在 MCP Client for Ollama (ollmcp) 基础上，集成 HexStrike 安全自动化、双路 RAG 知识库 与 自主多代理 调度，让本地 Ollama 模型通过 MCP 完成渗透测试辅助、漏洞知识检索与安全分析。

仓库地址： https://github.com/clutch-61/hexstrike_augment

• HexStrike AI：通过子模块接入 hexstrike-ai，提供大量安全测试 MCP 工具
• 双 RAG 知识库
  • rag-knowledge-base：基于 ChromaDB + Ollama embedding 的轻量检索（rag_knowledge_base/）
  • hexstrike-rag：BM25 + 向量 + 重排完整管线，支持 Mock / Qdrant 生产模式（hexstrike_rag/）
• 自主多代理：Strategy / Selector / Executor 三层架构，智能筛选工具、降低 token 开销（输入 ma 启用）
• Ollama 本地推理：兼容 tool calling，支持流式输出、HIL 人工确认、模型热切换等 ollmcp 能力

flowchart TB
  subgraph client["mcp_client_for_ollama / ollmcp"]
    CLI[TUI 客户端]
    MA[多代理 ma 模式]
  end

  subgraph mcp["MCP 服务"]
    HS[hexstrike-ai]
    RAG1[rag-knowledge-base]
    RAG2[hexstrike-rag]
    UR[ultrarag 可选]
  end

  Ollama[Ollama LLM] --> CLI
  CLI --> MA
  CLI --> HS
  CLI --> RAG1
  CLI --> RAG2
  CLI -.-> UR

  HS --> HexSrv[HexStrike Server :8888]
  RAG1 --> Chroma[(chroma_db)]
  RAG2 --> Qdrant[(Qdrant 可选)]

hexstrike_augment/
├── mcp_client_for_ollama/     # ollmcp 客户端 + 多代理模块
├── mcp/                       # git 子模块 → hexstrike-ai
├── rag_knowledge_base/        # ChromaDB RAG 库
├── hexstrike_rag/             # 增强 RAG（BM25、Qdrant、重排等）
├── rag_mcp_server.py          # Chroma RAG MCP 入口
├── hexstrike_rag_mcp_server.py  # 增强 RAG MCP 入口
├── ultrarag_integration/      # UltraRAG 可选集成
├── build_knowledge_base.py    # 构建 Chroma 知识库
├── *.example.json             # MCP 配置模板（复制后改路径）
├── start_with_multi_agent.sh  # Linux 启动脚本
├── start_with_multi_agent.ps1 # Windows 启动脚本
└── HEXSTRIKE_INTEGRATION_GUIDE.md

详细说明见：

• Python 3.10+
• Ollama（本地运行，建议 ollama pull qwen3 等支持 tool calling 的模型）
• Git（含子模块支持）

可选（按功能启用）：

• HexStrike 后端服务（http://localhost:8888）
• Qdrant / Redis（hexstrike-rag 真实管线，见集成指南）
• nomic-embed-text（构建 Chroma 知识库时）

git clone --recursive https://github.com/clutch-61/hexstrike_augment.git
cd hexstrike_augment

若已克隆但未拉子模块：

git submodule update --init --recursive

pip install mcp rich typer httpx ollama

# HexStrike MCP 子模块
pip install -r mcp/requirements.txt

# 增强 RAG（Mock 模式即可联调）
pip install -r hexstrike_rag_requirements.txt

所有 *.example.json 需复制为本地配置，并将 <PROJECT_ROOT> 替换为仓库绝对路径。

Windows 示例：

copy hexstrike-with-rag-config.example.json hexstrike-with-rag-config.json
# 编辑 JSON，将 <PROJECT_ROOT> 改为 C:/Users/you/hexstrike_augment

Linux / macOS 示例：

cp hexstrike-with-rag-config.example.json hexstrike-with-rag-config.json
# 将 <PROJECT_ROOT> 改为 /path/to/hexstrike_augment

本地 *.json（无 .example 后缀）已在 .gitignore 中，不会提交个人路径。

cd mcp
python hexstrike_server.py
# 默认 http://localhost:8888

方式 A：一键多服务（推荐）

# Windows
.\start_with_multi_agent.ps1

# Linux / macOS
chmod +x start_with_multi_agent.sh
./start_with_multi_agent.sh

方式 B：手动指定配置

python -m mcp_client_for_ollama.cli \
  --servers-json hexstrike-with-rag-config.json \
  --model qwen3:32b

进入 ollmcp 交互界面后输入：

ma

然后用自然语言描述任务，例如：

请扫描 10.0.0.1 的 8080 端口，分析可能存在的 CVE 漏洞

Strategy Agent 会自主分解步骤、筛选工具并执行。

hexstrike-rag 工具：

• search_security_knowledge — 检索安全知识
• get_knowledge_base_stats — 知识库统计
• verify_payload_safety — Payload 风险校验

默认 HEXSTRIKE_USE_MOCK=true，无需 Qdrant 即可联调；生产环境见 HEXSTRIKE_INTEGRATION_GUIDE.md。

ollama pull nomic-embed-text
python build_knowledge_base.py --docs-dir ./data/extracted_readmes --rebuild

文档目录可通过环境变量 RAG_DOCUMENTS_DIR 或 --docs-dir 指定。

• 本项目面向授权安全测试与安全研究，请勿用于未授权目标。
• 勿将含 API Key、个人路径的配置提交到 Git；仓库仅保留 *.example.json 模板。
• 使用 HexStrike 与扫描类工具前，请确认目标在合法授权范围内。

• 客户端基础：jonigl/mcp-client-for-ollama
• HexStrike：0x4m4/hexstrike-ai

上游 ollmcp 组件遵循其原项目许可证；本仓库扩展部分请以各子模块及依赖项目许可证为准。