Secops MCP
複数のセキュリティツールを統合した総合的なセキュリティ運用プラットフォームで、統一インターフェイスで様々なセキュリティスキャンやテストツールを実行でき、DockerデプロイとJSON形式の出力をサポートします。
2.5ポイント
9.7K

セキュリティ操作マルチツールプラットフォーム (MCP) とは?

セキュリティ操作マルチツールプラットフォーム (MCP) は、複数のセキュリティツールを統一したインターフェイスに集約した包括的なセキュリティ操作プラットフォームです。このプラットフォームを通じて、様々なセキュリティスキャンやテストツールを簡単に実行できます。

セキュリティ操作マルチツールプラットフォーム (MCP) の使い方は?

プラットフォームを起動して使用するセキュリティツールを選択するだけで、すぐにセキュリティテスト作業を開始できます。

適用シナリオ

MCPは、企業内のセキュリティチーム、ペネトレーションテスター、およびネットワークやシステムのセキュリティ評価を必要とするすべての専門家に適しています。

主要機能

統一インターフェイス
複数のセキュリティツールにアクセスするための単一のエントリポイントを提供します。
Dockerサポート
Dockerを通じて簡単にプラットフォームをデプロイできます。
JSON出力
すべてのツールが一貫したJSON形式の結果を返します。
強力なエラー処理
堅牢なエラー処理とレポート機構を提供します。
拡張性
新しいツールや機能を簡単に追加できます。
利点
複数の一般的なセキュリティツールを統合する
一貫したJSON出力形式を提供する
デプロイと管理が容易である
カスタム設定をサポートする
強力なエラー処理能力を持つ
制限
一定のシステム環境のサポートが必要である
一部の高度な機能には追加の設定が必要な場合がある
一部のツールは特定のシナリオに完全に適していない場合がある

使い方

Dockerをインストールする
システムにDockerがインストールされていることを確認し、そのバージョンが要件を満たしていることを確認します。
プロジェクトリポジトリをクローンする
GitHubからMCPプロジェクトのコードをクローンします。
Dockerイメージをビルドする
プロジェクトディレクトリでDockerイメージをビルドします。
コンテナを実行する
MCPコンテナを起動し、インタラクティブモードで入ります。

使用例

ケースタイトル:脆弱性スキャン
Nucleiツールを使用して、対象ウェブサイトの全面的な脆弱性スキャンを行います。
ケースタイトル:Webパススキャン
Dirsearchツールを使用して、対象ウェブサイト上の隠しパスを探します。

よくある質問

MCPのヘルプとサポートをどのように取得できますか?
MCPはすべてのオペレーティングシステムをサポートしていますか?
MCP内のツールをどのように更新しますか?

関連リソース

公式ドキュメント
詳細な使い方ガイドと技術ドキュメントです。
GitHubコードリポジトリ
最新バージョンと貢献ガイドを含むオープンソースのコードリポジトリです。
コミュニティフォーラム
ユーザーが交流し、問題を議論するためのプラットフォームです。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
6.9K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
5.9K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
4.9K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.7K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.2K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
7.3K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.9K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
7.0K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
19.1K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
23.4K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
79.8K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
36.2K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
22.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
28.2K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.0K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
31.8K
4.5ポイント
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