MCP Censys
mcp-censysはCensys Search APIをベースにしたMCPサーバーで、リアルタイムのドメイン、IP、FQDNの調査機能を提供します。自然言語クエリを正確なCensysクエリに変換し、Claudeによるデータ分析をガイドするMCPプロンプトテンプレートを内蔵しています。
2.5ポイント
6.5K

mcp-censysとは?

mcp-censysは、自然言語を使ってCensysのインターネット全体のスキャンデータをクエリできる会話型インターフェースです。質問を技術的なクエリに変換し、結果を理解しやすい形式で提示します。このサービスは、技術的な専門知識を必要とせずに、ウェブサイト、サーバー、ネットワークインフラストラクチャに関する洞察を提供します。

mcp-censysの使い方は?

自然言語でドメインまたはIPアドレスに関する質問をするだけです。システムは自動的にCensysのデータをクエリし、結果をサービス、場所、セキュリティ情報などの明確なカテゴリに整理します。複雑な検索構文を学ぶ必要はありません。

mcp-censysをいつ使うのが良いですか?

以下の場合に最適です:1) ウェブサイトのインフラストラクチャを調査する 2) 接続されたサービスを発見する 3) セキュリティ研究を行う 4) 新しいサブドメインを見つける 5) サーバーの設定を理解する

主要な機能

自然言語クエリ
複雑な検索構文を学ぶことなく、自然言語で質問をすることができます。
包括的なドメイン検索
ドメインに関連するすべてのIP、サービス、インフラストラクチャに関する完全な情報を取得します。
MCPプロンプトテンプレート
結果の整理と提示方法をガイドする事前定義された分析テンプレートで、一貫性を保ちます。
新しいサブドメインの発見
DNSと証明書データを通じて最近観測されたサブドメインを見つけます。
IPアドレス分析
サービス、場所、所有権など、任意のIPアドレスに関する詳細な情報を取得します。
強み
技術的な専門知識は必要ありません - 自然言語で質問をすることができます
複数のソースからの包括的なデータ集約
複雑な技術情報の構造化された提示
組み込みの分析テンプレートにより、一貫した高品質の結果が保証されます
Dockerで軽量かつ簡単にデプロイできます
制限
結果が多いドメインについてはサンプルレコードのみを表示します
サブドメインの発見では、真の「初見」日付が表示されません
単一ターゲットの分析を目的として設計されており、バッチ処理には適していません
Censysのスキャンデータに依存しています(リアルタイムの更新がない場合があります)
完全な機能を使用するにはAPIキーが必要です

始めるには

環境を設定する
Dockerをインストールし、Censys APIの資格情報を含む設定ファイルを作成します。
Dockerイメージをビルドする
提供されたDockerfileからサービスコンテナを作成します。
MCPクライアントを設定する
Claude Desktopまたは他のMCPクライアントにサービス設定を追加します。
質問を始める
自然言語クエリを使ってドメインとIPアドレスを調査します。

使用例

ウェブサイトのインフラストラクチャを調査する
特定のウェブサイトを支えるサーバーとサービスを理解します。
セキュリティ評価
企業のネットワークで公開されているポートとサービスを確認します。
サブドメインの発見
監視目的で新しいまたは最近観測されたサブドメインを見つけます。

よくある質問

結果が得られないのはなぜですか?
データはどの程度最新ですか?
一度に複数のターゲットをスキャンできますか?
MCPプロンプトテンプレートとは何ですか?

追加リソース

Censys Python SDK
Censys APIの公式Pythonライブラリ
Model Context Protocol
MCPアーキテクチャに関するドキュメント
Censys Search API
基盤となるAPIサービスに関する情報

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

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
8.2K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
5.9K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
7.9K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
11.2K
4ポイント
M
MCP Scan
MCP-Scanは、MCPサーバー用のセキュリティスキャンツールで、提示注入、ツール汚染、クロスドメインアップグレードなどの一般的なセキュリティホールを検出します。
Python
11.5K
5ポイント
A
Agentic Radar
エージェンティックレーダーは、エージェントシステムを分析・評価するセキュリティスキャナーで、開発者、研究者、セキュリティ専門家がエージェントシステムのワークフローを理解し、潜在的なホールを特定するのに役立ちます。
Python
10.2K
5ポイント
I
Ida Pro MCP
認証済み
IDA Pro MCPは逆エンジニアリング用のサーバープラグインで、MCPプロトコルを介してクライアントツールとやり取りし、関数分析、コメントの変更、変数のリネームなどの機能を提供し、Cline、Roo Codeなどの複数のMCPクライアントをサポートします。
Python
11.2K
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
42.9K
4.7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
12.4K
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
16.2K
4.8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
23.4K
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
12.0K
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#
14.9K
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
15.6K
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
21.3K
4.5ポイント
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