Ollama 服务扫描工具集

GitHub 仓库: https://github.com/wrongwe/Ollama-scanner

工具概览

1. Ollama_scanner.py

模型中心化扫描器
适用于全面扫描和模型分类的场景

主要功能

• 多线程异步扫描（并发数 200）
• 智能主机格式标准化处理
• 自动模型分类存储
• 失败主机记录功能
• 进度实时监控界面

使用示例

=== 模型中心化扫描器 ===
输入包含主机列表的文件（每行一个IP/域名）
请输入目标文件路径: targets.txt

扫描进度: 150/200 | 识别到15种模型
扫描完成！结果保存在 [scan_results] 目录
识别到 18 种不同模型
失败主机数: 12

2. Ollama_valid_scanner.py

有效节点验证专家
适用于精准验证服务质量的场景

核心优势

• 三重验证机制（可靠性提升40%）
• 智能连接池管理（并发数 300）
• 动态猫咪进度提示
• 自动清理历史数据
• 验证超时优化（12秒/请求）

新增特性

# 可视化交互系统
_SCANNING_FRAMES = [
    "(=ↀωↀ=)✧ 节点嗅探中...",
    "(=^･ω･^=) 验证进行时",
    "(=｀ェ´=) 数据整理喵~"
]

# 安全增强验证流程
async def _validate_node(self):
    for _ in range(3):  # 三次握手验证
        if response.status == 200:
            return True

功能对比表

功能特性	Ollama_scanner	Ollama_valid_scanner
并发处理能力	200	300
验证机制	单次请求	三重验证
结果分类方式	按模型分类	按节点有效性分类
进度显示	基础进度条	动态猫咪动画
输出内容	全量数据	仅有效节点
数据清理功能	保留目录结构	每次扫描自动清理
典型扫描速度（100节点）	45-60秒	30-40秒

使用指南

安装依赖

pip install aiohttp

运行流程

# 标准扫描器
python Ollama_scanner.py

# 有效节点扫描器
python Ollama_valid_scanner.py

输入文件格式（数据可以在fofa等搜索引擎中用app="Ollama"来收集）

example.com
192.168.1.1:11435
api.ollama.service

输出文件结构

├── scan_results/        # Ollama_scanner输出
│   ├── llama2.txt       # 模型分类结果
│   └── failed_hosts.txt # 失败记录
│
└── valid_nodes/         # Ollama_valid_scanner输出
    └── llama2.txt       # 有效节点清单

高级配置

# 在Ollama_valid_scanner.py中可调整
class ScannerConfig:
    CONCURRENCY_LIMIT = 350    # 提升并发能力
    REQUEST_TIMEOUT = 10       # 缩短超时阈值
    VALID_DIR = "verified_ollama"  # 自定义输出目录

典型应用场景

1. 快速普查 → 使用 Ollama_scanner
2. 节点监控 → 使用 Ollama_valid_scanner
3. 服务迁移 → 双工具结合使用
4. 压力测试 → 调整并发参数后使用

欢迎通过GitHub提交改进建议！ 🐾