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ARL-Next

现代化资产测绘与漏洞监控平台

Modern Attack Surface Reconnaissance & Asset Intelligence Platform

企业资产关联 · 异步解耦调度 · 原生 MCP 协议集成 · 容器化开箱部署

<b>⚡ 快速部署指南</b> •
<b>💡 架构演进对比</b> •
<b>✨ 核心特性</b> •
<b>🔌 API对接指南</b> •
<b>🤖 MCP配置指南</b> •
<b>📜 更新日志</b> •
<b>📄 开源协议</b>

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💡 什么是 ARL-Next？

ARL-Next 是基于经典开源项目 ARL (资产侦察灯塔) 进行架构重构与持续演进的资产测绘平台。 针对大规模扫描场景下的任务队列阻塞、长时间运行内存增长以及历史依赖过时等工程瓶颈，系统实施了微服务拆分与异步任务解耦，全面升级现代运行时环境与测绘工具链，并集成了 Model Context Protocol (MCP) 标准协议，支持自动化资产透视与 AI 协同分析。

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💡 架构演进与技术方案基准对比

评估维度	ARL 原始架构与实现	ARL-Next 重构方案
并发与调度架构	任务执行共用单 Celery 队列，复杂任务高并发时易发生队列阻塞与假死	拆分 OSINT 与截图为独立微服务，引入轻重分离队列与批量落库，显著收敛队列阻塞与并发瓶颈
自动化协议集成	无标准化外部调度接口，仅支持 Web 控制台人工交互	支持原生 MCP Server，提供通过标准协议进行多维资产画像检索的能力
企业资产拓扑	无关联企业与全类型数字资产下钻链路	资产分组深度融合：支持企业股权关联与多类型 ICP 检索（网站 / APP / 小程序 / 快应用），构建多级集团拓扑与暴露面画像
容器构建与部署	依赖陈旧且缺乏镜像加速，构建拉取易受外部网络波动影响	多阶段容器构建与阿里云国内镜像源预编译，提升构建速度与部署稳定性
底层技术栈基线	Python 3.6 / Vue 2 / MongoDB 3.x / Nmap 7.70	Python 3.13 / Vue 3.5 / MongoDB 7.0 / Nmap 7.95 稳定版 现代运行环境基线基准对齐
敏感信息提取	基于外部 Go 二进制工具，跨平台存在依赖与编译维护成本	纯 Python 原生提取引擎，敏感信息分析模块无需外部二进制依赖，支持流式提取
Web 交互体验	大数据长列表无固定表头，分页状态未持久化，字典与策略配置分散于多级子菜单	表头与操作栏 Sticky 悬浮吸附、分页状态本地持久化、三栏式字典管理器
威胁情报协同	缺乏持续情报同步机制，时间戳处理不统一易产生冗余告警	CVE 与 GitHub 代码泄露监听、基于数据库原子更新锁去重、严格时区归一化

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✨ 核心特性矩阵

• 🤖 MCP 标准协议集成：提供基于 Python 标准库的原生 MCP 协议客户端，支持外部 Agent 对接检索单标的多维资产画像（任务下发与策略调度能力持续接入中）。（👉 MCP 配置指南）
• ⚙️ 异步解耦并发调度：微服务拆分与独立任务队列分流，结合批量数据落库优化，保障高吞吐扫描平稳运行。
• 🌐 多级资产分组与深度融合：企业资产查询深度融入资产分组管理架构，支持集团多级架构管理、多类型 ICP（网站 / APP / 小程序 / 快应用）与生态资产自动化关联及网络暴露面统一测绘。
• 🔍 现代资产测绘基准：基于 Nmap 7.95 稳定版；内置原生 Python 敏感凭据与信息流式提取引擎。
• 🛡️ 漏洞与代码泄露监控：持续同步权威 CVE 漏洞情报，监听 GitHub 关联代码与凭据泄露，支持基于原子更新的去重机制。
• ⚡ 高可用运维与容错机制：集成容器健康探活、就绪轮询与异常自动重启机制，支持管理后台在线平滑升级。
• 📦 预构建镜像加速：提供阿里云国内镜像源预编译构建制品，规避跨国网络波动导致的镜像拉取与依赖安装失败。

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📸 界面预览

• 全局仪表盘 (Dashboard)：实时呈现资产暴露面态势、今日侦察动向、漏洞风险矩阵与威胁情报；集成系统资源占用（CPU/内存/磁盘）与扫描调度队列监控、风险演进趋势分析、全景安全调度日志流、Web 组件指纹 TOP 5 分布及实时侦察流水线追踪。

🖼️ 点击收起 / 展开更多核心业务界面

• 多级资产分组与全景资产画像：原企业资产查询现已深度整合至资产分组统一架构。支持集团多级组织架构管理、企业生态资产关联分析 (OSINT)、网络暴露面测绘 (ASM) 与 13 维全景资产画像下钻。

• 任务下发与策略调度：深度联动 Nuclei、100+ 专属漏洞 PoC 插件池及近万级 Web 指纹库 (8800+)，支持任务下发、状态轮转与全流程追踪。

• 威胁情报与代码泄露雷达：实时追踪全球最新 CVE 漏洞，自动化监听 GitHub 敏感代码与凭证泄露。

• 系统设置与现代字典管理：全新现代三栏式字典管理（支持在线预览/呼吸灯提示）、队列并发热扩缩容及告警通道。

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🏗️ 架构设计

ARL-Next 采用前后端解耦、异步分布式任务队列与轻量微服务集群架构。整体数据流与模块交互如下：

graph TD
    %% 1. 接入层
    User["👨‍💻 安全分析师 (浏览器)"] -->|"HTTPS (5173，Basic Auth 可选)"| Nginx["🖥️ Frontend (Nginx + Vue 3.5)"]
    Agent["🤖 AI Agent (Claude / Cursor)"] -.->|"MCP 协议 (Stdio)"| MCP["🤖 MCP Server (Python 原生)"]

    %% 2. API 网关层
    Nginx -->|"REST API 反代 (5000)"| Backend["⚙️ Backend API (Gunicorn / Python 3.13)"]
    MCP -->|"HTTPS / API Token (5173 反代)"| Nginx

    %% 3. 调度与任务分流 (双轨解耦)
    Backend -->|"1. 异步直调 (16181)"| OSINT["🧩 OSINT 微服务"]
    Backend -->|"2. 生产扫描任务"| MQ(("⚡ RabbitMQ 3 (轻重/GitHub 多队列)"))