Roo Code 携手 WireMCP 开启智能网络流量分析的新纪元

一、前言
网络流量分析是排查网络故障、保障安全的重要手段。通过对传输中的数据包进行捕获与解析,可以精准定位通信异常、识别潜在攻击行为(如 DDoS、恶意流量)、检测协议错误及性能瓶颈。尤其在复杂网络环境或安全事件调查中,数据包分析能提供最原始、最真实的通信记录,为故障修复、威胁响应和合规审计提供关键依据,是实现网络可视化与主动防御的核心技术。
传统数据包分析依赖工程师手动使用 Wireshark 等工具逐帧查看,耗时且专业门槛高。这里尝试通过 WireMCP 来现实初步的自动化数据包分析,提供排障效率。
WireMCP 是一个模型上下文协议(MCP)服务器,旨在通过实时网络流量分析能力来增强大型语言模型(LLMs)。通过利用基于 Wireshark 的 tshark 构建的工具,WireMCP 可以捕获和处理实时网络数据,为 LLMs 提供结构化上下文,协助完成诸如威胁追踪、网络诊断和异常检测等任务。
二、安装 Wire MCP
1、克隆存储库:
2、安装依赖项:

3、运行 MCP 服务器:

4、将 wireshark 的目录填入到 path 中

三、配置 Wire MCP
1、在 Vscode 中安装 Roo Code Chines 插件。

2、配置大模型的 API。

3、手动输入如下的配置文件,并勾选上启用 MCP 服务器。

四、使用 Wire MCP 分析数据包
1、capture_packets: 捕获实时流量并将原始数据包数据作为 JSON 返回,使 LLM 能够分析数据包级别的详细信息(例如,IP 地址、端口、HTTP 方法)。

对数据包完成了自动捕获。

2、get_summary_stats: 提供协议层次结构统计信息,使 LLM 能够了解流量组成概况(例如,TCP 与 UDP 的使用情况)。


3、get_conversations: 提供 TCP/UDP 会话统计信息,允许 LLM 跟踪端点之间的通信流。

4、check_threats: 捕获 IP 并对照 URLhaus 黑名单进行检查,为 LLM 提供威胁情报上下文,以识别恶意活动。

5、check_ip_threats: 针对多个威胁源对特定 IP 地址执行有针对性的威胁情报查找,提供详细的信誉和威胁数据。
分析结果如下:



6、analyze_pcap: 分析 PCAP 文件以 JSON 格式提供全面的数据包数据,从而能够对网络流量进行详细的捕获后分析。

分析的结果如下:


7、extract_credentials: 扫描 PCAP 文件中来自各种协议(HTTP Basic Auth、FTP、Telnet)的潜在凭据,有助于安全审计和取证分析。

分析结果如下:

8、也可以分析离线的数据包,比如这里有一个 ftp.pcap 包,可以通过上下文的文件来进行引用。

分析结果如下,可以看到 ftp 的用户名和密码,这些都是安全凭证。


9、对一份离线的 DNS 数据包进行成分分析。

在解析内容然后进行分析。

五、总结
通过将 WireMCP(基于 Wireshark 的 MCP 协议服务器)与 AI IDE 集成,可构建一个智能化的数据包采集、处理与分析闭环系统。WireMCP 实时捕获和结构化网络流量,AI IDE 则利用大语言模型的强大理解能力,对流量数据进行语义级分析,自动识别异常行为、协议特征和潜在威胁。
1、情境化流量:将实时数据包捕获转换为 LLM 可以解析和推理的结构化输出(JSON、统计信息)。
2、威胁检测:集成 IOC(目前为 URLhaus)以标记可疑 IP,从而增强 LLM 驱动的安全分析。
3、故障诊断:提供详细的流量洞察,使 LLM 能够协助进行故障排除或识别异常。
4、叙事生成:LLM 可以将复杂的数据包捕获转换为连贯的故事,使非技术用户也能访问网络分析。
5、Pcap 分析:可以分析离线 Pcap 数据包,弥补了当前大模型无法直接分析 pcap 的缺陷。
AI + WireMCP = 快速分析 + 智能解读 + 自动响应,这一技术组合不仅提升了网络数据分析的效率与准确性,更为企业构建智能、高效的网络运维与安全防护体系提供了全新可能。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【穿过生命散发芬芳】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/b4eda851690a21b61ca29ca9a】。
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