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AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

CISA Threat Intelligence MCP Server

MCP Server

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,为AI代理提供实时访问CISA已知被利用漏洞(KEV)目录和高级威胁情报能力。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
安全PythonClaude威胁情报Claude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

WCoppedge

提供方

WCoppedge

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

CISA威胁情报MCP服务器

使用MCP服务器了解Cisa CVE

![Python 3.8+](https://www.python.org/downloads/) ![MCP Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) ![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT)

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,为AI代理提供对CISA已知漏洞(KEV)目录和高级威胁情报功能的实时访问。

概述

该MCP服务器使AI助手能够通过与权威的政府数据源集成来执行复杂的网络安全分析。专为网络安全专业人员、政府机构和安全运营中心而设计。

主要特点

  • 🔒 实时CISA KEV集成:直接访问1400多个被积极利用的漏洞
  • 🧠 高级威胁情报:自定义评分算法和趋势分析
  • 🏛️ 政府合规:BOD 22-01跟踪和联邦安全要求
  • 🤖 AI代理就绪:专为人工智能驱动的安全工作流程而构建
  • 📊 综合分析:执行报告和战略见解

🚀 快速开始

先决条件

  • Python 3.8+
  • CISA/NVD API的互联网连接
  • MCP兼容客户端(克劳德桌面等)

安装

  1. 将.py文件中的代码复制到vs代码中,另存为cisa_threat_intel_mcp.py
  2. 然后将路径添加到conf文件中,它应该是一个.json文件,您可以在下面看到一个临时文件
  3. 重启克劳德
  4. 现在提问

配置

添加到您的Claude Desktop配置中:

{
  "mcpServers": {
    "cisa-threat-intel": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/cisa_threat_intel_mcp.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

🛠️ 可用工具

search_kev_catalog

搜索并过滤CISA的已知漏洞目录。

示例用法:

Find all Microsoft vulnerabilities with known ransomware usage added in the last 30 days

analyze_threat_trends

使用模式识别进行战略威胁情报分析。

分析类型:

  • 趋势:供应商/产品开发模式
  • 关键的:高影响漏洞识别
  • 勒索软件:活动跟踪和分析
  • 最近:新兴威胁检测

enrich_cve_intelligence

深入CVE分析,综合威胁评分。

特征:

  • CISA KEV元数据集成
  • CVSS分数丰富NVD
  • 自定义威胁评分(0-100分)
  • 战略性补救建议

get_kev_statistics

高管层面的统计数据和战略见解。

🏗️ 建筑

威胁评分算法

考虑以下因素的复杂评分系统:

  • KEV目录包含(+50个基点)
  • 勒索软件活动使用率(+30分)
  • 新增时间(+10-20分)
  • 漏洞影响类型(+5-25分)
  • CVSS严重程度评分(+5-15分)

数据源

  • 主要的,重要的:CISA KEV目录(实时)
  • 富集:NVD API获取技术细节
  • 合规:BOD 22-01指南集成

错误处理

  • API不可用时性能下降
  • 全面的输入验证
  • 带有补救指导的详细错误消息

📊 用法示例

每日威胁简报

# Generate executive summary
statistics = await get_kev_statistics()
recent_threats = await search_kev_catalog(days_added=7)
critical_analysis = await analyze_threat_trends("critical", 30)

事件响应

# Emergency CVE analysis
cve_intelligence = await enrich_cve_intelligence("CVE-2024-1234")
related_threats = await search_kev_catalog(vendor="Microsoft")

合规性跟踪

# BOD 22-01 monitoring
upcoming_deadlines = await search_kev_catalog(days_added=21)
compliance_stats = await get_kev_statistics()

🛡️ 安全考虑

  • 无数据存储:无状态设计,实时获取API
  • 输入验证:全面的Pydantic验证
  • 速率限制:尊重API使用模式
  • 错误安全:山宁泰错误消息

📈 演出

  • 异步操作:完全异步/等待实现
  • 缓存策略:智能响应缓存
  • 并发处理:API平行富集
  • 错误恢复:优雅的回退机制

📜 许可证

该项目根据麻省理工学院许可证获得许可

🔗 相关资源

📞 联系

作者:威尔·科珀里奇\ 电子邮件: wcoppedge7779@gmail.com

______________________________________________________________________

备注该项目展示了先进的网络安全自动化、人工智能集成和政府数据处理,非常适合联邦网络安全角色和现代安全运营。

🏆 认可

*该项目展示了人工智能代理与权威政府网络安全数据源的前沿集成,展示了自动化威胁情报的未来。*

目录标签

目录标签

安全PythonClaude威胁情报网络安全本地部署CISA集成漏洞分析AI代理

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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