Cyber Sentinel MCP Server

🛡️ Cyber Sentinel MCP服务器

一个全面的威胁情报聚合MCP（模型上下文协议）服务器，为安全分析提供对多个威胁情报源的统一访问。

🎯 概述

Cyber Sentinel通过提供一个统一的界面，消除了查询多个威胁情报源的繁琐手动过程。安全分析师现在可以使用单个命令分析多个来源的指标（IP、域、哈希、URL），从而获得具有置信度评分的汇总结果。

✨ 特性

🔍 威胁情报

• 多源情报：聚合来自VirusTotal v3、AbuseIPDB、URLhaus、Shodan、ThreatFox和MalwareBazaar的数据
• 智能指示器检测：自动检测IP地址、域、文件哈希和URL
• 智能聚合：将多个来源的结果与置信度评分相结合
• 异步性能：高性能并发处理
• 智能缓存：减少API调用并改进响应时间（1小时TTL）
• 速率限制：尊重所有来源的API限制（默认60 req/min）
• 错误恢复：优雅地处理API故障和超时

🛡️ 代码安全分析

• 多语言支持：分析Python、JavaScript、Java、C#、PHP、Go、Rust、C++和SQL代码
• 漏洞检测：标识硬编码秘密、SQL注入、XSS、路径遍历等
• 网络指标分析：提取并分析代码中的IP、域和URL
• 安全替代方案：提供安全编码建议和替代方案
• 风险评分：计算综合安全风险评分

📦 依赖安全

• 多平台支持：扫描NPM、Python、Maven、Cargo、Go和Composer依赖关系
• 漏洞检测：识别已知的恶意软件包和过时的依赖关系
• 安全建议：提供可操作的安全改进建议
• 风险评估：综合依赖风险评分

🐳 基础设施安全

• Docker安全：分析Dockerfile配置以获取安全最佳实践
• Kubernetes安全：扫描K8s清单以查找安全配置错误
• CI/CD集成：为DevOps管道提供安全分析

📊 报告和可视化

• 丰富的报告：生成全面的安全分析报告
• 可视化仪表板：创建安全指标和趋势可视化
• 导出选项：支持多种输出格式（JSON、HTML、PDF）
• MCP协议：与启用MCP的AI助手完全兼容

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• MCP兼容客户端（克劳德桌面、光标等）

安装

1. 克隆存储库:

git clone https://github.com/jx888-max/cyber-sentinel-mcp.git
cd cyber-sentinel-mcp

1. 安装依赖项:

pip install -e .

1. 配置API密钥:

# 运行设置向导
python -m cyber_sentinel.setup_wizard

# 或者直接设置环境变量
export VIRUSTOTAL_API_KEY=your_virustotal_api_key_here
export ABUSEIPDB_API_KEY=your_abuseipdb_api_key_here

1. 验证安装:

python -c "from cyber_sentinel.server import app; print('✅ Installation successful!')"

API密钥设置

VirusTotal（强烈推荐）

• 免费等级：1000个请求/天
• 能力：IP、域、哈希和URL分析

1. 访问 病毒总数
2. 创建免费帐户
3. 从API部分获取API密钥
4. 增添 .env: VIRUSTOTAL_API_KEY=your_key_here

滥用IPDB（强烈推荐）

• 免费等级：1000个请求/天
• 能力：IP地址信誉和滥用报告

1. 访问 滥用IPDB
2. 创建免费帐户
3. 从帐户设置中获取API密钥
4. 增添 .env: ABUSEIPDB_API_KEY=your_key_here

Shodan（可选）

• 免费等级：100个结果/月
• 能力：互联网连接设备智能

1. 访问 肖丹
2. 创建帐户并获取您的API密钥
3. 增添 .env: SHODAN_API_KEY=your_key_here

URLhaus（无需API密钥）

• 自由：不使用API密钥进行基本使用
• 能力：恶意软件URL和有效载荷跟踪

🔧 MCP客户端配置

克劳德桌面

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key",
        "SHODAN_API_KEY": "your_shodan_key"
      }
    }
  }
}

光标/VS代码

添加到MCP配置中：

{
  "mcp.servers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": ["python", "-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key"
      }
    }
  }
}

📖 使用示例

在MCP客户端中配置后，您可以使用自然语言分析安全指标：

🔍 威胁情报分析

Analyze the IP address 8.8.8.8 for any malicious activity
Check if 1.1.1.1 is safe to use
Is google.com safe?
Check the security status of example.com
Analyze this MD5 hash: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
Is this URL safe: https://example.com/suspicious-path
Show me the status of all threat intelligence sources

🛡️ 代码安全分析

Analyze this Python code for security vulnerabilities:
[paste your code here]

Check this JavaScript function for XSS vulnerabilities:
[paste your code here]

Scan this SQL query for injection risks:
[paste your code here]

📦 依赖关系安全扫描

Scan these project dependencies for vulnerabilities:
package.json: [paste content]
requirements.txt: [paste content]

Check my Python project for outdated packages:
[provide requirements.txt content]

🐳 基础设施安全

Analyze this Dockerfile for security issues:
[paste Dockerfile content]

Check this Kubernetes deployment for security misconfigurations:
[paste K8s YAML content]

📊 安全报告

Generate a comprehensive security report for my project
Create a security dashboard with current threat landscape
Export security findings to HTML report

🛠️ 可用的MCP工具

🔍 威胁情报工具

analyze_indicator

分析多个威胁情报源的安全指标。

支持的指标：

• IP地址IPv4地址（例如。， 8.8.8.8)
• 域名：任何域（例如。， google.com)
• 文件哈希：MD5、SHA1、SHA256哈希值
• 网址：完整的URL（例如。， https://example.com)

退货：

• 总体声誉（清白/恶意/未知）
• 置信度得分（0-100%）
• 来自个人威胁情报来源的结果
• 地理和ISP信息（IP）
• 详细分析数据

check_api_status

检查所有威胁情报源的配置和状态。

退货：

• API密钥验证状态
• 每个源的可用功能
• 速率限制配置
• 整体系统健康状况

🛡️ 安全分析工具

analyze_code_security

对源代码进行全面的安全分析。

参数：

• code_content：要分析的源代码
• language：编程语言（如果未指定，则自动检测）
• locale：输出语言（zh/en）

退货：

• 安全漏洞及其严重性
• 硬编码的秘密和证书
• 代码中发现网络指示器
• 安全编码建议
• 风险评分和补救指导

scan_project_dependencies

扫描项目依赖关系以查找安全漏洞。

参数：

• project_files：依赖文件字典（package.json、requirements.txt等）

退货：

• 已知的恶意软件包
• 过时的依赖关系存在漏洞
• 安全建议
• 风险评估和评分

analyze_docker_security

分析Docker配置以获取安全最佳实践。

参数：

• dockerfile_content：要分析的Dockerfile内容

退货：

• 安全配置错误
• 违反最佳做法
• 硬化建议
• 风险评估

scan_kubernetes_config

扫描Kubernetes清单以查找安全问题。

参数：

• k8s_manifests：Kubernetes YAML文件字典

退货：

• 违反安全政策
• 特权升级风险
• 网络安全问题
• 合规建议

generate_security_report

生成具有可视化功能的全面安全报告。

参数：

• analysis_results：安全分析的综合结果
• report_format：输出格式（json/html/markdown）

退货：

• 格式化安全报告
• 执行摘要
• 详细调查结果
• 修复路线图

📊 示例响应

{
  "indicator": "8.8.8.8",
  "type": "ip",
  "overall_reputation": "clean",
  "confidence": 100.0,
  "sources_checked": 4,
  "sources_responded": 3,
  "malicious_sources": 0,
  "clean_sources": 3,
  "countries": ["US"],
  "isps": ["Google LLC"],
  "detailed_results": [
    {
      "source": "VirusTotal",
      "reputation": "clean",
      "malicious_count": 0,
      "total_engines": 89
    }
  ],
  "errors": [],
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

⚡ 性能和可靠性

🚀 高性能

• 异步架构：跨所有分析工具的高性能并发处理
• 智能缓存：1小时TTL可减少API调用并提高响应时间
• 并行处理：跨多个威胁情报源同时分析
• 优化算法：高效的模式匹配和漏洞检测

🛡️ 可靠性和弹性

• 速率限制：可配置的限制（默认值：60个请求/分钟），具有智能节流功能
• 超时处理：30秒请求超时阻止挂起操作
• 错误恢复：优雅地处理API故障和网络问题
• 回退机制：即使某些来源不可用，也会继续分析
• 重试逻辑：针对瞬态故障，采用指数回退自动重试

🔒 安全与隐私

🛡️ 数据保护

• 零数据存储：没有永久存储指标、代码或分析结果
• 仅内存处理：所有分析都在内存中进行，并自动清理
• API密钥安全：通过环境变量和加密存储安全管理密钥
• 源隔离：每个威胁情报源都使用独立的凭据独立运行

🔐 隐私保护

• 本地处理：代码分析在本地进行，无需外部传输
• 错误隔离：敏感信息永远不会在错误消息或日志中暴露
• 审计跟踪：符合要求的可选安全事件日志记录
• 叫做数据缩小：只处理必要的数据并立即丢弃

🧪 测试

运行测试套件以验证功能：

# Run unit tests
python -m pytest tests/ -v

# Test with your API keys
python -c "
from cyber_sentinel.server import check_api_status
import asyncio
print(asyncio.run(check_api_status()))
"

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 进行更改并添加测试
4. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
5. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
6. 打开拉取请求

🆘 支持

• 问题:
• 文档：参见 llms-install.md 详细设置
• MCP协议: 模型上下文协议文档

🙏 致谢

• Anthropic 用于MCP协议和Claude AI
• 病毒总数 用于全面的恶意软件分析
• 滥用IPDB IP声誉情报
• 乌尔豪斯 用于恶意软件URL跟踪
• 肖丹 用于互联网设备智能
• ThreatFox 的 国际奥委会共享平台
• 马尔瓦尔集市 用于恶意软件样本情报
• 应用安全项目 安全最佳实践和漏洞模式
• 开源安全社区，用于持续的威胁情报共享

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🛡️ 威胁情报，简化版。