checkpoint-security-mcp-servers

checkpoint-security-mcp-servers

AI と Check Point Security をつなぐ：Check Point のファイアウォール、エンドポイントなどにおいて、AI エージェントの統合と自律的な防御を実現する Anthropic MCP サーバー。

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プロジェクトの目標

このプロジェクトでは、さまざまな Check Point Software Technologies のセキュリティ製品向けに特化した、Anthropic の Model Context Protocol（MCP）サーバーのオープンソース実装を構築し、保守することを目指しています。ファイアウォール管理、エンドポイント操作、ログ記録などの Check Point の機能を標準化された MCP 経由で公開することで、AI エージェントとのシームレスな統合を促進し、高度な AI 駆動型セキュリティ自動化と自律的な対応の可能性を引き出すことを目指しています。

これは独立したコミュニティプロジェクトであり、Check Point Software Technologies と公式に提携しておらず、同社から承認も受けていません。

Model Context Protocol（MCP）とは？

Model Context Protocol（MCP）は Anthropic が開発したオープン標準であり、AI アプリケーション（LLM や AI エージェントなど）が外部のツールやデータソースを検出し、やり取りするための標準化された方法を提供します。これにより、AI は接続されたシステム内で実行できるアクション（ツール）、アクセスできる情報（リソース）、事前定義されたワークフロー（プロンプト）の使用方法を理解できます。

Check Point と MCP を選ぶ理由

Check Point は、企業環境で広く導入されているセキュリティベンダーです。MCP のような標準化されたプロトコルを介して AI エージェントが Check Point のプラットフォームとやり取りできるようにすることで、複雑なセキュリティインフラストラクチャにおける自動化の強化と自律的な対応という重要なニーズに応えます。このプロジェクトはその隔たりを埋め、Check Point を中心とするセキュリティ運用において、AI がより統合され、より高い能力を発揮できるようにすることを目指しています。

リポジトリ構成

/checkpoint-security-mcp-servers
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── src/
└── firewall/          # MCP server for Check Point Firewall (Management API)
├── init.py
├── server.py      # Main server entry point
└── capabilities.py  # Defines Firewall-specific Tools, Resources, Prompts
└── harmony_endpoint/  # MCP server for Check Point Harmony Endpoint
├── init.py
├── server.py
└── capabilities.py
└── common/          # Optional: for shared code (e.g., API authentication helpers)
├── init.py
└── utils.py

はじめに

これらの MCP サーバーをセットアップして実行するには、Python 3.8 以降と、Check Point Management Server（ファイアウォール機能用）が必要です。

1. リポジトリをクローンします：

   git clone [https://github.com/](https://github.com/)[Your-GitHub-Username]/checkpoint-security-mcp-servers.git
   cd checkpoint-security-mcp-servers
   

2. 仮想環境をセットアップします：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

4. Check Point API アクセスを設定します：

   • Check Point Management Server から API キーを取得します。
   • マネージャーの URL（IP アドレスまたはホスト名とポート。例：https://192.168.1.10:443）を控えておきます。注： ホームラボで自己署名証明書を使って初期テストを行う場合は、（例のように）httpx の呼び出しで verify=False を使用できますが、本番環境や外部に公開する環境では、適切な証明書検証が設定されていることを確認してください。

5. MCP サーバー（例：Firewall）を実行します： リポジトリのルートに移動し、サーバースクリプトを実行します。

   python src/firewall/server.py
   

   サーバーが起動し、標準入出力を介した MCP クライアントからの接続を待ちます。

   デフォルトでは、サーバーは通信に標準入出力（stdio）を使用します。--transport 引数を使って、ほかのトランスポート方式も指定できます。

   • stdio（デフォルト）： 標準入力／出力を使用します。

     python src/firewall/server.py
     

   • sse（Server-Sent Events）： クライアントが Server-Sent Events で接続できる HTTP サーバーを実行します。

     python src/firewall/server.py --transport sse
     

     sse を使用する場合、サーバーはデフォルトで 0.0.0.0:8000 で待ち受けます。
   • streamable-http： クライアントがストリーミング可能な HTTP 方式で接続できる HTTP サーバーを実行します。

     python src/firewall/server.py --transport streamable-http
     

     streamable-http を使用する場合、サーバーはデフォルトで 0.0.0.0:8000 で待ち受けます。

   sse または streamable-http トランスポートを使用する場合、オプションの --port 引数でカスタムポートも指定できます。指定しない場合、デフォルトは 8000 です。 例：

   python src/firewall/server.py --transport streamable-http --port 9999
   

6. MCP クライアントを接続します：

   • Anthropic の Claude Desktop などの MCP 対応 AI アプリケーションを使用するか、独自のクライアントを構築／設定して、実行中のサーバーに接続します。
   • 標準入出力で実行中のローカルサーバーを認識するよう、クライアントを設定します。ローカルサーバーの追加方法については、使用する MCP クライアントのドキュメントを参照してください。
   • 接続すると、AI は公開されているツールやリソース（checkpoint_login_test など）を検出して使用できるようになります。

実装済みの機能（フェーズ 1）

• Firewall MCP サーバー（src/firewall/）：
  • checkpoint_login_test ツール：API キーを使って Check Point Management API への接続をテストします。（入力パラメーターとして manager_url と api_key が必要です）。

今後実装予定の機能（今後のフェーズ）

• Check Point Management API と連携する BlockIPTool の完全な実装。
• ログを取得する FirewallLogsResource の実装。
• Harmony Endpoint MCP サーバー（src/harmony_endpoint/）とその機能の開発。
• 両プラットフォーム向けのツールとリソースの追加（例：ネットワークオブジェクトやポリシーの管理、エンドポイントの状態取得、エンドポイントの隔離など）。
• 堅牢なエラー処理と状態管理（例：ログインツールによって確立された API セッションの処理）。
• ドキュメントとサンプルの改善。

貢献

これはオープンソースプロジェクトです。皆さんからの貢献を歓迎します。貢献したい場合は、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能追加またはバグ修正用の新しいブランチを作成します。
3. 変更を加え、コードがテストに合格することを確認します（テストも追加してください！）。
4. 変更内容を明確に説明したプルリクエストを送信します。

ライセンス

このプロジェクトは、ライセンスを選択してください（例：MIT License）の下でライセンスされています。