MCP AI SOC Sher

MCP AI SOC Sher

自然言語のプロンプトを動的に SQL クエリへ変換し、セキュリティ脅威の分析と監視機能を統合した、MCP サーバー（ローカルおよびリモート）を基盤とする、AI 駆動の強力な Security Operations Center（SOC）Text2SQL フレームワークです。

機能

• Text2SQL 変換：自然言語のクエリを最適化された SQL に変換します
• 複数のインターフェース：STDIO、SSE、REST API に対応します
• セキュリティ脅威の分析：SQL クエリのセキュリティ分析機能を内蔵しています
• 複数のデータベースに対応：SQLite または Snowflake データベースに接続できます
• ストリーミング応答：クエリ処理のフィードバックをリアルタイムで提供します
• SOC 監視：Security Operations Center の監視機能を備えています

インストール

pip install mcp-ai-soc-sher

クイックスタート

# Set your OpenAI API key
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"

# Use as local server
from mcp_ai_soc_sher.local import LocalMCPServer

server = LocalMCPServer()
server.start()

# Or run from command line
# mcp-ai-soc --type local --stdio --sse

コマンドラインの使い方

# Run local server with STDIO interface
mcp-ai-soc --type local --stdio

# Run local server with SSE interface
mcp-ai-soc --type local --sse

# Run remote server with REST API
mcp-ai-soc --type remote

設定

設定を記述した .env ファイルを作成します。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MCP_DB_URI=sqlite:///your_database.db
MCP_SECURITY_ENABLE_THREAT_ANALYSIS=true

設定オプションの一覧については、ドキュメントを参照してください。

例

import json
import requests

# Query the server
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/api/sql",
    headers={"Content-Type": "application/json", "X-API-Key": "your-api-key"},
    json={
        "query": "Find all suspicious login attempts in the last 24 hours",
        "optimize": True,
        "execute": True
    }
)

# Process the response
result = response.json()
print(f"SQL Query: {result['sql']}")
if result['results']:
    print("Results:")
    for row in result['results']:
        print(row)

セキュリティ機能

• ルールベースおよび AI 駆動の SQL クエリセキュリティ分析
• SQL インジェクション攻撃の可能性を検出
• 機密テーブルへのアクセスを監視
• セキュリティレベルとアクションを設定可能

ライセンス

追加条件付き MIT ライセンス。Copyright (c) 2025 Akram Sheriff.

詳細はLICENSEを参照してください。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについては、CONTRIBUTING.mdを参照してください。