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）

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。

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。

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

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)

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

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-detector/releases/download/2/detector-agent-1.0.0-SNAPSHOT.jar
CLI JAR: https://xget.xi-xu.me/gh/RuoJi6/memory-shell-detector/releases/download/2/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

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

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

memory-shell-mcp