vuln-intel

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ほとんどの CVE ツールは、生データをエージェントに渡します。このツールは、実際に悪用されているかどうかに基づいて順位付けし、脆弱性をメカニズム別に見つけ、エージェントが捏造した CVE を検出します。さらに、約 14,000 件の公開バグバウンティレポートから攻撃の仕組みを転用します。

厳選されたホスト型 MCP コーパスです。約 364,000 件の CVEを、NVD + CISA KEV + FIRST EPSS + OSV/GHSA + CISA Vulnrichment (SSVC) から統合し、さらに約 14,000 件の公開済み有償バグバウンティレポートから抽出したメカニズムレイヤーを備えています。毎日更新されます。単なるライブ API ラッパーではありません。

無料です。 キーを取得：メールアドレスを入力すると、個人用のキーが届きます。調査したい内容をお聞かせください。

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次の CVE ラッパーではなく、これを選ぶ理由

ほとんどの CVE MCP サーバーは薄いラッパーです。クエリ時に同じ無料公開 API をいくつも呼び出し、返ってきたデータをそのまま渡します。これは、次の 5 つの点で具体的に異なります。

• ライブプロキシではなく、厳選された埋め込みコーパス。 ID グラフを通じて NVD、OSV/GHSA、KEV のデータを統合した脆弱性ごとのレコードに、約 2,100 件のベンダー修飾済み製品エイリアスとセマンティック検索用の埋め込みを備えています。ローカルで検索し、一貫した基準で順位付けします。
• CVSS だけでなく、優先順位付けに SSVC を使用。 悪用状況を最優先して順位付けします。CISA SSVC（進行中／自動化可能／全体的な影響）、KEV、EPSS を基に、P1 から P4 までの優先度を付けます。ラッパー型の MCP は SSVC をまったく扱いません。
• キーワードではなく、メカニズムで検索。 セマンティック検索により、異なる製品にまたがる同じ脆弱性 クラス を見つけます。キーワード検索ツールでは構造上、対応できません。
• エージェントの事実を検証。 verify_cve_claim は、捏造された CVE や誤った属性を検出します。AI が捏造したバグ報告でトリアージがあふれている今、これが最も重要な機能です。これを実現する CVE MCP は、事実上ほかにありません。
• 正しいベンダーを特定し、誤ったゼロを返さない。 「GitHub Enterprise」は、「enterprise_server」を提供するすべての製品ではなく、正しいベンダーに解決されます。製品を特定できない場合は、resolved: false と候補を返します。「影響なし」と受け取られるような、何も通知しない 0 は返しません。誤ったゼロは、セキュリティツールが返しうる最悪の回答です。

AI を活用したセキュリティで難しいのは、CVE を 見つける ことではありません。トリアージ、優先順位付け、誤検知への対応です。このツールはそこを対象としています。

以下はすべて、長さだけを整えたライブサーバーの実際の出力です。

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エージェントの事実を検証します

最も重要な差別化要因です。エージェントが CVE-2025-99999 を挙げた場合：

verify_cve_claim("CVE-2025-99999")
  ->  exists: false    "No record in NVD / OSV / GHSA. Likely hallucinated or not-yet-published."

あるいは、詳細を誤って伝えた場合です。主張：「CVE-2021-44228 は Apache Struts の中程度の深刻度のバグで、悪用されていない」

verify_cve_claim("CVE-2021-44228", product="Apache Struts", severity="medium", exploited=false)
  refuted  "not exploited"          ->  in CISA KEV (added 2021-12-10)
  refuted  "severity medium"        ->  actual CVSS 10.0, P1
  refuted  "affects Apache Struts"  ->  no product matching "Apache Struts"

ほかのフィードはエージェントにデータを渡します。このツールは、エージェントが誤っている場合、レポートに反映される前に知らせます。

優先順位は CVSS ではなく、悪用状況を最優先します（SSVC、KEV、EPSS）

check_technology("GitLab") は、製品の CVE を重複なく 792 件返し、悪用されているものが上位に来るよう順位付けします。

P1  KEV  EPSS 99.8   CVE-2023-7028   account-takeover: password-reset email sent to an attacker address (CVSS 10)
P2  KEV  EPSS 98.5   CVE-2021-39935  unauthenticated SSRF via the CI Lint API
P3       EPSS 99.7   CVE-2023-2825   unauthenticated path traversal, arbitrary file read (CVSS 10)
P3       EPSS 99.7   CVE-2022-2992   authenticated RCE via the GitHub import API (CVSS 9.9)

複数のベンダーに対応する名前には ambiguous のフラグが付き（ここでは gitlab と jenkins プラグイン）、別々のものとして扱われます。暗黙的に統合されることはありません。続いて enrich_cve を使うと、任意の CVE について SSVC の全体像を確認できます。

enrich_cve("CVE-2024-3400")   PAN-OS GlobalProtect
  P1  KEV  CVSS 10.0  EPSS 99.95    unauthenticated command injection -> root RCE
  SSVC          exploitation=active   automatable=yes   technical_impact=total
  Metasploit    exploit/linux/http/panos_telemetry_cmd_exec  (rank: excellent)
  Public PoC    44 repos   (h4x0r-dz 162 stars, W01fh4cker 90 stars, ...)

調査情報を優先調査リストに変換

hunt_plan(["craftcms 4.4", "nginx", "keycloak"]) は、最も悪用されやすい脆弱性に基づいて技術スタックを順位付けし、各コンポーネントで過去に脆弱性が多く発生した箇所を示します。

#1  craftcms 4.4    97 CVEs, 12 high-risk
    recurring_loci   CWE-94 code injection x7 (2 exploited in the wild)  ->  probe template / eval surfaces first
    dig here
       P1 KEV EPSS 99.8   CVE-2025-32432   unauthenticated RCE (CVSS 10)        your 4.4 is AFFECTED, fixed in 4.14.15
       P1 KEV EPSS 99.9   CVE-2024-56145   RCE when register_argc_argv is on    AFFECTED, fixed in 4.13.2

#2  nginx           HTTP/2 Rapid Reset CVE-2023-44487 (KEV)
#3  keycloak        recurring_loci CWE-287 auth x12.  OIDC request_uri SSRF CVE-2020-10770

CVE を列挙するだけではありません。製品ファミリーが繰り返し失敗している脆弱性の クラス を、実際の悪用状況に基づいて順位付けし、使用中のバージョン が対象範囲に含まれるかどうかを示します。調査すべき場所と、想定される脆弱性の種類がわかります。

製品をまたいで仕組みから検索

find_similar_vulns(cve_id="CVE-2021-44228")、「Log4Shell と同じように機能するものはほかにあるか」：

sim 0.88   CVE-2021-44832   Log4j2 JDBC Appender, JNDI LDAP RCE
sim 0.82   CVE-2022-40145   Apache Karaf, code injection via an attacker-controlled JNDI URL
sim 0.79   CVE-2022-34916   Apache Flume, JNDI LDAP RCE via a JMS source

同じ JNDI インジェクションの仕組みが、異なる製品にまたがって見つかります。「log4j」のキーワード検索では、Karaf や Flume は見つかりません。あるいは、search_vulns("SAML SSO authentication bypass") で概念を直接検索します：

P3      CVSS 9.1  CVE-2024-9487   GitHub Enterprise: SAML SSO bypass via signature verification
P3      CVSS 9.8  CVE-2025-25291  ruby-saml: auth bypass via a ReXML / Nokogiri parser differential
P1 KEV  CVSS 9.8  CVE-2025-59718  Fortinet FortiOS / FortiProxy: signature-verification bypass

現在悪用されているものを確認

find_recent_high_risk(days=7) を、本日ライブで実行：

P1 KEV CVSS 10.0  CVE-2026-10520  Ivanti Sentry: unauthenticated OS command injection -> root RCE
P1 KEV CVSS 9.3   CVE-2026-50751  Check Point: IKEv1 auth bypass, remote-access VPN without a password
P2 KEV CVSS 8.8   CVE-2026-11645  Chrome V8: out-of-bounds read/write -> sandbox escape RCE

脆弱性の公表から実環境での悪用までの期間の中央値は、今では数カ月ではなく数日です。上記の Ivanti のバグには、公開された同じ週に CISA の修正期限が設定されました。現在の corpus_stats は、約364,800件の CVE、約1,630件の KEV エントリー、データは1日未満の古さです。これらの数値は特定時点のもので、毎日変動するため、このページの数値を鵜呑みにせず、ライブの件数はご自身で corpus_stats を呼び出して確認してください。

公開済みバグバウンティ報告から攻撃の仕組みを転用

CVE に加えて、このコーパスは約14,000件の、報奨金が支払われた公開済み HackerOne 報告から、製品に依存しない攻撃の仕組みを抽出しています。各バグの source → sink → trigger → preconditions を、報告対象の製品から切り離しています。その前提は、脆弱性は1つの製品だけに固有の性質ではなく、転用可能な仕組みだということです。あるスタックで報奨金につながった手法は、次のスタックでもチェックリスト項目になります。

find_attack_approaches(query="ssrf reaching cloud metadata") — 実際の報告で転用された人間の手法を、新規性の高い順に並べ、それぞれに現在のプログラムでの実行可能性を付与します：

Reddit         SSRF   preview_url fetches an unfiltered URL → returns metadata    program_active, pays
U.S. DoD       SSRF   /download-url?url= fetches AWS instance metadata            program_active
Concrete CMS   SSRF   DNS-rebind bypass → AWS IAM creds from the metadata svc     program_active

• find_continuations(position=...) — 調査中の蓄積された攻撃者の位置に、同様の状況から実際の報告で使われた次の手法を照合します。各手法は status: UNVERIFIED であり、対象で実施すべき decisive_check が示されます。実行可能な手法であっても、バグが確認済みという意味ではありません。
• assist_submission(finding=...) — 最も近い報奨金支払い済みの先例に基づく、根拠のある提出用ブリーフを作成します（有効性、新規性、エスカレーション手順）。引用された報告はすべてコーパスに照らして検証されるため（citations_grounded）、架空の先例を紛れ込ませることはできません。
• program_outcome_prior("hackerone:gitlab") — あるプログラムで歴史的に報奨金につながったバグクラスと、基本発生率に対する倍率を示します（GitLab：SSRF は3.4倍、SQLi はほぼありません）。

このツールが何をするものかは、正直にお伝えします。これは人間のハンターを支援し、根拠を与えるものであり、手法と先例を提示します。バグを自動で見つけるわけではありません。その手法が有効かどうかは対象次第であり、そこは今もご自身で実施する必要があります。

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何より重要なのは、借用して実行できる仕組みの記憶であり、CVE 検索ではありません

優位性の源は、ステートレスなモデルが自力で生成できない3つの要素であり、このコーパスにはそのすべてが蓄積されています。

• 長期間にわたる観測 — 事前確率、時間経過による変化（Log4Shell の影響対象は公開後も1,200日以上増え続けました）、スコアの安定性。モデルが持つのは学習データの締め切り時点のスナップショットですが、ここには推移があります。
• 数多くの事例 — 公開されたすべての仕組みと CVE の仕組みを埋め込み、あるモデルなら結び付けられない製品間でも、同じバグクラスを転用できます。Log4Shell の JNDI ルックアップから Apache Karaf、Flume へ、Reddit で報奨金につながった SSRF から次の対象で試す手法へとつながります。
• ライブ情報を融合した偵察 — observe はホストの JS バンドルから実際のバックエンドを特定し、その場でコーパスと照合します。

最大の過ちは、これを深刻度の数値を確認するだけのツールとして扱うことです。役割は、実証済みの仕組みを対象に転用して実行すること、または修正内容を読んで、プローブを実行する前に選択肢を反証することです。

エージェントに必ず使わせる — 自分からは使いません

何も指示しなければ、エージェントは古いトレーニングデータに基づいて回答し、追い詰められるとCVE IDをでっち上げます。次の運用ループをエージェントのルール（CLAUDE.md、Cursor／Windsurf、システムプロンプト）に貼り付けてください。

You have the vuln-intel MCP. Your own CVE knowledge is a guess to be verified — prefer the corpus.
Operating loop, in order:
1. Scoping a bounty program → program_outcome_prior (which bug classes have actually PAID here).
2. A live host → observe (call twice; the 2nd returns the cache). Mine endpoints[], recurring_loci, the CVE join — not two fields.
3. A product + version → check_technology / hunt_plan (dig-order + the recurring CWE loci).
4. Before asserting ANY CVE / "affects X" / "severity Y" / "exploited" → verify_cve_claim. Never cite from memory.
5. Feasibility of one CVE → enrich_cve; read the MECHANISM (POST vs GET, auth-required) to judge whether it chains.
6. Hunting a class → find_attack_approaches for the transferable move; RUN it on the target, don't cite it. Loop with a growing tried=.
7. Stuck / messy position → find_continuations(position) for the by-step move; then search_vulns that class against the target to prove it's live here.
8. Submitting → assist_submission; EXECUTE the techniques it transfers (referrer differential, key-reuse breadth), then file.
Above all: a finding isn't a finding until a cheap check that would kill it has failed to.

これにより、次の手と前例が示されます。何が通用するかを判断するのは対象側です。 この最後のルールこそ、製品の理念そのものです。すべてのツールに独自の検証チェック（verify_cve_claim による反証、UNVERIFIED と decisive_check、ambiguous、citations_grounded）が備わっているため、エージェントが限定的なシグナルを承認と誤解することはありません。

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無料で接続

claude mcp add --transport http vuln-intel https://mcp.rozetyp.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <YOUR_KEY>"

または、任意のMCPクライアント（mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vuln-intel": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.rozetyp.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_KEY>" }
    }
  }
}

必要なのは無料のキーだけです。下記のキーを取得をご覧ください。

13のツール

CVEインテリジェンス：

ツール	入力	戻り値
check_technology	製品（＋バージョン、ベンダー）	NVD CPEとOSVを横断して重複を除いたCVEを優先順位付けし、曖昧さを明示
hunt_plan	調査済みのスタック	コンポーネントごとの調査順序と、繰り返し見られるバグクラス（CWE）の箇所
enrich_cve	CVE ID	CVSS、KEV、EPSS、SSVC、影響対象、Metasploit、公開中のPoCリポジトリを含む完全な情報
verify_cve_claim	CVEと主張された属性	主張ごとの supported ／ refuted ／ unverifiable と根拠
find_recent_high_risk	期間（＋製品）	新たに危険となったKEV／高EPSSのCVE
find_similar_vulns	概念または基準となるCVE	コサイン類似度付きで、製品をまたいだ仕組み上の類似脆弱性
search_vulns	自由文（＋CWE）	関連度順の全文検索結果と網羅状況
search_public_code	正確なコード文字列	該当文字列が含まれる公開リポジトリ（リポジトリ／ファイル／URL）
corpus_stats	—	コーパスの規模とデータの鮮度

バグバウンティの手法への応用（公開レポート約14,000件に基づく）：

ツール	入力	戻り値
find_attack_approaches	対象／CVE／バグクラス	応用可能な攻撃手法を新規性順に提示し、現在のプログラムで実行可能かも示します
find_continuations	調査途中の攻撃者の立ち位置	実際のレポートでそこから取られた次の手を提示。それぞれに UNVERIFIED と決定的な確認方法が付属
assist_submission	報告の草案	根拠に基づく報告概要とエスカレーション手順を提示し、引用を検証（citations_grounded）
program_outcome_prior	バグバウンティプログラム	そのプログラムで過去に採用されたバグクラスと、基本発生率に対する上昇幅

事実、優先順位付けされた背景情報、応用可能な前例を提示します。エクスプロイトやペイロードは提示しません。推論はエージェントが行い、何が通用するかを判断するのは対象側です。

完全なリファレンス — すべての引数、レスポンスフィールド、各ツールの実際の使用例 — は TOOLS.md をご覧ください。

これを使った調査：スキル＋プレイブック

MITライセンスの付属ドキュメント2点を使えば、コーパスをCVE検索だけでなく、採用された報告へとつなげられます。自己完結型のClaude向け バグバウンティ調査スキル（フォルダーを ~/.claude/skills/ に入れると、「バグを探して」「これは悪用可能？」といった指示で読み込まれます）と、より詳細なオンデマンドの MCPプレイブック（ツールごとの注意点、発想を広げるループ、検証パターン）です。どちらも単独で利用できます。bug-bounty-hunting/ をご覧ください。

これは何ではないか

スキャナーでも、エクスプロイトツールでも、SBOM／SCAの代替でもありません。AIを活用したセキュリティ作業のための、根拠付け、優先順位付け、事実確認のレイヤーです。

キーを取得

無料です。 vulntel.com/signup にアクセスしてメールアドレスを入力すると、個人用キーがメールで届きます。直接問い合わせたい場合は、取り組んでいる内容（バウンティ、ペネトレーションテスト、研究）を添えて、[email protected] までメールしてください。キーはユーザーごとに発行され、利用者を特定でき、取り消しも可能です。

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許可を得た防御目的のセキュリティ研究およびバグバウンティのトリアージ向けです。悪用目的ではありません。出力は意思決定を支援するものであり、ご自身による検証の代わりにはなりません。

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