Cyber Sentinel MCP

🚀 網絡哨兵MCP服務器

網絡哨兵MCP服務器是一款全面的威脅情報聚合MCP（模型上下文協議）服務器，它為安全分析提供了對多個威脅情報源的統一訪問，解決了安全分析中多源數據獲取的難題，提升了分析效率和準確性。

🚀 快速開始

前提條件

• Python 3.8 或更高版本
• 兼容MCP的客戶端（如Claude Desktop、Cursor等）

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/jx888-max/cyber-sentinel-mcp.git
cd cyber-sentinel-mcp

2. 安裝依賴：

pip install -e .

3. 配置API密鑰：

# 運行設置嚮導
python -m cyber_sentinel.setup_wizard

# 或者直接設置環境變量
export VIRUSTOTAL_API_KEY=your_virustotal_api_key_here
export ABUSEIPDB_API_KEY=your_abuseipdb_api_key_here

4. 驗證安裝：

python -c "from cyber_sentinel.server import app; print('✅ 安裝成功！')"

API密鑰設置

VirusTotal（強烈推薦）

• 免費套餐：每天1000次請求
• 功能：IP、域名、哈希和URL分析

1. 訪問 VirusTotal
2. 創建免費賬戶
3. 從API部分獲取API密鑰
4. 添加到 .env 文件：VIRUSTOTAL_API_KEY=your_key_here

AbuseIPDB（強烈推薦）

• 免費套餐：每天1000次請求
• 功能：IP地址信譽和濫用報告

1. 訪問 AbuseIPDB
2. 創建免費賬戶
3. 從賬戶設置中獲取API密鑰
4. 添加到 .env 文件：ABUSEIPDB_API_KEY=your_key_here

Shodan（可選）

• 免費套餐：每月100個結果
• 功能：聯網設備情報

1. 訪問 Shodan
2. 創建賬戶並獲取API密鑰
3. 添加到 .env 文件：SHODAN_API_KEY=your_key_here

URLhaus（無需API密鑰）

• 免費：基本使用無需API密鑰
• 功能：惡意軟件URL和有效負載跟蹤

✨ 主要特性

🔍 威脅情報

• 多源情報：聚合來自VirusTotal v3、AbuseIPDB、URLhaus、Shodan、ThreatFox和MalwareBazaar的數據
• 智能指標檢測：自動檢測IP地址、域名、文件哈希和URL
• 智能聚合：結合多個源的結果並進行置信度評分
• 異步性能：高性能併發處理
• 智能緩存：減少API調用並提高響應時間（1小時TTL）
• 速率限制：遵守所有源的API限制（默認60請求/分鐘）
• 錯誤恢復：優雅處理API故障和超時

🛡️ 代碼安全分析

• 多語言支持：分析Python、JavaScript、Java、C#、PHP、Go、Rust、C++和SQL代碼
• 漏洞檢測：識別硬編碼秘密、SQL注入、XSS、路徑遍歷等
• 網絡指標分析：提取並分析代碼中發現的IP、域名和URL
• 安全替代方案：提供安全編碼建議和替代方案
• 風險評分：計算全面的安全風險評分

📦 依賴安全

• 多平臺支持：掃描NPM、Python、Maven、Cargo、Go和Composer依賴
• 漏洞檢測：識別已知惡意包和過時依賴
• 安全建議：提供可操作的安全改進建議
• 風險評估：全面的依賴風險評分

🐳 基礎設施安全

• Docker安全：分析Dockerfile配置以遵循安全最佳實踐
• Kubernetes安全：掃描K8s清單以查找安全配置錯誤
• CI/CD集成：為DevOps管道提供安全分析

📊 報告與可視化

• 豐富報告：生成全面的安全分析報告
• 可視化儀表板：創建安全指標和趨勢可視化
• 導出選項：支持多種輸出格式（JSON、HTML、PDF）
• MCP協議：與支持MCP的AI助手完全兼容

🔧 MCP客戶端配置

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json 文件：

{
  "mcpServers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key",
        "SHODAN_API_KEY": "your_shodan_key"
      }
    }
  }
}

Cursor/VS Code

添加到MCP配置文件：

{
  "mcp.servers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": ["python", "-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key"
      }
    }
  }
}

💻 使用示例

🔍 威脅情報分析

分析IP地址8.8.8.8是否存在惡意活動
檢查1.1.1.1是否安全可用
google.com是否安全？
檢查example.com的安全狀態
分析此MD5哈希：d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
此URL是否安全：https://example.com/suspicious-path
顯示所有威脅情報源的狀態

🛡️ 代碼安全分析

分析此Python代碼的安全漏洞：
[paste your code here]

檢查此JavaScript函數是否存在XSS漏洞：
[paste your code here]

掃描此SQL查詢是否存在注入風險：
[paste your code here]

📦 依賴安全掃描

掃描這些項目依賴的漏洞：
package.json: [paste content]
requirements.txt: [paste content]

檢查我的Python項目是否有過時的包：
[provide requirements.txt content]

🐳 基礎設施安全

分析此Dockerfile的安全問題：
[paste Dockerfile content]

檢查此Kubernetes部署是否存在安全配置錯誤：
[paste K8s YAML content]

📊 安全報告

為我的項目生成全面的安全報告
創建具有當前威脅態勢的安全儀表板
將安全發現導出為HTML報告

🛠️ 可用的MCP工具

🔍 威脅情報工具

analyze_indicator

跨多個威脅情報源分析安全指標。

支持的指標：

• IP地址：IPv4地址（如 8.8.8.8）
• 域名：任何域名（如 google.com）
• 文件哈希：MD5、SHA1、SHA256哈希
• URL：完整的URL（如 https://example.com）

返回結果：

• 總體信譽（乾淨/惡意/未知）
• 置信度評分（0 - 100%）
• 各個威脅情報源的結果
• 地理和ISP信息（針對IP）
• 詳細分析數據

check_api_status

檢查所有威脅情報源的配置和狀態。

返回結果：

• API密鑰驗證狀態
• 每個源的可用功能
• 速率限制配置
• 整體系統健康狀況

🛡️ 安全分析工具

analyze_code_security

對源代碼進行全面的安全分析。

參數：

• code_content：要分析的源代碼
• language：編程語言（未指定時自動檢測）
• locale：輸出語言（zh/en）

返回結果：

• 安全漏洞及其嚴重程度
• 硬編碼秘密和憑據
• 代碼中發現的網絡指標
• 安全編碼建議
• 風險評分和補救指導

scan_project_dependencies

掃描項目依賴以查找安全漏洞。

參數：

• project_files：依賴文件的字典（如package.json、requirements.txt等）

返回結果：

• 已知惡意包
• 存在漏洞的過時依賴
• 安全建議
• 風險評估和評分

analyze_docker_security

分析Docker配置以遵循安全最佳實踐。

參數：

• dockerfile_content：要分析的Dockerfile內容

返回結果：

• 安全配置錯誤
• 最佳實踐違規
• 強化建議
• 風險評估

scan_kubernetes_config

掃描Kubernetes清單以查找安全問題。

參數：

• k8s_manifests：Kubernetes YAML文件的字典

返回結果：

• 安全策略違規
• 權限提升風險
• 網絡安全問題
• 合規建議

generate_security_report

生成帶有可視化的全面安全報告。

參數：

• analysis_results：安全分析的組合結果
• report_format：輸出格式（json/html/markdown）

返回結果：

• 格式化的安全報告
• 執行摘要
• 詳細發現
• 補救路線圖

📊 示例響應

{
  "indicator": "8.8.8.8",
  "type": "ip",
  "overall_reputation": "clean",
  "confidence": 100.0,
  "sources_checked": 4,
  "sources_responded": 3,
  "malicious_sources": 0,
  "clean_sources": 3,
  "countries": ["US"],
  "isps": ["Google LLC"],
  "detailed_results": [
    {
      "source": "VirusTotal",
      "reputation": "clean",
      "malicious_count": 0,
      "total_engines": 89
    }
  ],
  "errors": [],
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

⚡ 性能與可靠性

🚀 高性能

• 異步架構：所有分析工具均採用高性能併發處理
• 智能緩存：1小時TTL減少API調用並提高響應時間
• 並行處理：跨多個威脅情報源同時進行分析
• 優化算法：高效的模式匹配和漏洞檢測

🛡️ 可靠性與彈性

• 速率限制：可配置的限制（默認60請求/分鐘），智能節流
• 超時處理：30秒請求超時防止掛起操作
• 錯誤恢復：優雅處理API故障和網絡問題
• 後備機制：即使某些源不可用也能繼續分析
• 重試邏輯：針對臨時故障自動重試並採用指數退避

🔒 安全與隱私

🛡️ 數據保護

• 零數據存儲：不永久存儲任何指標、代碼或分析結果
• 僅內存處理：所有分析在內存中進行並自動清理
• API密鑰安全：通過環境變量和加密存儲安全管理密鑰
• 源隔離：每個威脅情報源獨立運行，憑證隔離

🔐 隱私保護

• 本地處理：代碼分析在本地進行，無需外部傳輸
• 錯誤隔離：錯誤消息或日誌中絕不暴露敏感信息
• 審計跟蹤：可選的安全事件日誌以滿足合規要求
• 數據最小化：僅處理必要的數據並立即丟棄

🧪 測試

運行測試套件以驗證功能：

# 運行單元測試
python -m pytest tests/ -v

# 使用你的API密鑰進行測試
python -c "
from cyber_sentinel.server import check_api_status
import asyncio
print(asyncio.run(check_api_status()))
"

📄 許可證

本項目採用MIT許可證 - 詳情請參閱 LICENSE 文件。

🤝 貢獻

1. 分叉倉庫
2. 創建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 進行更改並添加測試
4. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
5. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
6. 打開拉取請求

🆘 支持

• 問題反饋：GitHub Issues
• 文檔：詳細設置請參閱 llms-install.md
• MCP協議：模型上下文協議文檔

🙏 致謝

• Anthropic 提供MCP協議和Claude AI
• VirusTotal 提供全面的惡意軟件分析
• AbuseIPDB 提供IP信譽情報
• URLhaus 提供惡意軟件URL跟蹤
• Shodan 提供聯網設備情報
• ThreatFox 提供IOC共享平臺
• MalwareBazaar 提供惡意軟件樣本情報
• OWASP 提供安全最佳實踐和漏洞模式
• 開源安全社區持續共享威脅情報

🛡️ 簡化威脅情報分析。