方案一：基于 mitmproxy 的自动化流量分析

技术栈：

• 流量拦截：mitmproxy（Python）

• LLM 调用：OpenAI API / LangChain

• 数据处理：Pandas、Requests

• 自动化：Selenium / Playwright

实现流程：

1. 使用 mitmproxy 拦截浏览器与网站的通信流量

2. 通过 LLM 分析流量特征，识别 API 端点

3. 自动生成 API 文档和测试用例

4. 使用自动化工具模拟用户行为触发更多 API

核心代码示例：

python

from mitmproxy import http
import openai
import json
配置OpenAI API
openai.api_key = "your_api_key"
def response(flow: http.HTTPFlow) -> None:
# 提取请求和响应
request = {
"method": flow.request.method,
"url": flow.request.url,
"headers": dict(flow.request.headers),
"body": flow.request.text
}
response = {
    "status_code": flow.response.status_code,
    "headers": dict(flow.response.headers),
    "body": flow.response.text
}

# 调用LLM分析API
analysis = analyze_api_with_llm(request, response)

# 保存API分析结果
save_api_analysis(request, response, analysis)

def analyze_api_with_llm(request, response):
# 构建提示词
prompt = f"""
请分析以下API请求和响应，提取以下信息：
1. API功能描述
2. 请求参数说明
3. 响应结构解析
4. 可能的认证方式
请求:
{json.dumps(request, indent=2)}

响应:
{json.dumps(response, indent=2)}
"""

# 调用OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

return response.choices[0].message.content

方案二：基于 Puppeteer 的无头浏览器爬虫

技术栈：

• 无头浏览器：Puppeteer (Node.js)

• LLM：OpenAI / GPT4All

• API 识别：Wappalyzer、FingerprintJS

• 自动化测试：Jest / Mocha

实现流程：

1. 使用 Puppeteer 模拟用户在网站上的各种操作

2. 捕获并分析网络请求

3. 利用 LLM 理解 API 的功能和参数

4. 生成 API 文档和自动化测试脚本

核心代码示例：

javascript

const puppeteer = require('puppeteer');
const openai = require('openai');

// 初始化OpenAI
const openaiClient = new openai({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});
async function analyzeWebsiteAPIs(url) {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: "new" });
const page = await browser.newPage();
// 记录所有网络请求
const requests = [];
page.on('request', request => {
requests.push({
url: request.url(),
method: request.method(),
headers: request.headers(),
postData: request.postData()
});
});
// 导航到目标网站并执行用户操作
await page.goto(url);
// 这里可以添加更多操作，如点击、输入等
// 等待页面加载完成
await page.waitForTimeout(5000);
// 分析捕获的请求
const apiEndpoints = await analyzeRequestsWithLLM(requests);
await browser.close();
return apiEndpoints;
}
async function analyzeRequestsWithLLM(requests) {
const apiEndpoints = [];
for (const request of requests) {
// 构建提示词
const prompt = `
分析以下HTTP请求，判断它是否是一个API端点：
URL: ${request.url}
Method: ${request.method}
Headers: ${JSON.stringify(request.headers)}
Body: ${request.postData || 'None'}
如果是API端点，请提供：
1. API功能描述
2. 必要参数及其含义
3. 认证方式
4. 请求频率限制

如果不是API端点，请回答 "Not an API"
`;

// 调用LLM
const response = await openaiClient.chat.completions.create({
  model: "gpt-4",
  messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});

const analysis = response.choices[0].message.content;

if (analysis !== "Not an API") {
  apiEndpoints.push({
    request,
    analysis
  });
}

}
return apiEndpoints;
}

方案三：深度学习增强的 API 逆向工程

技术栈：

• 流量捕获：Scapy / Frida

• 深度学习：TensorFlow / PyTorch

• LLM：Claude / Llama 2

• 自动化：Airflow

实现流程：

1. 多源数据收集（网络流量、二进制文件、UI 交互）

2. 特征提取和向量化

3. 使用深度学习模型预测 API 结构

4. 利用 LLM 生成自然语言描述和测试用例

5. 自动化工作流编排和结果验证

方案四：低代码 / 无代码 API 逆向平台

技术栈：

• 前端：React + TypeScript

• 后端：FastAPI / Django

• LLM：API 调用服务

• 数据库：PostgreSQL

• 可视化：Chart.js

功能模块：

1. 可视化流量分析界面

2. LLM 辅助 API 解释器

3. 自动生成 API 文档

4. 测试用例生成与执行

5. 团队协作和版本控制

工具推荐

1. 网络流量分析：

   • mitmproxy (Python)

   • Fiddler

   • Wireshark

2. 无头浏览器：

   • Puppeteer (Node.js)

   • Playwright

   • Selenium

3. LLM 服务：

   • OpenAI API (GPT-4)

   • Claude (Anthropic)

   • Llama 2 (Meta)

4. 自动化框架：

   • Apache Airflow

   • GitHub Actions

   • Jenkins

5. 深度学习工具：

   • TensorFlow

   • PyTorch

   • scikit-learn

6. API 文档生成：

   • Swagger

   • Postman

   • Stoplight

实施建议

1. 从简单项目开始：先选择一个结构清晰的网站进行逆向工程

2. 分阶段实现：

   • 第一阶段：实现基础的流量捕获和分析

   • 第二阶段：集成 LLM 进行 API 理解

   • 第三阶段：实现自动化测试和文档生成

3. 注意法律合规：确保只针对自己拥有或获得授权的系统进行逆向工程

4. 持续优化模型：收集更多 API 样本，微调 LLM 以提高分析准确性

如果想要用现在的LLM+mCP来实现自动化逆向网站API的功能要用那些技术和工具

方案一：基于 mitmproxy 的自动化流量分析

技术栈：

• 流量拦截：mitmproxy（Python）

• LLM 调用：OpenAI API / LangChain

• 数据处理：Pandas、Requests

• 自动化：Selenium / Playwright
  实现流程：

1. 使用 mitmproxy 拦截浏览器与网站的通信流量

2. 通过 LLM 分析流量特征，识别 API 端点

3. 自动生成 API 文档和测试用例

4. 使用自动化工具模拟用户行为触发更多 API
   核心代码示例：

python

from mitmproxy import http
import openai
import json

配置OpenAI API
openai.api_key = "your_api_key"
def response(flow: http.HTTPFlow) -> None:
# 提取请求和响应
request = {
"method": flow.request.method,
"url": flow.request.url,
"headers": dict(flow.request.headers),
"body": flow.request.text
}
response = {
    "status_code": flow.response.status_code,
    "headers": dict(flow.response.headers),
    "body": flow.response.text
}

# 调用LLM分析API
analysis = analyze_api_with_llm(request, response)

# 保存API分析结果
save_api_analysis(request, response, analysis)

def analyze_api_with_llm(request, response):
# 构建提示词
prompt = f"""
请分析以下API请求和响应，提取以下信息：
1. API功能描述
2. 请求参数说明
3. 响应结构解析
4. 可能的认证方式
请求:
{json.dumps(request, indent=2)}

响应:
{json.dumps(response, indent=2)}
"""

# 调用OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

return response.choices[0].message.content

方案二：基于 Puppeteer 的无头浏览器爬虫

技术栈：

• 无头浏览器：Puppeteer (Node.js)

• LLM：OpenAI / GPT4All

• API 识别：Wappalyzer、FingerprintJS

• 自动化测试：Jest / Mocha

1. 使用 Puppeteer 模拟用户在网站上的各种操作

2. 捕获并分析网络请求

3. 利用 LLM 理解 API 的功能和参数

4. 生成 API 文档和自动化测试脚本
   核心代码示例：javascript

const puppeteer = require('puppeteer');
const openai = require('openai');
// 初始化OpenAI
const openaiClient = new openai({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});
async function analyzeWebsiteAPIs(url) {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: "new" });
const page = await browser.newPage();

// 记录所有网络请求
const requests = [];
page.on('request', request => {
requests.push({
url: request.url(),
method: request.method(),
headers: request.headers(),
postData: request.postData()
});
});
// 导航到目标网站并执行用户操作
await page.goto(url);
// 这里可以添加更多操作，如点击、输入等
// 等待页面加载完成
await page.waitForTimeout(5000);
// 分析捕获的请求
const apiEndpoints = await analyzeRequestsWithLLM(requests);
await browser.close();
return apiEndpoints;
}
async function analyzeRequestsWithLLM(requests) {
const apiEndpoints = [];
for (const request of requests) {
// 构建提示词
const prompt = `
分析以下HTTP请求，判断它是否是一个API端点：
URL:${request.url}
Method:${request.method}
Headers:${JSON.stringify(request.headers)}
Body:${request.postData || 'None'}
如果是API端点，请提供：
1. API功能描述
2. 必要参数及其含义
3. 认证方式
4. 请求频率限制

如果不是API端点，请回答 "Not an API"
`;

// 调用LLM
const response = await openaiClient.chat.completions.create({
  model: "gpt-4",
  messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});

const analysis = response.choices[0].message.content;

if (analysis !== "Not an API") {
  apiEndpoints.push({
    request,
    analysis
  });
}

}
return apiEndpoints;
}

方案三：深度学习增强的 API 逆向工程

技术栈：

• 流量捕获：Scapy / Frida

• 深度学习：TensorFlow / PyTorch

• LLM：Claude / Llama 2

• 自动化：Airflow
  实现流程：

1. 多源数据收集（网络流量、二进制文件、UI 交互）

2. 特征提取和向量化

3. 使用深度学习模型预测 API 结构

4. 利用 LLM 生成自然语言描述和测试用例

5. 自动化工作流编排和结果验证
   

方案四：低代码 / 无代码 API 逆向平台

技术栈：

• 前端：React + TypeScript

• 后端：FastAPI / Django

• LLM：API 调用服务

• 数据库：PostgreSQL

• 可视化：Chart.js
  功能模块：

1. 可视化流量分析界面

2. LLM 辅助 API 解释器

3. 自动生成 API 文档

4. 测试用例生成与执行

5. 团队协作和版本控制

工具推荐

1. 网络流量分析：

   • mitmproxy (Python)

   • Fiddler

   • Wireshark

2. 无头浏览器：

   • Puppeteer (Node.js)

   • Playwright

   • Selenium

3. LLM 服务：

   • OpenAI API (GPT-4)

   • Claude (Anthropic)

   • Llama 2 (Meta)

4. 自动化框架：

   • Apache Airflow

   • GitHub Actions

   • Jenkins

5. 深度学习工具：

   • TensorFlow

   • PyTorch

   • scikit-learn

6. API 文档生成：

   • Swagger

   • Postman

   • Stoplight

实施建议

1. 从简单项目开始：先选择一个结构清晰的网站进行逆向工程

2. 分阶段实现：

   • 第一阶段：实现基础的流量捕获和分析

   • 第二阶段：集成 LLM 进行 API 理解

   • 第三阶段：实现自动化测试和文档生成

3. 注意法律合规：确保只针对自己拥有或获得授权的系统进行逆向工程

4. 持续优化模型：收集更多 API 样本，微调 LLM 以提高分析准确性