高级哨兵MCP服务器
高级Microsoft Sentinel威胁分析和自动响应系统
🎯 主要特点
1.威胁情报分析员🔍
对威胁事件进行深入分析和情报
- MITRE ATT&CK 地图：自动将警报/事件映射到MITRE框架
- 威胁参与者分析：基于TTP生成攻击者配置文件
- IoC提取和分析：自动提取和丰富威胁指标（IP、域、哈希等）
- 威胁情境提供：杀伤链阶段、威胁严重程度、响应优先级
主要工具：
threat_event_analysis：深入的威胁事件分析mitre_attack_mappingMITRE ATT&CK框架映射ioc_extraction：IoC提取和富集threat_actor_profiling：威胁行为者档案生成
2.攻击路径预测器🎯
基于机器学习的攻击路径预测和杀伤链分析
- 下一个TTP预测：根据观察到的技术预测下一个攻击阶段
- 杀伤链分析：分析当前攻击的进展和完成情况
- 攻击时间线重建：通过事件关联可视化攻击路径
- 攻击速度分析：估计攻击进展速度和撞击时间
主要工具：
next_ttp_prediction：基于ML的下一个TTP预测kill_chain_analysis：Kill Chain进度分析attack_timeline_reconstruction：攻击时间线重建
3.响应协调员📋
业务影响评估和响应资源优化
- 业务影响评估：量化事件对业务的影响
- 响应计划生成：自动响应剧本匹配和计划生成
- 资源优先级：确定多个事件的响应优先级
- SLA管理：按严重程度设置响应时间目标
主要工具：
business_impact_assessment：业务影响评估response_plan_generation：自动生成响应计划resource_prioritization：资源优先级
4.自动化执行器⚙️
自动响应操作执行和审批工作流
- 自动响应操作：主机隔离、IP阻止、帐户禁用等。
- 审批工作流程：基于风险的审批流程管理
- 剧本执行：自动执行预定义的响应剧本
- 动作跟踪和回滚：跟踪执行历史并在需要时回滚
主要工具：
execute_response_action：执行响应操作approve_response_action：批准行动list_available_playbooks：列出可用的剧本execute_playbook：执行剧本rollback_action：回滚操作
🏗️ 建筑
sentinel-advanced-mcp/
├── server.py # MCP server main
├── tools/ # MCP tools
│ ├── base.py # Tool base class
│ ├── threat_analyst_tools.py # TI analysis tools
│ ├── attack_predictor_tools.py # Attack prediction tools
│ ├── response_coordinator_tools.py # Response coordination
│ └── automation_executor_tools.py # Automation execution
├── ml_models/ # ML models
│ ├── ttp_predictor.py # TTP prediction engine
│ └── attack_graph.py # Attack graph analysis
├── intelligence/ # Threat intelligence
│ ├── mitre_attck.py # MITRE ATT&CK framework
│ └── ioc_enrichment.py # IoC enrichment
├── playbooks/ # Response playbooks
│ └── executor.py # Playbook execution engine
└── utilities/ # Utilities
├── task_manager.py # Async task management
└── cache.py # Caching🚀 安装和执行
1.要求
- Python 3.10或更高版本
- Azure Sentinel工作区
- Azure身份验证（Azure CLI或服务主体）
2.安装
# Create virtual environment
python -m venv .venv
# Activate virtual environment (Windows)
.venv\Scripts\activate
# Activate virtual environment (Linux/Mac)
source .venv/bin/activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt3.环境设置
# Copy environment variables file
cp .env.example .env
# Edit .env file (enter Azure information)
vi .env所需的环境变量：
AZURE_SUBSCRIPTION_ID=your-subscription-id
AZURE_RESOURCE_GROUP=your-resource-group
AZURE_WORKSPACE_NAME=your-workspace-name
AZURE_WORKSPACE_ID=your-workspace-guid4.Azure身份验证
选项A：Azure CLI（建议用于开发/测试）
az login
az account set --subscription your-subscription-id选项B：服务负责人（推荐用于生产）
# Set in .env
AZURE_TENANT_ID=your-tenant-id
AZURE_CLIENT_ID=your-client-id
AZURE_CLIENT_SECRET=your-client-secret5.服务器执行
python server.py📚 使用示例
示例1：威胁事件分析
# In-depth incident analysis
{
"tool": "threat_event_analysis",
"parameters": {
"incident_number": 12345,
"timespan": "24h"
}
}
# Results:
# - MITRE ATT&CK mapping
# - Extracted IoC list
# - Threat summary and recommendations示例2：下一攻击阶段预测
# Prediction based on observed TTPs
{
"tool": "next_ttp_prediction",
"parameters": {
"observed_tactics": ["TA0001", "TA0002", "TA0003"],
"observed_techniques": ["T1566", "T1059", "T1053"],
"time_elapsed_minutes": 120,
"top_k": 5
}
}
# Results:
# - Next expected tactics (with probabilities)
# - Next expected techniques (with probabilities)
# - Attack likelihood analysis
# - Defense recommendations示例3：响应计划生成
# Automated response plan generation
{
"tool": "response_plan_generation",
"parameters": {
"incident_number": 12345,
"auto_match": true
}
}
# Results:
# - Matched playbooks
# - Execution plan (action list)
# - Approval requirements
# - Expected impact示例4：剧本执行
# Execute ransomware response playbook
{
"tool": "execute_playbook",
"parameters": {
"playbook_id": "pb_ransomware_001",
"incident_data": {
"host": "DESKTOP-001",
"account": "user@company.com",
"severity": "Critical"
},
"auto_approve": false,
"execute_immediately": false
}
}
# Results:
# - Generated action list
# - Actions pending approval
# - Auto-approved actions
# - Next steps guide🛡️ 安全考虑
⚠️ 重要提示：仅限测试环境
此MCP服务器设计用于 测试/开发环境 只有。
生产使用的其他注意事项：
- 动作执行权限：自动化执行器需要强大的权限-严格的RBAC配置至关重要
- 审批工作流程：关键行动必须实施多阶段审批流程
- 审计日志：在单独的日志系统中记录所有操作执行历史
- 数据暴露：哨兵数据可能包含敏感信息-考虑数据屏蔽
- 网络隔离：MCP服务器应在安全网段中运行
许可要求
Azure哨兵：
Microsoft.OperationalInsights/workspaces/readMicrosoft.OperationalInsights/workspaces/query/*/readMicrosoft.SecurityInsights/*/read
自动化执行（可选）：
Microsoft.SecurityInsights/incidents/writeMicrosoft.Logic/workflows/run/action
🔧 扩展和定制
添加新播放簿
# Add to playbooks/executor.py
custom_playbook = ResponsePlaybook(
playbook_id="pb_custom_001",
name="Custom Response Playbook",
description="Response for specific scenario",
trigger_conditions={
"severity": ["Critical"],
"techniques": ["T1234"]
},
actions=[
ResponseAction(
action_id="act_custom_001",
action_type=ActionType.BLOCK_IP,
target="malicious_ips",
requires_approval=False
)
],
execution_mode="semi_auto"
)添加新工具
# tools/custom_tools.py
from tools.base import MCPToolBase
class MyCustomTool(MCPToolBase):
name = "my_custom_tool"
description = "Custom analysis tool"
async def run(self, ctx: Context, **kwargs) -> Dict:
# Implementation
return self.wrap_result({"data": "result"})
def register_tools(mcp: FastMCP):
MyCustomTool.register(mcp)📊 性能优化
- 缓存：频繁访问的数据使用TTL缓存（默认10分钟）
- 并行处理：并行执行的独立查询
- 查询优化：KQL查询仅选择必要的列
🐛 故障排除
身份验证错误
# Re-authenticate Azure CLI
az logout
az login
az account set --subscription your-subscription-id查询超时
# Increase timeout in task_manager.py
timeout=120.0 # default 60 seconds模块导入错误
# Check Python path
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"📝 许可和版权
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🤝 贡献
欢迎功能改进和错误修复。
⚡ 路线图
- \[\]实时威胁监控仪表板
- \[\]高级ML模型集成（LSTM、Transformer）
- \[\]外部威胁情报馈送集成（VirusTotal、AbuseIPDB等）
- \[\]实际Azure逻辑应用程序集成
- \[\]Slack/Teams通知集成
- \[\]SIEM数据可视化（Grafana）
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建造: 2025 版本: 1.0.0