memory-shell-mcp 0.1.3

Java内存马检测和清理工具的MCP服务器 - Memory Shell Detector MCP Server

Memory Shell Detector MCP

基于 FastMCP 构建的 Java 内存马检测和清理工具 MCP 服务器，支持本地执行和 SSH 远程执行。

项目地址：https://github.com/RuoJi6/memory-shell-mcp

功能

功能	工具名称	对应命令
执行命令（本地/SSH）	execute_command	-
下载检测工具	download_detector_tools	-
列出Java进程	list_java_processes	-l
扫描指定进程	scan_process	-s <PID>
查看可疑类代码	view_class_code	-v <类名> -p <PID>
移除内存马	remove_memory_shell	-r <类名> -p <PID>
导出检测报告	export_report	--report
获取系统信息	get_system_info_tool	-
检测网络状态	check_network	-

安全特性

• 移除内存马前会先获取源代码供 AI 分析确认
• 需要 AI 确认后（ai_confirmed=True）才会执行移除操作
• 自动处理移除确认提示

环境要求

• Python 3.10+
• JDK 1.8+（目标机器）
• uv（Python 包管理器）

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快速开始（uvx 方式）

发布到 PyPI 后，直接使用 uvx 运行，无需安装：

uvx memory-shell-mcp

MCP 配置（uvx 方式）

支持 MCP 的客户端：本工具可配置到任何支持 Model Context Protocol 的 AI 客户端，包括但不限于：

• IDE/编辑器：Cursor、Windsurf、VS Code（需安装 Copilot 扩展）、Zed、Kiro
• AI 助手：Claude Desktop、Claude Code
• 开发工具：Cline（VS Code 扩展）、Continue、Roo Code
• 其他：5ire、BeeAI、Genkit、Goose

以下是常用客户端的配置示例：

Kiro

在 .kiro/settings/mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "memory-shell-detector": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memory-shell-mcp"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "memory-shell-detector": {
      "command": "uvx",
      "args": ["memory-shell-mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

说明：env 中的环境变量均为可选配置。不配置时，工具会下载到系统临时目录，SSH 参数可通过 AI 对话传入。

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开发者模式（本地源码）

安装

git clone https://github.com/RuoJi6/memory-shell-mcp.git
cd memory-shell-mcp

# 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv --python python3.12
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate   # Windows

uv pip install -e .

运行

# 激活虚拟环境后
memory-shell-mcp

MCP 配置（开发者模式）

{
  "mcpServers": {
    "memory-shell-detector": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/memory-shell-mcp",
        "memory-shell-mcp"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

说明：env 中的环境变量均为可选配置。不配置时，工具会下载到系统临时目录，SSH 参数可通过 AI 对话传入。

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环境变量说明（可选）

变量	说明
TOOLS_DIR	检测工具（JAR 文件）存放目录，不设置则下载到系统临时目录
SSH_HOST	SSH 主机地址
SSH_USERNAME	SSH 用户名
SSH_PASSWORD	SSH 密码
SSH_KEY_PATH	SSH 私钥路径（与密码二选一）
SSH_PORT	SSH 端口（默认 22）
JAVA_HOME	JDK 路径（可选）

• 所有环境变量均为可选，不配置也可正常使用
• 设置环境变量后，调用工具时无需每次传入对应参数
• 如果 TOOLS_DIR 目录中已存在工具文件，download_detector_tools 会跳过下载
• SSH 参数也可以通过 AI 对话动态传入，优先级高于环境变量

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使用流程

1. 下载检测工具

调用 download_detector_tools
- 不指定 tools_dir 则从 TOOLS_DIR 环境变量读取，都没有则下载到系统临时目录
- 会自动检测网络是否可用
- 如果工具已存在则跳过下载

2. 列出 Java 进程

调用 list_java_processes()

3. 扫描可疑进程

调用 scan_process(pid=进程ID)

4. 查看可疑类源代码

调用 view_class_code(class_name="类名", pid=进程ID)

5. 移除内存马

# 第一次调用：获取源代码供 AI 分析
调用 remove_memory_shell(class_name="类名", pid=进程ID)

# AI 确认后第二次调用：执行移除
调用 remove_memory_shell(class_name="类名", pid=进程ID, ai_confirmed=True)

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SSH 远程执行

方式1：环境变量预设

在 MCP 配置的 env 中设置：

"env": {
  "TOOLS_DIR": "/your/tools/directory",
  "SSH_HOST": "192.168.1.100",
  "SSH_USERNAME": "root",
  "SSH_PASSWORD": "password"
}

调用时只需设置 use_ssh=True：

调用 scan_process(pid=12345, use_ssh=True)

方式2：AI 对话动态传入

直接告诉 AI SSH 连接信息：

调用 scan_process(
    pid=12345,
    use_ssh=True,
    ssh_host="192.168.1.100",
    ssh_username="root",
    ssh_password="password"
)

对话传入的参数优先级高于环境变量

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工具下载地址

工具会自动从以下地址下载：

• Agent JAR: https://xget.xi-xu.me/gh/RuoJi6/memory-shell-mcp/releases/download/1/detector-agent-1.0.0-SNAPSHOT.jar
• CLI JAR: https://xget.xi-xu.me/gh/RuoJi6/memory-shell-mcp/releases/download/1/memory-shell-detector-cli.jar

支持系统

• Windows / Linux / macOS

风险等级说明

等级	说明
CRITICAL	确认为内存马，需立即处理
HIGH	高度可疑，建议人工确认
MEDIUM	中等风险，可能是正常组件
LOW	低风险，基本可排除
SAFE	安全，已在白名单中

注意事项

1. 扫描其他进程需要足够的系统权限
2. 目标进程和检测工具需使用相同或兼容的 JDK 版本
3. Agent JAR 需要和 CLI JAR 放在同一目录下
4. Agent 型内存马无法通过本工具移除，需要重启应用
5. 移除内存马可能影响应用正常运行，建议先备份

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发布到 PyPI

# 1. 注册 PyPI 账号并获取 API Token
# https://pypi.org/manage/account/token/

# 2. 构建包
uv build

# 3. 发布到 PyPI
uv publish --token YOUR_PYPI_TOKEN

# 4. 发布后即可通过 uvx 运行
uvx memory-shell-mcp

参考项目

• memory-shell-detector - Java 内存马检测工具核心实现
• Xget - GitHub 文件加速下载服务

License

MIT License