{"repo":"jayimu/Wireshark_mcp","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/jayimu/Wireshark_mcp","clone":"git clone https://github.com/jayimu/Wireshark_mcp.git","description":"Wireshark MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，允许 AI 助手通过 tshark 命令行工具进行交互。该工具提供了丰富的网络数据分析功能，支持实时抓包和离线分析。","language":"Python","stars":66,"topics":[],"license":"MIT","category":"mcp-servers","readme_excerpt":"Wireshark MCP Wireshark MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，允许 AI 助手通过 tshark 命令行工具与 Wireshark 进行交互。它将 Wireshark/tshark 的强大功能与大语言模型(LLM)的智能分析能力相结合，实现智能化的网络数据分析。 功能特性 基础功能 - AI 驱动分析：突出自然语言交互、智能异常检测等特性 - 交互方式：详细说明对话式分析、智能过滤和结果解读功能 - LLM 增强功能：描述了协议分析、安全分析、性能诊断和统计分析等增强功能 系统要求 - Python 3.9+ - Wireshark/tshark（已安装且在 PATH 中可用） - MCP SDK 安装 1. 确保已安装 Wireshark 和 tshark 2. 安装 Python 依赖: 使用方法 1. 启动 MCP 服务器: 2. 访问状态页面查看服务状态和工具说明: 3. 配置客户端 MCP 服务器: 配置说明： - 名称：wireshark - 类型：服务器发送事件 (sse) - URL： http://127.0.0.1:3000/ 使用效果 LLM 使用说明与 tokens 控制 由于大模型有 上下文长度限制 （例如 128k tokens），如果一次性把大量 tshark JSON 输出喂给模型，很容易导致： 默认分析策略（给大模型看的提示词） 你可以将下面的内容配置到 MCP 的 instructions 或上游大模型的系统提示中： 其他说明 - 数据包数量限制 ：部分工具内部会对 max packets 做上限控制，防止一次性返回过多数据。 - 设计目标 ：通过自然语言对话，让 LLM 帮助发现网络问题，而不是简单替代命令行。 特别感谢 https://mp.weixin.qq.com/s/G 6efZFEgGTeOcRtyaNS1g?poc token=HKpP 2ejJpvhJJ4EJ9J-8b9U5eZ3U0Jvkk YPKoO https://github.com/shubham-s-pandey/WiresharkMCP","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/jayimu","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/jayimu/Wireshark_mcp/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}