Cyber Sentinel MCP

🚀 网络哨兵MCP服务器

网络哨兵MCP服务器是一款全面的威胁情报聚合MCP（模型上下文协议）服务器，它为安全分析提供了对多个威胁情报源的统一访问，解决了安全分析中多源数据获取的难题，提升了分析效率和准确性。

🚀 快速开始

前提条件

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

安装步骤

1. 克隆仓库：

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

2. 安装依赖：

pip install -e .

3. 配置API密钥：

# 运行设置向导
python -m cyber_sentinel.setup_wizard

# 或者直接设置环境变量
export VIRUSTOTAL_API_KEY=your_virustotal_api_key_here
export ABUSEIPDB_API_KEY=your_abuseipdb_api_key_here

4. 验证安装：

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

API密钥设置

VirusTotal（强烈推荐）

• 免费套餐：每天1000次请求
• 功能：IP、域名、哈希和URL分析

1. 访问 VirusTotal
2. 创建免费账户
3. 从API部分获取API密钥
4. 添加到 .env 文件：VIRUSTOTAL_API_KEY=your_key_here

AbuseIPDB（强烈推荐）

• 免费套餐：每天1000次请求
• 功能：IP地址信誉和滥用报告

1. 访问 AbuseIPDB
2. 创建免费账户
3. 从账户设置中获取API密钥
4. 添加到 .env 文件：ABUSEIPDB_API_KEY=your_key_here

Shodan（可选）

• 免费套餐：每月100个结果
• 功能：联网设备情报

1. 访问 Shodan
2. 创建账户并获取API密钥
3. 添加到 .env 文件：SHODAN_API_KEY=your_key_here

URLhaus（无需API密钥）

• 免费：基本使用无需API密钥
• 功能：恶意软件URL和有效负载跟踪

✨ 主要特性

🔍 威胁情报

• 多源情报：聚合来自VirusTotal v3、AbuseIPDB、URLhaus、Shodan、ThreatFox和MalwareBazaar的数据
• 智能指标检测：自动检测IP地址、域名、文件哈希和URL
• 智能聚合：结合多个源的结果并进行置信度评分
• 异步性能：高性能并发处理
• 智能缓存：减少API调用并提高响应时间（1小时TTL）
• 速率限制：遵守所有源的API限制（默认60请求/分钟）
• 错误恢复：优雅处理API故障和超时

🛡️ 代码安全分析

• 多语言支持：分析Python、JavaScript、Java、C#、PHP、Go、Rust、C++和SQL代码
• 漏洞检测：识别硬编码秘密、SQL注入、XSS、路径遍历等
• 网络指标分析：提取并分析代码中发现的IP、域名和URL
• 安全替代方案：提供安全编码建议和替代方案
• 风险评分：计算全面的安全风险评分

📦 依赖安全

• 多平台支持：扫描NPM、Python、Maven、Cargo、Go和Composer依赖
• 漏洞检测：识别已知恶意包和过时依赖
• 安全建议：提供可操作的安全改进建议
• 风险评估：全面的依赖风险评分

🐳 基础设施安全

• Docker安全：分析Dockerfile配置以遵循安全最佳实践
• Kubernetes安全：扫描K8s清单以查找安全配置错误
• CI/CD集成：为DevOps管道提供安全分析

📊 报告与可视化

• 丰富报告：生成全面的安全分析报告
• 可视化仪表板：创建安全指标和趋势可视化
• 导出选项：支持多种输出格式（JSON、HTML、PDF）
• MCP协议：与支持MCP的AI助手完全兼容

🔧 MCP客户端配置

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

🔍 威胁情报分析

分析IP地址8.8.8.8是否存在恶意活动
检查1.1.1.1是否安全可用
google.com是否安全？
检查example.com的安全状态
分析此MD5哈希：d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
此URL是否安全：https://example.com/suspicious-path
显示所有威胁情报源的状态

🛡️ 代码安全分析

分析此Python代码的安全漏洞：
[paste your code here]

检查此JavaScript函数是否存在XSS漏洞：
[paste your code here]

扫描此SQL查询是否存在注入风险：
[paste your code here]

📦 依赖安全扫描

扫描这些项目依赖的漏洞：
package.json: [paste content]
requirements.txt: [paste content]

检查我的Python项目是否有过时的包：
[provide requirements.txt content]

🐳 基础设施安全

分析此Dockerfile的安全问题：
[paste Dockerfile content]

检查此Kubernetes部署是否存在安全配置错误：
[paste K8s YAML content]

📊 安全报告

为我的项目生成全面的安全报告
创建具有当前威胁态势的安全仪表板
将安全发现导出为HTML报告

🛠️ 可用的MCP工具

🔍 威胁情报工具

analyze_indicator

跨多个威胁情报源分析安全指标。

支持的指标：

• 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）

返回结果：

• 总体信誉（干净/恶意/未知）
• 置信度评分（0 - 100%）
• 各个威胁情报源的结果
• 地理和ISP信息（针对IP）
• 详细分析数据

check_api_status

检查所有威胁情报源的配置和状态。

返回结果：

• API密钥验证状态
• 每个源的可用功能
• 速率限制配置
• 整体系统健康状况

🛡️ 安全分析工具

analyze_code_security

对源代码进行全面的安全分析。

参数：

• code_content：要分析的源代码
• language：编程语言（未指定时自动检测）
• locale：输出语言（zh/en）

返回结果：

• 安全漏洞及其严重程度
• 硬编码秘密和凭据
• 代码中发现的网络指标
• 安全编码建议
• 风险评分和补救指导

scan_project_dependencies

扫描项目依赖以查找安全漏洞。

参数：

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

返回结果：

• 已知恶意包
• 存在漏洞的过时依赖
• 安全建议
• 风险评估和评分

analyze_docker_security

分析Docker配置以遵循安全最佳实践。

参数：

• dockerfile_content：要分析的Dockerfile内容

返回结果：

• 安全配置错误
• 最佳实践违规
• 强化建议
• 风险评估

scan_kubernetes_config

扫描Kubernetes清单以查找安全问题。

参数：

• k8s_manifests：Kubernetes YAML文件的字典

返回结果：

• 安全策略违规
• 权限提升风险
• 网络安全问题
• 合规建议

generate_security_report

生成带有可视化的全面安全报告。

参数：

• analysis_results：安全分析的组合结果
• report_format：输出格式（json/html/markdown）

返回结果：

• 格式化的安全报告
• 执行摘要
• 详细发现
• 补救路线图

📊 示例响应

{
  "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"
}

⚡ 性能与可靠性

🚀 高性能

• 异步架构：所有分析工具均采用高性能并发处理
• 智能缓存：1小时TTL减少API调用并提高响应时间
• 并行处理：跨多个威胁情报源同时进行分析
• 优化算法：高效的模式匹配和漏洞检测

🛡️ 可靠性与弹性

• 速率限制：可配置的限制（默认60请求/分钟），智能节流
• 超时处理：30秒请求超时防止挂起操作
• 错误恢复：优雅处理API故障和网络问题
• 后备机制：即使某些源不可用也能继续分析
• 重试逻辑：针对临时故障自动重试并采用指数退避

🔒 安全与隐私

🛡️ 数据保护

• 零数据存储：不永久存储任何指标、代码或分析结果
• 仅内存处理：所有分析在内存中进行并自动清理
• API密钥安全：通过环境变量和加密存储安全管理密钥
• 源隔离：每个威胁情报源独立运行，凭证隔离

🔐 隐私保护

• 本地处理：代码分析在本地进行，无需外部传输
• 错误隔离：错误消息或日志中绝不暴露敏感信息
• 审计跟踪：可选的安全事件日志以满足合规要求
• 数据最小化：仅处理必要的数据并立即丢弃

🧪 测试

运行测试套件以验证功能：

# 运行单元测试
python -m pytest tests/ -v

# 使用你的API密钥进行测试
python -c "
from cyber_sentinel.server import check_api_status
import asyncio
print(asyncio.run(check_api_status()))
"

📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🤝 贡献

1. 分叉仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 进行更改并添加测试
4. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
5. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
6. 打开拉取请求

🆘 支持

• 问题反馈：GitHub Issues
• 文档：详细设置请参阅 llms-install.md
• MCP协议：模型上下文协议文档

🙏 致谢

• Anthropic 提供MCP协议和Claude AI
• VirusTotal 提供全面的恶意软件分析
• AbuseIPDB 提供IP信誉情报
• URLhaus 提供恶意软件URL跟踪
• Shodan 提供联网设备情报
• ThreatFox 提供IOC共享平台
• MalwareBazaar 提供恶意软件样本情报
• OWASP 提供安全最佳实践和漏洞模式
• 开源安全社区持续共享威胁情报

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🛡️ 简化威胁情报分析。