mitre-attack-mcp-server

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🎯 概要

MITRE ATT&CK MCP Server は、世界をリードする敵対者ナレッジベースをAI ネイティブなインターフェースに変換します。Model Context Protocol 向けに構築されており、LLM やエージェント型システムで以下を実現できます。

• 🔍 検索：200 件以上のテクニック、140 以上のグループ、700 件以上のソフトウェアエントリー
• 🧠 複雑な脅威の関係性や TTP を推論
• 📊 ATT&CK Navigator レイヤーでカバレッジのギャップを可視化
• ⚡ 構造化されたツールで脅威インテリジェンスのワークフローを拡張

最適な対象：セキュリティチーム、脅威ハンター、検知エンジニア、AI 研究者、インテリジェントなセキュリティシステムを構築するすべての方。

これは何ですか？

mitre-attack-mcp-server は、公式の STIX データを使用し、LLM に適した構造化出力を提供する、セルフ完結型の MCP サーバーです。MITRE ATT&CK フレームワークへのマシンから呼び出し可能なアクセスを提供します。

次のことを実現します。

• 🤖 LLM による ATT&CK のテクニック、グループ、ソフトウェア、緩和策に関する推論
• 🧠 エージェント型ワークフローによる脅威の説明とカバレッジマップの生成
• 🔍 セキュリティチームによる ATT&CK の関係性のプログラムからの検索
• 📊 ATT&CK Navigator レイヤーによる可視化

スクレイピングは不要です。
不安定な API も不要です。
公式の MITRE データを、構造化された信頼性の高い形式で利用できます。

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📑 目次

• 概要
• 主な機能
• インストール
• クイックスタート
• MCP Registry
• 利用可能なツール
• クエリの例
• ATT&CK Navigator
• 技術的な詳細
• ロードマップとビジョン
• コントリビューション
• ライセンス
• 作者について
• 謝辞

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✨ 主な機能

• ✅ ATT&CK ドメイン（Enterprise、Mobile、ICS）にわたる 65 種類以上の MCP ツール
• ✅ 初回実行時に STIX を自動ダウンロードしてキャッシュ
• ✅ ネイティブな ATT&CK Navigator レイヤーの生成
• ✅ LLM と MCP 対応クライアント向けに設計
• ✅ 即座にクエリ結果を返す インメモリーキャッシュ
• ✅ Pydantic モデルによる 型安全性
• ✅ クリーンで本番環境に対応した、セルフ完結型のサーバー
• ✅ 包括的なテストカバレッジ

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📦 インストール

PyPI 経由（推奨）- Python ユーザー

pip install mitre-mcp-server

npm

npm install -g @imouiche/mitre-attack-mcp-server

npx（インストール不要）

npx @imouiche/mitre-attack-mcp-server

uv 経由（モダンな Python）

uv pip install mitre-mcp-server

ローカル開発

git clone https://github.com/imouiche/complete-mitre-attack-mcp-server.git
cd complete-mitre-attack-mcp-server
npm install

uv を使用（Python パッケージマネージャー）

git clone https://github.com/imouiche/complete-mitre-attack-mcp-server.git
cd complete-mitre-attack-mcp-server
uv sync

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⚡ クイックスタート

1. インストール

pip install mitre-mcp-server

2. Claude Desktop を設定

claude_desktop_config.json に追加します。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mitre-attack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@imouiche/mitre-attack-mcp-server"]
    }
  }
}

3. Claude Desktop を再起動

Claude Desktop を完全に終了し（macOS では Cmd+Q）、再度開きます。

4. クエリを開始しましょう！

Claude に質問します：

「APT29 は初期アクセスにどのような手法を使いますか？」
「ランサムウェアグループの ATT&CK Navigator レイヤーを生成してください」
「Windows のすべての永続化手法を表示してください」

初回実行時にデータが自動的にダウンロードされます（約59MB。~/.mitre-mcp-server/data/ にキャッシュされます）。

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📦 MCP レジストリ

このサーバーは、Model Context Protocol（MCP）Registryに正式に登録されています。

レジストリ ID：io.github.imouiche/mitre-attack-mcp-server

公式レジストリで表示：https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=mitre-attack-mcp-server

インストール方法

方法 1：NPM から直接インストール

npm install -g @imouiche/mitre-attack-mcp-server

方法 2：NPX（インストール不要）

npx @imouiche/mitre-attack-mcp-server

方法 3：レジストリから検索

1. MCP Registry にアクセスします
2. 「mitre-attack」を検索します
3. サーバーカードをクリックして、インストール手順を確認します

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🛠️ 利用可能なツール

このサーバーは、MITRE ATT&CK の主要なエンティティと関係を網羅する50種類以上の MCP ツールを提供します。

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📊 インフラストラクチャとメタデータ

Tool	Description
get_data_stats	ダウンロード状況、ファイルパス、サイズ、ATT&CK リリースバージョンを表示
generate_layer	ATT&CK Navigator レイヤーを生成（JSON 出力）
get_layer_metadata	Navigator レイヤーのメタデータテンプレートを返す

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🎯 手法

Tool	Description
get_technique_by_id	ATT&CK ID（例：T1055）で手法を取得
search_techniques	名前または説明で手法を検索
get_all_techniques	すべての手法を取得
get_all_parent_techniques	親手法のみ
get_all_subtechniques	すべてのサブテクニック
get_subtechniques_of_technique	親手法のサブテクニック
get_parent_technique_of_subtechnique	サブテクニックの親手法
get_technique_tactics	手法に関連する戦術
get_techniques_by_tactic	戦術に属する手法
get_techniques_by_platform	プラットフォーム向けの手法
get_revoked_techniques	取り消された手法

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🧑‍💻 グループ（脅威アクター）

Tool	Description
get_group_by_name	名前または別名でグループを検索
search_groups	グループを検索
get_all_groups	ATT&CK のすべてのグループ
get_groups_by_alias	別名でグループを検索
get_groups_using_technique	ある手法を使用するグループ
get_groups_using_software	ソフトウェアを使用するグループ
get_groups_attributing_to_campaign	キャンペーンに帰属するとされるグループ

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🧪 ソフトウェア（マルウェアとツール）

Tool	Description
get_software	すべてのソフトウェアを取得
search_software	ソフトウェアを検索
get_software_by_alias	別名でソフトウェアを検索
get_software_used_by_group	グループが使用するソフトウェア
get_software_used_by_campaign	キャンペーンで使用されるソフトウェア
get_software_using_technique	ある手法を使用するソフトウェア

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📌 キャンペーン

Tool	Description
get_all_campaigns	すべてのキャンペーンを取得
get_campaigns_by_alias	別名でキャンペーンを検索
get_campaigns_using_technique	ある手法を使用するキャンペーン
get_campaigns_using_software	ソフトウェアを使用するキャンペーン
get_campaigns_attributed_to_group	キャンペーンの帰属情報

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🛡️ 緩和策

Tool	Description
get_all_mitigations	すべての緩和策を取得
get_mitigations_mitigating_technique	ある手法に対する緩和策
get_techniques_mitigated_by_mitigation	ある緩和策によって緩和される手法

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🧭 戦術、データソース、ICS

Tool	Description
get_all_tactics	すべての戦術を取得
get_all_datasources	すべてのデータソースを取得
get_all_datacomponents	すべてのデータコンポーネントを取得
get_datacomponents_detecting_technique	ある手法を検知するデータコンポーネント
get_all_assets	ICS 資産を取得
get_assets_targeted_by_technique	ある手法の標的となる資産

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💡 クエリの例

脅威インテリジェンス

"What techniques does APT29 use for initial access?"
"Which groups target financial institutions?"
"Show me all ransomware-related software"
"What are the aliases for the Lazarus Group?"

検知エンジニアリング

"What data sources detect credential dumping?"
"Generate a coverage map for EDR capabilities"
"List all techniques for Windows privilege escalation"
"What can detect T1055 (Process Injection)?"

脅威ハンティング

"What techniques use PowerShell?"
"Show me lateral movement techniques for Linux"
"Which groups use Cobalt Strike?"
"What persistence techniques target macOS?"

緩和と防御

"What mitigations exist for phishing attacks?"
"Show me all mitigations for privilege escalation"
"What techniques does MFA mitigate?"

コンプライアンスとギャップ分析

"Generate a layer for all techniques our EDR covers"
"Compare APT29 TTPs against our detection capabilities"
"Show unmitigated techniques in our environment"

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📊 ATT&CK Navigator の可視化

generate_layer ツールは、ATT&CK Navigator 互換の JSON を生成します。

使用方法：

1. Claude にレイヤーの生成を依頼します：

   「APT29 が使用するすべてのテクニックを含む ATT&CK Navigator レイヤーを生成してください」

2. JSON 出力をファイルに保存します（例：apt29_layer.json）

3. ATT&CK Navigator にアップロードします

4. テクニックのカバレッジ、脅威アクターの使用状況、または緩和策のマッピングを可視化します

LangGraph を使用した実例

• 脅威調査：
  マルチエージェント LangGraph システムがこれらのツールを活用して実際の脅威調査を行う方法を紹介する、Medium のブログをお読みください。

• ライブデモ：
  Hugging Face Spaces のインタラクティブな Gradio 6.2 デモをご覧ください。

レイヤーの使用例：

• レッドチームのカバレッジ：演習で使用されたすべてのテクニックをマッピングします
• 検知のギャップ：監視されていないテクニックを明らかにします
• 脅威アクターのプロファイル：グループの TTP を可視化します
• 緩和策のカバレッジ：保護されている対象と、さらされている対象を示します

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🔧 技術詳細

アーキテクチャ

• 言語：Python 3.12+
• フレームワーク：Model Context Protocol 用の FastMCP
• データライブラリ：公式の mitreattack-python（v5.3.0+）
• Async/Await：同時クエリに対する最適なパフォーマンス
• 型安全性：すべてのデータ構造に完全な Pydantic モデルを使用
• テスト：包括的な pytest カバレッジ

データ

• Enterprise ATT&CK：v18.1+（約50.9MB）
• Mobile ATT&CK：v18.1+（約4.9MB）
• ICS ATT&CK：v18.1+（約3.5MB）
• 合計：ローカルに約59MBをキャッシュ
• ストレージ：~/.mitre-mcp-server/data/v{version}/
• 更新：インストール時に自動ダウンロードし、以降の実行ではキャッシュデータを使用します

パフォーマンス

• メモリ内キャッシュ：起動時にすべてのドメインを読み込みます
• クエリ速度：ほとんどの操作で1秒未満です
• グラフ探索：効率的な関係性クエリ
• 同時処理：複数のリクエストを同時に処理します

要件

• Python：3.12 以上
• Node.js：16+（NPM インストール用）
• ディスク容量：約150MB（依存関係とデータを含む）
• メモリ：実行時に約200MBの RAM

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🚀 ロードマップとビジョン

このプロジェクトは、複数のセキュリティナレッジベースとフレームワークを統合し、包括的なエージェント型セキュリティ自動化を構築するという、より大きなビジョンの最初の構成要素です。

現在の状況

• ✅ MITRE ATT&CK - 脅威インテリジェンスと攻撃者の TTP（v18.1）

今後の統合予定

• 🔜 CVE/NVD - 脆弱性インテリジェンスとエクスプロイトのマッピング
• 🔜 MITRE D3FEND - 防御的対抗策のナレッジグラフ
• 🔜 Sigma Rules - 検知ルールの変換と管理
• 🔜 CAPEC - 一般的な攻撃パターンの列挙
• 🔜 CWE - ソフトウェアの弱点の列挙
• 🔜 エージェント型ペネトレーションテスト - マルチエージェントによる自律型セキュリティテスト

最終目標

AI エージェントが自律的に以下を実行できるようにします：

• 🎯 攻撃対象領域をマッピングし、脆弱性を特定する
• 🛡️ 防御的対抗策を推奨する
• 🔍 検知ルールを生成し、カバレッジを検証する
• 🤖 複数段階のセキュリティ評価をオーケストレーションする
• 📊 攻撃から防御までのライフサイクル全体について推論する

参加する

以下の方々からの貢献を歓迎します：

• 🎓 論文プロジェクトに取り組む学生（サイバーセキュリティ、AI、エージェント型システム）
• 🔬 AI セキュリティ、脅威インテリジェンス、エージェントフレームワークの研究者
• 💻 セキュリティ自動化に情熱を持つ開発者
• 🏢 研究提携や商用利用に関心のある組織

関心のある分野：

• 追加のセキュリティフレームワーク（CVE、D3FEND、Sigma）の統合
• ペネトレーションテストやレッドチーム演習向けのエージェント型ワークフローの構築
• 検出ルール生成パイプラインの開発
• 脅威インテリジェンス推論システムの作成
• MCP ツールとドキュメントの改善

📬 ご興味がありますか？ イシューを作成するか、ディスカッションを始めるか、直接ご連絡ください！

ディスカッションに参加 →

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🤝 貢献

バグを見つけましたか？ 機能のリクエストがありますか？ ロードマップに貢献したいですか？

• 🐛 問題を報告
• 💡 機能をリクエスト
• 🔧 プルリクエストを送信
• 💬 ディスカッションを始める

あらゆる貢献を歓迎します！

開発環境のセットアップ

git clone https://github.com/imouiche/complete-mitre-attack-mcp-server.git
cd complete-mitre-attack-mcp-server
uv sync
# uv run pytest (test/ folder not yet released)
uv run python -m mitre_mcp_server.server

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📜 ライセンス

Apache License 2.0

詳細についてはLICENSEをご覧ください。

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👨‍💻 著者について

Inoussa Mouiche, Ph.D.
AI/ML 研究者 | サイバーセキュリティ | エージェント型 AI システム | ソフトウェアエンジニアリング

🎓 University of Windsor - WASP Lab
🔬 研究分野：脅威インテリジェンスの自動化、機械学習、マルチエージェントセキュリティシステム、LLM を活用したセキュリティ運用

📫 連絡先

• 🐙 GitHub： @imouiche
• 📧 メール：[email protected]
• 💼 LinkedIn：Inoussa Mouiche, Ph.D.
• 📚 Google Scholar：論文

🎓 賞への推薦

• 金メダル：総督学術メダル

💼 以下の分野での機会を歓迎します：

• AI/ML エンジニアリングと研究
• サイバーセキュリティと脅威インテリジェンス
• エージェント型 AI の開発
• セキュリティ自動化とオーケストレーション
• 学術界と産業界の連携

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🙏 謝辞

• 敵対者の戦術と技術に関する業界標準であるMITRE ATT&CK®を基盤として構築
• MITRE の公式ライブラリであるmitreattack-pythonを利用
• AI ツール統合に関する Anthropic の標準であるModel Context Protocolを実装
• R. Jasperなど、素晴らしい MCP 開発者コミュニティから着想を得ています

**MITRE ATT&CK®**は The MITRE Corporation の登録商標です。

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