体。你可以手动填表，也可以直接点右上角的「智能生成」——对，就是那个带绿色加号的按钮。

点完「智能生成」会弹出个窗口，你只要用大白话描述想要啥智能体就行——比如”帮我做个护网渗透测试的智能体，用 Yakit 扫漏洞”，它就自动帮你把名称、提示词、调用规则全填好。懒人福音，填表地狱直接解脱。

填完之后能看到完整的智能体配置页：名字、提示词（写清楚这是什么场景的安全评估智能体）、调用时机——”在 xx 场景对目标做渗透测试时调用”

配置好智能体后，Trae 会把这个智能体加到可调用列表里。在「Agent」菜单里能看到你的「福州护网渗透测试」智能体，红色框标注的是「编辑工具」入口，方便后续调整。

1.4  配置 MCP 协议并绑定工具

到 Trae 的智能体配置页，点「工具 → 添加 MCP Server → 手动配置」，把 Yakit MCP 的 JSON 配置粘进去。保存后勾选「Yakit MCP」绑定到你的渗透智能体，通道就算打通了。

在 MCP 管理页能看到刚加的「yakit」服务器，绿勾代表连接正常，开关是开着的，就说明 MCP 通道已经通了。

点击「手动配置」后弹出一个 JSON 输入框，把 Yakit MCP 的地址粘进去就行。配置不长，就几行：类型 SSE，地址 http://127.0.0.1:11432/sse。弹窗底下还有个黄色警告”配置前请确认来源，甄别风险”——官方提醒你别乱粘别人的配置，安全第一。

到这里，环境搭建全部完成。Yakit MCP 通了，Trae 智能体绑好了，接下来就是实战环节。

0x02  测试实操与结果展示

纸上谈兵没意思，拿 HW 实战说话。下面用真实业务目标跑一遍 AI 渗透测试全流程，看看这套组合拳到底能打多重。

2.1  下发测试任务

在 Trae 智能体里直接输入检测指令就行。比如”测试这个链接有没有 SQL 注入”或者”换一个目标，这个 IP 被提交过了”——Trae 自动调度 MCP 去调 Yakit 干活

AI 收到任务后，自动查看之前的快速扫描结果，从里面筛选出还没测过的新目标。中间还顺手帮你破解了 MD5 密码、生成了 PoC 成果报告，整个流程一条龙——你只管说”换目标”，它就自己去翻结果找新靶子。

AI 接到指令后，先验证目标链接能不能通，通了就开始疯狂发 payload——连续调用了多次 Yakit 的 HTTP 请求工具，把各种 SQL 注入的测试 payload 挨个砸过去。你只管提需求，剩下的它自己编排。

2.2  自动化执行过程

Trae 自己拆解任务、编排步骤，调度 Yakit 对目标跑渗透测试——你全程看戏。AI 会自动写脚本、跑端口探测、发现漏洞后自主决定下一步打哪里，比你在那手动一个个测快了不知道多少倍。

跑起来之后，AI 先自动探测 Web 端口，发现目标有 Druid 监控和 Swagger UI 两个大宝贝。Druid 默认弱口令 admin/admin 居然能登录？Swagger 接口文档也暴露在外面？AI 立刻调转枪头，先打这两个方向。

自动探测到 8082 端口跑的是后端 API 服务，一口气发现了 4 个可利用点：Druid 登录页可访问、Swagger v2/v3 接口文档都在、登录接口不校验验证码、验证码图片接口不用认证就能拿。AI 直接规划了 3 步后续行动：验证 Druid 弱口令、解析 Swagger 测未授权接口、暴力破解登录密码。

2.3  测试结果与报告输出

最终确认了 6 个漏洞：2 个高危、2 个中危、2 个低危。高危的已经实际拿到数据和下载到文件了。

以上是漏洞确认结果。但最炸裂的还在后面——AI 在深挖数据的时候，发现数据泄露规模远超预估：一张表就泄露了 24 万条记录，另一张 11 万条，最少的也有一万。数据表名和敏感内容都脱敏了，但光看记录数就够让人倒吸一口凉气。

写在最后

整条链路跑下来，从环境搭建到出报告，核心就是三件事：Trae 当大脑，MCP 当神经，Yakit 当拳头。AI 帮你拆任务、编步骤、写脚本、跑检测、出结果，你只管发号施令和拍板决策。

当然话说回来，这套方案本质是辅助工具，不是全自动骇客套件——合规边界、目标授权、结果研判还是得人把关。工具再强，也替代不了安全人的判断力。

感兴趣的同学可以按上面的步骤自己搭一套试试，有问题评论区见。

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