AI 会自动：

• 判断：
  • 是否地区条件过严？
  • 是否关键词不合理？
  • 是否语法太死？
• 自动：
  • 放宽条件
  • 重写语法
  • 多策略重试
• 直到：尽量给你产出结果

🔌 3️⃣ 原生 MCP 支持（给 AI / Agent 用）

支持：Claude Desktop / Cursor / 自建 Agent

你可以直接对 AI 说：

「调用 FofaMap，帮我分析最近致远 OA 的风险态势」

AI 会：

自动调用 FofaMap → 自动跑任务 → 自动总结报告

• Cursor调用效果

• LM Stuido调用效果

🎯 4️⃣ 看人下菜的“智能扫描决策”

AI 会根据资产指纹：

| 发现 | 自动推荐 | | --- | --- | | Spring | -tags spring | | WebLogic | -tags weblogic | | ThinkPHP | -tags thinkphp | | Struts2 | -tags struts |

❌ 不再无脑全量扫
✅ 每一次扫描都是 有脑子的精准打击

🧩 谁适合用？

• 🧑‍💻 安全小白：

会说一句话就能用

• 🛡️ SRC / 红队：

批量资产 + 自动化挖洞 + 自动报告

• 🤖 AI Agent 开发者：

直接当「安全能力插件」

• 🏗️ 平台开发者：

可嵌入到攻防平台 / 资产平台 / SOC

📦 项目结构（平台级架构）

.
├── config/
│   ├── __init__.py          # ✅ 负责读取 yaml 并导出 settings 对象
│   └── settings.yaml        # ⭐ 全局配置（FOFA / AI / 系统）
│
├── core/                    # 🧠 核心引擎层
│   ├── ai.py                # AI Agent 中枢（意图 / 反思 / 决策 / 总结）
│   ├── client.py            # FOFA API 封装
│   ├── core.py              # 主工作流调度器
│   ├── excel.py             # Excel 报告导出
│   ├── handler.py           # CLI / MCP 入口分发
│   └── scanner.py           # Nuclei 智能联动
│
├── utils/
│   ├── helpers.py           # 通用工具函数
│   ├── logger.py            # 日志系统
│   └── printer.py           # 终端富文本输出
│
├── fofamap.py               # 🚀 CLI 主入口（一切从这里开始）
├── mcp_server.py            # 🔌 MCP Server（给 AI 调用）
├── results/                 # 📂 所有任务项目目录
├── requirements.txt
└── README.md

🛠️ 安装

1️⃣ 环境

Python >= 3.10

git clone https://github.com/asaotomo/FofaMap.git
cd FofaMap
pip3 install -r requirements.txt

python3 fofamap.py --help #查看工具用法

2️⃣ 初始化配置（✨ 向导模式）

python3 fofamap.py init

自动引导你填写：

• FOFA Email / Key
• 使用的 AI（DeepSeek / OpenAI / Ollama / LMStudio）
• 默认模型名称

配置保存至：

config/settings.yaml

3️⃣ 配置 Nuclei（可选）

如需漏洞扫描：

• 确保 nuclei 在 PATH 中

nuclei -version  #输入此命令查看是否添加成功

• 或下载nuclei二进制文件后直接放入项目根目录

https://github.com/projectdiscovery/nuclei/releases ## nuclei 扫描器官方下载地址，注意要下载对应自己操作系统版本的二进制文件

⚙️ 配置文件详解（config/settings.yaml）

#====== 用户信息 (User Info) ======
userinfo:
  # [基础] FOFA 凭证
  email: "your_email@example.com"
  key: "your_fofa_api_key"
  
  # [进阶] AI 模型配置 (支持 DeepSeek/OpenAI/Ollama 等)
  deepseek_api_key: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  
  # 场景 A: 使用官方 DeepSeek
  api_type: "deepseek"
  base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
  model: "deepseek-chat"

  # 场景 B: 使用本地 Ollama (注释掉上方，启用下方)
  # api_type: "ollama"
  # base_url: "http://localhost:11434/v1"
  # model: "qwen2.5:7b"

# ====== 搜索设置 (Search Settings) ======
search:
  fields: "host,protocol,ip,port,title,domain,country,icp"
  size: 100
  full: false      # 设为 true 可查询一年前的数据
  start_page: 1
  end_page: 5      # 自动爬取前 5 页

# ====== 性能与输出 (System) ======
system:
  logger: true
  sheet_merge: true
  concurrency: 15  # 建议根据网络状况调整 (10-50)
  export_format: "xlsx"  # 支持 xlsx / csv
  output_dir: "results"  # 默认输出目录

💻 使用方法

🧙 模式一：交互式任务向导模式（✨ 新手 & 日常首选）

💡 什么参数都不用记，只要运行：

python3 fofamap.py

或：

python fofamap.py

即可进入 AI 驱动的交互式任务向导界面：

________      ____        __  ___            
   / ____/ /_  __/ __/___ _  /  |/  /___ _____   
  / /_  / __ \/ / /_/ __ `/ / /|_/ / __ `/ __ \  
 / __/ / /_/ / / __/ /_/ / / /  / / /_/ / /_/ /  
/_/    \____/_/_/  \__,_/ /_/  /_/\__,_/ .___/   
                                      /_/   v2.0 
    [ AI Powered & Interactive Wizard ] -- By Hx0 Team

[!] 启动任务向导...
? 请选择您要执行的操作:
 » 1. 🔮 AI 智能侦察 (自然语言 -> 自动决策)
   2. 🔍 FOFA 标准查询 (语法输入)
   3. 🖥️ Host 聚合查询 (IP/域名详情)
   4. 📊 统计聚合查询 (数据分布分析)
   5. 🖼️ Icon Hash 查询 (favicon 逆向)
   6. 📁 批量文件查询 (TXT 批量指令)
   ---------------
   0. 🚪 退出程序

🎯 这个模式适合谁？

• ✅ 不想记命令参数的人
• ✅ 第一次使用的新手
• ✅ 日常使用 / 演示 / 培训 / 快速操作
• ✅ 所有“我只想点一下跑任务”的场景

🧠 向导模式能做什么？

你可以通过方向键选择：

1️⃣ 🔮 AI 智能侦察（⭐ 强烈推荐）

直接输入一句话：

我收集一下美国哈佛大学的子域名网站，并扫描一下

系统将自动：

• AI 理解意图
• 自动生成 FOFA 语法
• 自动查询
• 自动反思（0 结果会重试）
• 自动判断是否扫描
• 自动生成扫描参数
• 自动生成报告

2️⃣ 🔍 FOFA 标准查询

使用FOFA查询语句查询数据

app="ThinkPHP" && country="CN"

3️⃣ 🖥️ Host 聚合查询（AI 深度画像）

根据当前的查询内容，生成聚合信息，host通常是ip，包含基础信息和IP标签。

8.8.8.8 / baidu.com 

4️⃣ 📊 统计聚合查询（AI 态势分析）

根据当前的查询内容，生成全球统计信息，当前可统计每个字段的前5排名。

app="redis"

5️⃣ 🖼️ Icon Hash 查询

用户可通过填入任意一网站地址，系统会自动获取该网站的favicon.ico图标文件，并计算其hash值，并查找与此图标相似的网站。

https://www.bing.com

6️⃣ 📁 批量文件查询

批量查询，用户可新建一个记事本文件，如targets.txt，然后将准备查询的fofa语句写入其中，输入文件路径（若放在工具根目录可以直接输入文件名称）即可进行批量查询。

114.114.114.114
www.baidu.com
app="kafka"

🔮 模式二：经典模式（ 老用户推荐）

1️⃣ AI查询模式

python3 fofamap.py -ai "帮我收集一下美国哈佛大学的子域名网站，并扫描一下"

2️⃣ 基础查询

如果用户想要使用fofa联合查询语句，例如：app="grafana" && country="US"。

Linux和macOS用户直接使用python3 fofamap.py -q 'app="grafana" && country="US"'即可成功查询。

Windows用户因为系统原因，需要使用python3 fofamap.py -q "app="ThinkPHP" && country="CN""系统才可成功识别，即Windows用户需要对查询命令内部的"使用\进行转义，否则系统识别错误。

python3 fofamap.py -q 'app="ThinkPHP" && country="CN"'

3️⃣ Host 深度画像（AI 报告）

用户使用Host聚合查询模式时，系统可以根据当前的查询内容，生成聚合信息，host通常是ip，包含基础信息和IP标签。

python3 fofamap.py -hq 8.8.8.8

4️⃣ 统计聚合（AI 态势解读）

使用统计聚合功能，可以根据当前的查询内容，生成全球统计信息，当前可统计每个字段的前5排名。例如，我们使用下列命令统计全球范围内使用Redis应用的Top5国家。其中-cq为查询内容，-f为需要统计聚合的字段，默认为title，可按照示例配置多个字段 fields=country,protocol,domain,port。详细用法见FOFA API 官方文档

python3 fofamap.py -cq 'app="redis"' -f country,org

5️⃣