Wiremcp

🚀 WireMCP 中文版

WireMCPは、大規模言語モデル（LLMs）のリアルタイムネットワークトラフィック分析機能を強化するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。Wiresharkベースのtsharkツールを使用して構築されたユーティリティを通じて、WireMCPはリアルタイムネットワークデータをキャプチャして処理し、LLMsに構造化されたコンテキスト情報を提供します。これにより、LLMsは脅威ハンティング、ネットワーク診断、異常検出などのタスクを支援することができます。

✨ 主な機能

WireMCPは、MCPクライアントに以下のツールを提供し、LLMがネットワーク活動を理解するのを支援します。

• capture_packets：リアルタイムトラフィックをキャプチャし、JSON形式の生のパケットデータを返します。これにより、LLMはパケットレベルの詳細（IPアドレス、ポート、HTTPメソッドなど）を分析できます。
• get_summary_stats：プロトコルレベルの統計情報を提供し、LLMがトラフィックの構成を概観できるようにします（TCPとUDPの使用状況など）。
• get_conversations：TCP/UDPセッションの統計情報を返し、LLMがエンドポイント間の通信フローを追跡できるようにします。
• check_threats：IPアドレスをキャプチャし、URLhausのブラックリストにおけるその状態をチェックします。これにより、LLMは潜在的な脅威を識別できます。
• check_ip_threats：特定のIPアドレスに対して複数のソースからの脅威インテリジェンスクエリを実行し、詳細な評判と脅威情報を提供します。
• analyze_pcap：pcapファイルを分析し、構造化された出力を生成し、LLMがネットワーク活動を解釈できるようにします。
• generate_report：入力データに基づいて自然言語のレポートを生成します。

📚 ドキュメント

LLMsへの支援方法

LLMsはこれらの出力を利用して、以下のことができます。

• ネットワーク活動の自然言語による説明を提供する
• パターンと潜在的なセキュリティ問題を識別する
• コンテキストに関連した提案を提供する
• 人間が理解しやすいレポートを生成する

🚀 クイックスタート

前提条件

• オペレーティングシステム：LinuxまたはmacOS（推奨）
• Wiresharkのtsharkツールがインストールされ、構成されていること
• Node.jsとnpmの環境

📦 インストール

1. WireMCPリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/your-repository/wire-mcp.git

2. 依存関係をインストールします。

cd wire-mcp
npm install

3. サーバーを起動します。

node index.js

使用方法

設定ファイルのパス

• 設定ファイルの例のパス：config.json

サンプルコマンド

curl -X POST http://localhost:3000/api/capture-packets -d '{"interface":"eth0","duration":60}'

💻 使用例

基本的な使用法

パケットキャプチャの出力例

{
  "packets": [
    {
      "timestamp": "12:34:56.789",
      "source_ip": "192.168.1.1",
      "destination_ip": "192.168.1.2",
      "protocol": "TCP",
      "src_port": 1550,
      "dst_port": 23
    }
  ]
}

pcapファイル分析の出力例

{
  "summary": {
    "total_packets": 1000,
    "unique_hosts": 5,
    "traffic_volume": "1.2 MB"
  },
  "threats": [],
  "diagnostics": {
    "highest_bandwidth_usage": "192.168.1.3:80 (HTTP)",
    "inactive_interfaces": []
  }
}

開発予定

• IOCデータソースの拡張：現在はURLhausのみを使用して脅威チェックを行っています。将来的には、IPsumやEmerging Threatsなどの他のソースを統合し、カバレッジを拡大する予定です。
• レポート機能の強化：生成される自然言語レポートを改善し、グラフやビジュアル要素を追加する予定です。
• パフォーマンスの最適化：大規模なデータ処理の効率を向上させる予定です。

コントリビュート

ご協力を歓迎します！Pull Requestをいつでも送信してください。重大な変更の場合は、まず問題を開き、変更したい内容について議論してください。

📄 ライセンス

MIT

謝辞

• Wireshark/tsharkチームには、優れたパケット分析ツールを提供してくれたことに感謝します。
• Model Context Protocolコミュニティには、フレームワークと規格を策定してくれたことに感謝します。
• URLhausには、脅威インテリジェンスデータを提供してくれたことに感謝します。