Vectra AI本地MCP服务器
该项目实现了 MCP服务器 为了 Vectra人工智能本地平台.
什么是Vectra AI本地MCP？
MCP服务器，将AI助手连接到Vectra AI On-Premise安全平台，实现威胁检测数据、安全见解和自动事件响应工作流的智能分析。与Claude、ChatGPT、Cursor、VS Code和其他启用MCP的AI工具兼容。
你能用Vectra AI本地MCP做什么？
- 调查自然语言中的威胁
- 搜索和分析帐户、主机和检测
- 管理调查任务和笔记
- 使用提示关联和分析安全数据
- 动态构建高级可视化分析
- 从自然语言生成调查报告
设置-本地主机
先决条件
- 安装Python
检查.python版本文件以获取所需版本
- 安装uv -Python包管理器
# On macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# On Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# Or via pip
pip install uv设置步骤
- 克隆/下载项目 到您的本地计算机
- 导航到项目目录：
cd your-project-directory- 配置环境变量：
# Create a .env file with your Vectra On-Premise credentials
cat > .env .env 💡 **小贴士**：每当代码被推送到主分支或发布被标记时，预构建的映像都会通过GitHub Actions自动构建和发布。这确保您始终获得最新的测试版本，而无需在本地构建。
## 选项2：从源代码构建
对于开发或定制，您可以从源代码构建Docker镜像。
### 先决条件
1. **安装Docker和Docker Compose**
- （包括Docker Compose）
- 或者在Linux上分别安装Docker Engine和Docker Compose
### 从源代码构建步骤
1. **克隆/下载项目** 到您的本地计算机
1. **导航到项目目录：**
cd your-project-directory
3. **配置环境变量：**
Create a .env file with your Vectra On-Premise credentials
cat > .env 备注MCP（模型上下文协议）是一种新兴且快速发展的技术。使用此服务器时请谨慎，并遵循安全最佳实践，包括适当的凭据管理和网络安全措施。