引子:从星舰复刻器到现代工具链 很多人幻想有朝一日可以像星舰舰长那样对着机器下令"泡一杯茶",而现代的软件世界正朝着这个方向靠拢。自然语言模型与工具调度层的结合,让人们能够用口语或文本驱动真实的 API,完成诸如信息检索、漏洞扫描、数据分析等操作。本文讨论如何把生成式人工智能(GenAI)与 OpenAPI 规范结合,驱动诸如 ZAP 的安全工具,并重点剖析实现细节与安全风险控制。 为何要让 LLM 与 API 对话 生成式模型擅长将模糊的自然语言意图映射为具体的行动。企业希望借此降低门槛,达到更快的自动化与更直观的人机交互。通过标准化的 OpenAPI 描述,可以把已有的 REST 接口"告知"模型,使模型在知道可调用工具集合的情况下,选择合适的端点并发起请求。
这样一来,安全工程师或开发人员可以用自然语言驱动扫描、收集情报、触发测试或生成报告,而无需手动编写复杂脚本。 核心概念:MCP、OpenAPI 与 ZAP 要实现 LLM 调用工具,需要一个中介层负责把"模型想要调用的工具"转译成实际的 API 请求。Model Context Protocol(MCP)是一个用于工具编排的通用模式,MCP 客户端会把可用工具列表、请求上下文等信息传给模型,模型返回需要调用哪个工具与参数,随后 MCP 客户端实际执行调用并把结果回馈给模型。OpenAPI 为这种场景提供了强大的描述能力:把 API 的路径、参数、返回类型清晰地声明出来,便于自动化工具生成客户端或把工具信息传给 LLM。ZAP(OWASP ZAP)作为流行的应用安全扫描代理,提供了丰富的 API 接口,通过它可以自动化蜘蛛爬行、主动扫描、生成报告等操作。把 ZAP 的 OpenAPI 规范接入 MCP 层,就能让 LLM 用自然语言驱动安全扫描流程。
实现思路与环境搭建要点 在实践中,我建议把 ZAP 与 MCP 服务放在隔离的容器网络里,保持可控与易重现。首先运行 ZAP 容器并暴露 API 端口,务必设置 API key 并使用容器级别的网络约束来避免不必要的外部访问。接着,使用一个支持 OpenAPI 的 MCP 服务器,将 ZAP 的 OpenAPI 描述文件作为输入,生成能够以 MCP 协议响应 LLM 请求的 HTTP 服务。该 MCP 服务需要配置 base-url,使得在容器网络中能够正确地把请求转发到 ZAP。出于可控性考虑,还应通过 include/exclude 规则精确限制向模型暴露的端点集合。ZAP 的 API 端点非常多,直接暴露全部会让模型迷失在海量工具里,降低决策效率。
示例流程(概念层,不是逐行命令) 先在受限网络中启动 ZAP 容器并设置 API key,然后启动 OpenAPI-to-MCP 服务,传入 ZAP 的 OpenAPI YAML 地址、API key header 与服务 base-url。MCP 服务读入规范后会生成适配层,向 LLM 报告可用工具及其参数。当用户以自然语言发起指令时,LLM 在已知工具列表的上下文里选择调用某一端点并返回调用指令,MCP 服务执行请求并把响应以合适的格式回传给模型,再由模型生成下一步操作或最终输出。 Prompt 设计与模型行为控制 让 LLM 在安全工具场景中表现良好,靠得不仅是技术接入,更依赖对模型行为的细致引导。首先,对模型描述工具时应尽量简洁、聚焦,并提供示例用法。为了避免模型生成"过度复杂"的实现(例如无谓的重试、复杂的熔断器),在工具说明里明确指出期望的调用模式:先做最简单的请求,不需要自动重试或状态机逻辑,错误由调用方上报与人工审查。
其次,要通过示例约束输出格式,例如要求模型在调用工具时只返回特定的 JSON 字段或简洁的解释,以便 MCP 层能稳定解析。最后,要注意上下文窗口的管理:当工具返回大量 JSON 时,模型容易丧失焦点。对于会产生海量响应的端点,应限制返回字段、分页获取或由模型生成脚本以对数据进行本地筛选。 为何要限制工具数量与返回体大小 现实经验表明,暴露给模型的工具越多,模型决策越难稳定。ZAP 的 API 接口成百上千,如果把所有端点都暴露,模型会在选择时反复犹豫甚至出错。通过精心挑选常用的端点并把复杂操作拆分为明确的小步骤,可以大幅提升交互效率。
此外,很多安全工具的返回值非常冗长,直接把完整的 JSON 贴进模型上下文会迅速消耗上下文窗口并导致理解困难。更好的做法是把结果摘要化,或者让模型在受控环境下生成并运行短脚本对原始数据二次加工,再把精简后的结果喂回模型。 安全风险与缓解策略 把 LLM 与安全工具连接起来带来便利的同时也引入了新的攻击面。一个外部 MCP 服务如果不可信,可能窃取 API key、滥用工具或把敏感响应发送到外部。为此,选择 MCP 服务时要遵循三条黄金规则:优先使用官方实现、能否自行构建与审计、是否可以在隔离容器内运行且无主机访问权。不要直接使用来源不明的 MCP 服务器或给予其对内部网络的广泛访问权限。
API keys 应该有最小权限原则、定期轮换,并在容器网络层做访问控制。对工具调用进行严格的白名单限制以及对返回数据进行脱敏与审计记录,是必要的防护措施。 在生产环境中部署的注意事项 在做面向生产的部署时,不要把 LLM 与敏感系统直接对接。应把整个体系划分为几个层级:第一层是受限运行的 MCP 服务,只能访问明确允许的内网服务;第二层是监控与审计层,对所有工具调用进行日志化、告警与人工审批;第三层是策略引擎,用以阻止高风险操作(例如自动化利用脆弱端点或对外部系统发起未经授权的攻击)。此外,鉴于 LLM 可能产生不确定性输出,重要任务应设定人工审批环节,不要允许模型在无人监督下直接触发破坏性的测试或修改。 当模型遇到大量数据时的替代方案 在多次实践中发现,若工具返回的数据超出模型上下文处理能力,会严重影响后续决策。
一个可行的替代方案是让模型生成可执行脚本(如 Python 或 Shell),把这些脚本在受控环境中执行并把脚本的摘要或筛选后的结果回传给模型。这样可以把大量的原始数据通过程序化手段先行过滤,只把关键信息提供给模型。相比 MCP 的直接 JSON 交互,这种"模型生成脚本再执行"的模式在处理大数据量时往往更可靠,也更接近工程师的惯常工作方式。 工程实践中的痛点与经验教训 把 GenAI 与 OpenAPI 结合并不总是顺利。自动化生成的代码或交互层往往倾向于过度复杂,添加许多默认重试或容错逻辑,使得系统难以维护。模型在没有明确约束时,会自发实现"聪明但不可控"的行为。
为了避免这类问题,应该在初期就把系统设计成从简单开始,逐步演进;对自动生成的代码实施严格的测试与代码审查;尽量使用成熟库(如支持 OpenAPI 的 MCP 集成库)而非从零开始实现协议。此外,Prompt 工程与示例上下文对性能影响巨大:花时间设计清晰的 prompt 模板,往往要比靠模型"随机发挥"更省时。 示例场景与价值体现 在一次内部演示中,把 ZAP 的部分 API 接入 MCP 层后,安全团队成员只需用自然语言描述想要的任务,例如进行指定路径的扫描或查询某一站点的扫描结果,便能迅速得到结构化输出与报告草稿。对非安全背景的产品经理或开发人员而言,这种交互方式大幅降低了使用门槛,加速了问题发现与修复流程。但在更高风险场景下,比如需要对生产系统做强测试时,仍然要保留人工审批与更严的验证步骤。 未来趋势与建议 随着模型能力提升与工具互操作标准化,基于 OpenAPI 的工具接入将变得越来越普及。
短期看,工程实践会集中在如何让模型更可靠地选择工具、如何限制上下文膨胀以及如何保证调用安全。长期看,更精细的工具描述语言、更好的审计与合规集成,以及模型侧对大型 JSON 结果的原生摘要能力,都会是重要改进方向。对组织而言,建立一套可复用的工具模板、标准化的安全策略以及可审计的操作链,将是把 GenAI 成果转化为稳定生产力的关键。 结语:有趣但需谨慎 将 LLM 与 OpenAPI、像 ZAP 这样的安全工具结合,既是一个充满戏剧性的演示题材,也是对现代自动化与安全实践的有益尝试。它能让人们用自然语言完成以往需要专业知识的任务,但同时引入了新的安全与治理挑战。把握好隔离、授权、最小权限与可审计性,结合合理的 Prompt 设计与数据过滤策略,就能在享受便捷的同时把风险控制在可接受范围内。
如果你愿意在受控环境中尝试,把 ZAP 的 OpenAPI 与一个受信任的 MCP 服务结合,会是学习和探索的好起点。想获得更多实践经验与代码示例,可以关注作者在社交平台上的后续分享。 。
