Bloodhound

🚀 BloodHound-MCP

BloodHound-MCPは、業界標準のActive Directoryセキュリティ分析ツールであるBloodHoundに、Model Context Protocol (MCP) Serverの機能を強力に統合したものです。この統合により、自然言語でBloodHoundのデータを分析できるようになり、複雑なActive Directory攻撃パスの分析がより簡単になります。

🚀 クイックスタート

BloodHound-MCPは、BloodHoundにModel Context Protocol (MCP) Serverの機能を統合したものです。BloodHoundは、Active Directoryセキュリティを分析するための業界標準のツールです。この統合により、自然言語でBloodHoundのデータを分析できるようになり、複雑なActive Directory攻撃パスの分析がより簡単になります。

🥇 初のBloodHound AI統合！
これは、BloodHoundと人工知能を組み合わせた最初の統合です。最初はここで発表されました。

🔍 何がBloodHound-MCPですか？

BloodHound-MCPは、以下の機能を組み合わせています。

• BloodHound：Active Directory攻撃パスを可視化および分析するための業界標準のツール
• モデルコンテキストプロトコル（MCP）：複数のAIモデルと互換性のあるカスタム人工知能ツールを作成するためのオープンプロトコル
• Neo4j：BloodHoundが使用するグラフデータベースで、AD関係データを格納します

元のBloodHound CE Cypherクエリに基づく75以上の専用ツールを備えたBloodHound-MCPは、セキュリティ専門家に以下のことを可能にします。

• 自然言語でBloodHoundデータをクエリする
• Active Directory環境での複雑な攻撃パスを発見する
• Active Directoryのセキュリティ状況をより効率的に評価する
• 利害関係者向けに詳細なセキュリティレポートを生成する

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🌟 スター履歴

✨ 主な機能

• 自然言語インターフェース：一般的な英語でBloodHoundデータをクエリする
• 包括的な分析カテゴリ：
  • ドメイン構造マッピング
  • 権限昇格パス
  • Kerberosセキュリティ問題（Kerberoasting、AS-REP Roasting）
  • 証明書サービスの脆弱性
  • Active Directoryの健全性評価
  • NTLMリレー攻撃ベクトル
  • プロキシの悪用機会
  • その他多数！

📦 インストール

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git
   cd MCP-BloodHound
   

2. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

3. MCPサーバーを構成します。

   # サンプル構成ファイル
   {
     "server": {
       "port": 5000,
       "host": "localhost"
     },
     "db": {
       "type": "neo4j",
       "uri": "bolt://localhost:7687",
       "user": "neo4j",
       "password": "password"
     }
   } > config.json
   

4. サーバーを起動します。

   python server.py
   

💻 使用例

基本的な使用法

1. MCPクライアントを起動します。

   mcp-client
   

2. クエリを送信します。

   # サンプルクエリ
   {
     "action": "query",
     "params": {
       "query": "MATCH (n) RETURN n LIMIT 10"
     }
   }
   

📄 ライセンス

このプロジェクトは、MIT Licenseの下で保護されています。

詳細情報については、私たちのドキュメントを参照するか、サポートチームにお問い合わせください。