内容
# 黑客MCP和AI应用程序
故意暴露漏洞的MCP服务器，用于教育目的。此实验室环境配合Udemy关于MCP安全的课程使用。
## 第二节 实验室设置
### 先决条件
- Docker Desktop
- Node.js（用于MCP Inspector）
- LM Studio（用于Prompt Injection实验室）
### 步骤 1：安装 Docker
从 https://www.docker.com/products/docker-desktop 下载Docker Desktop
验证安装：
```bash
docker --version
```
### 步骤 2：克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/user/hacking-mcp-and-ai-apps.git
cd hacking-mcp-and-ai-apps
```
### 步骤 3：启动实验室环境
```bash
docker compose up --build
```
这将启动：
- 端口8080上的MCP服务器
- PostgreSQL数据库
- 端口5000上的后端API
要停止并重置：
```bash
docker compose down -v
```
### 步骤 4：安装 Node.js（MCP Inspector 需要）
**Mac：**
```bash
brew install node
```
**Windows：** 从 https://nodejs.org/ 下载
**Linux：**
```bash
sudo apt install nodejs npm
```
### 步骤 5：运行 MCP Inspector
MCP Inspector是一种工具，允许您直接与MCP服务器交互，无需AI模型。
启动MCP Inspector并连接到我们的实验室MCP服务器：
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector http http://localhost:8080
```
这将在浏览器中打开MCP Inspector UI。
使用传输类型：可流式HTTP
网址：http://localhost:8080
连接类型：直接
### 步骤 6：安装 LM Studio（用于Prompt Injection实验室）
LM Studio允许您在本地机器上运行AI模型。
我们将使用它来进行Prompt Injection实验室。
- 从 https://lmstudio.ai/ 下载
- 安装并下载一个模型（推荐：Llama 3.1 8B Instruct）
- 进入开发者选项卡并启用“本地服务器”
验证：
```bash
curl http://localhost:1234/v1/models
```
---
## 有用的命令
```bash
# 启动实验室
docker compose up
# 停止并重置
docker compose down -v
# MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector http http://localhost:8080
# 访问MCP服务器shell
docker exec -it mcp_server /bin/bash
# 访问PostgreSQL
docker exec -it mcp_postgres psql postgresql://mcp_user:mcp_password_123@localhost:5432/mcp_security_db
# 连接到PostgreSQL后，有用的命令：
\l - 列出所有数据库
\c mcp_security_db ：连接到我们的数据库
\dt - 列出所有表
SELECT * FROM customers; ：查看客户数据
SELECT * FROM orders; ：查看订单数据
```
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## 故障排除
- **Docker无法启动：** 确保Docker Desktop正在运行，端口8080/5000是空闲的
- **MCP Inspector无法连接：** 使用`docker ps`验证MCP服务器是否正在运行
- **LM Studio速度慢：** 使用较小的模型（7B-8B参数）
