MCP Contrast
Contrast MCPサーバーは、ContrastのセキュリティデータとAIエージェント/LLMをつなぐ架け橋です。開発者とセキュリティ専門家が脆弱性を迅速に修復するのを支援します。ローカルでの実行、Dockerコンテナなど、複数のデプロイ方法をサポートし、VS Code、Copilotなどのツールと統合できます。
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Contrast MCPサーバーとは?

Contrast MCPサーバーは、あなたのContrastデータと選択したAIエージェント/LLMをつなぐ架け橋です。これにより、開発者とセキュリティ専門家はAIの能力を活用して、コード内のセキュリティ脆弱性を迅速に識別し修復することができます。

Contrast MCPサーバーの使い方は?

MCPサーバーは、いくつかの方法で使用できます。独立したJavaアプリケーションとして実行する、Dockerコンテナを通じてデプロイする、またはVS Code、Clineプラグイン、otermなどの開発ツールに統合することができます。

適用シナリオ

コードの脆弱性を迅速に修復する必要がある開発者や、アプリケーションのセキュリティ状況を分析する必要があるセキュリティ専門家に適しています。大量の脆弱性を処理する必要がある場合や、自動化された修復提案が必要なシナリオに特に適しています。

主要機能

脆弱性修復
コードの脆弱性の詳細な分析と修復提案を提供します
サードパーティライブラリ分析
脆弱性のあるサードパーティライブラリを識別し更新します
セキュリティ分析
セキュリティ専門家にアプリケーションとサーバーの脆弱性分析を提供します
多プラットフォーム統合
VS Code、Clineプラグイン、otermなどのさまざまな開発ツールをサポートします
利点
Contrast独自の脆弱性データとAIの能力を組み合わせて、正確な修復提案を提供します
複数のデプロイ方法をサポートし、柔軟で使いやすいです
既存の開発ツールとシームレスに統合できます
詳細な脆弱性分析とコンテキスト情報を提供します
制限
Contrast APIの資格情報が必要です
データのプライバシーは選択したAIエージェント/LLMに依存します
一部の高度な機能には技術的な知識が必要です

使い方

Contrast APIの資格情報を取得する
Contrast APIキー、サービスキー、ユーザー名、組織IDを用意する必要があります
デプロイ方法を選択する
Javaで直接実行する、Dockerコンテナを使用する、または開発ツールに統合するかを決定します
MCPサーバーを構成する
選択したデプロイ方法に応じて、適切な環境変数またはパラメータを構成します
クエリを開始する
選択したインターフェイスを通じてクエリを入力し、脆弱性情報と修復提案を取得します

使用例

開発者がコードの脆弱性を修復する
開発者がコードにセキュリティ脆弱性を発見し、MCPサーバーを使用して詳細な脆弱性の説明と修復提案を取得します
セキュリティ専門家がライブラリの脆弱性を分析する
セキュリティチームがアプリケーション内のすべての高リスクのサードパーティライブラリの脆弱性を識別する必要があります
脆弱性のあるライブラリを更新する
開発者が脆弱性のあるライブラリを安全なバージョンに更新する必要があります

よくある質問

MCPサーバーは私のコードをContrastに送信しますか?
MCPサーバーを使用するにはどのようなContrastアカウントが必要ですか?
MCPサーバーはどのようなAIエージェント/LLMをサポートしていますか?
企業のプロキシの背後でMCPサーバーを使用するにはどうすればいいですか?

関連リソース

GitHubリポジトリ
Contrast MCPサーバーのソースコードと問題追跡
Contrastセキュリティ公式サイト
Contrastセキュリティ製品の公式ウェブサイト
Maven Central
MCPサーバーのMaven中央リポジトリ

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
"mcpServers": {
    "contrast-mcp": {
      "command": "/usr/bin/java", "args": ["-jar","/Users/name/workspace/mcp-contrast/mcp-contrast/target/mcp-contrast-0.0.1-SNAPSHOT.jar",
        "--CONTRAST_HOST_NAME=example.contrastsecurity.com",
        "--CONTRAST_API_KEY=xxx",
        "--CONTRAST_SERVICE_KEY=xxx",
        "--CONTRAST_USERNAME=xxx.xxx@contrastsecurity.com",
        "--CONTRAST_ORG_ID=xxx"]
    }
}

{
  "mcpServers": {
    "contrastmcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-e",
        "CONTRAST_HOST_NAME",
        "-e",
        "CONTRAST_API_KEY",
        "-e",
        "CONTRAST_SERVICE_KEY",
        "-e",
        "CONTRAST_USERNAME",
        "-e",
        "CONTRAST_ORG_ID",
        "-i",
        "--rm",
        "contrast/mcp-contrast:latest",
        "-t",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "CONTRAST_HOST_NAME": "example.contrastsecurity.com",
        "CONTRAST_API_KEY": "example",
        "CONTRAST_SERVICE_KEY": "example",
        "CONTRAST_USERNAME": "example@example.com",
        "CONTRAST_ORG_ID": "example"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "contrast-assess": {
    "command": "/usr/bin/java", 
    "args": [
      "-Dhttp.proxyHost=proxy.example.com", 
      "-Dhttp.proxyPort=8080", 
      "-Dhttps.proxyHost=proxy.example.com", 
      "-Dhttps.proxyPort=8080",
      "-jar",
      "/Users/name/workspace/mcp-contrast/mcp-contrast/target/mcp-contrast-0.0.1-SNAPSHOT.jar",
      "--CONTRAST_HOST_NAME=example.contrastsecurity.com",
      "--CONTRAST_API_KEY=example",
      "--CONTRAST_SERVICE_KEY=example",
      "--CONTRAST_USERNAME=example@example.com",
      "--CONTRAST_ORG_ID=example"
    ]
  }
}
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
5.4K
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
5.1K
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
5.4K
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
5.6K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
6.9K
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
6.6K
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
6.7K
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
6.7K
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
24.0K
4.8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
17.6K
4.5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
79.7K
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
21.4K
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#
26.5K
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
19.7K
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
30.0K
4.5ポイント
AIBase
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