SentinelOne MCP

SentinelOne + AI - ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Gemini、およびMCPに対応するすべてのエージェント向け

非公式です。SentinelOne API向けにコミュニティが開発したClaude Code SkillおよびMCPサーバーです。SentinelOne, Inc.とは提携、承認、後援の関係にありません。

_{▶ 30秒のデモを見る - デモデータはシミュレーションですが、表示されるすべてのコマンドは実際のCLIに存在します。}

SentinelOne v2.1のすべての管理エンドポイントに加え、オフラインのSQLiteストアと、コンソールのどの画面にもないエンティティ横断分析（フリートの健全性、脅威のトリアージ、影響範囲、ドリフト）を備えています。すでにお使いのAI（ChatGPT（Plus/Pro+、ホスト型HTTPSエンドポイント経由。詳細はmcp-install.mdを参照）、Claude Desktop、Codex、Claude Code、Claude Cowork、GitHub Copilot）に加え、リモート接続経由でMicrosoft 365 Copilot / Copilot StudioとGoogle Geminiでも利用できます。無料のオープンソースで、ノートPC上で動作します。MSPオーナー向けに構築されており、コードは不要です。

お使いのエージェントで利用できます

セキュリティに関する注意。 ローカルエージェントはデフォルトのstdioトランスポートを使用するため、ネットワークリスナーは不要です。HTTPモード（リモートエージェント向けの--transport http）は、SENTINELONE_MCP_HTTP_TOKENが設定されるまで起動を拒否します。また、このベアラートークンを含まないリクエストを拒否し、デフォルトでhttp://127.0.0.1:7777/mcpを提供します。それ以外のアドレスでは--tls-certと--tls-keyが必要です。4 MiBを超えるリクエスト本文、または到着までに30秒を超えるリクエストも拒否します。トークンを持つ人は、テナントを変更するツールも含め、SentinelOneの認証情報を使ってすべてのツールを呼び出せます。そのため、パスワードと同様に扱い、読み取りのみが必要なリモートホストではSENTINELONE_MCP_READ_ONLY=1を有効にしてください。mcp-install.mdを参照してください。

MSPオーナーが実際に使っている6つのエージェント（セルフサービスですぐに利用可能）：

お使いのAIエージェント	SentinelOneスキルのインストール方法
Claude Desktop	インストーラーを実行し、Settings > Extensionsでsentinelone-mcpを登録します（JSONの編集は不要です）。
ChatGPT（有料プラン）	インストーラーを実行し、HTTPS経由でsentinelone-mcpをホストして、ベアラートークンを使ってDeveloper Modeコネクターとして登録します。mcp-install.mdを参照してください。
Codex CLI	以下のインストール用プロンプトを貼り付けます。
Claude Code	以下のインストール用プロンプトを貼り付けます。
Claude Cowork	以下のインストール用プロンプトを貼り付けます。
GitHub Copilot（VS Code）	インストーラーを実行し、mcp.jsonのserversキーにsentinelone-mcpを追加してから、Agentモードを選択します。

ChatGPTではリモートHTTPSサーバーが必要です。つまり、このコネクターのHTTPモードを使用します。SENTINELONE_MCP_HTTP_TOKENが設定されるまで起動せず、すべてのリクエストにベアラーヘッダーとしてこのトークンを含める必要があります。また、ループバック以外のアドレスでは--tls-certと--tls-keyも必要です。mcp-install.mdを参照してください。

Microsoft および Google のスタックにも対応

導入ベースは大きいですが、率直にお伝えすると、こちらはリモート／エンタープライズ向けの方法であり、今インストールしたローカルバイナリを使う方法ではありません。

エージェント	必要なもの
Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio	sentinelone-mcp をベアラートークン付きの HTTPS でホストし（ChatGPT と同じ HTTP モードです）、Copilot Studio で Model Context Protocol ツールとして追加します。Copilot Studio のライセンスとテナント管理者が必要です。mcp-install.md をご覧ください。
Google Gemini	Gemini CLI はローカルで動作します。Claude Code と同じです。Gemini アプリはリモートで動作するため、ChatGPT と同じくホストされた HTTPS エンドポイントが必要です。mcp-install.md をご覧ください。

スキルネイティブのエージェント（こちらも対応）： Hermes と OpenClaw はこのスキルの SKILL.md を直接読み込み、MCP にも対応しています。詳しくは以下のインストール手順をご覧ください。MCP 経由で Cursor、Windsurf、Cline、Continue.dev、Zed でも動作します。ツールごとの完全な接続手順については、docs/which-agent.md をご覧ください。

複数のエージェントを使いますか？ 1 つのコマンドで、対応する 51 以上のすべてのエージェントにインストールできます：npx skills add Servosity/msp-skills@latest（Node.js が必要です。その後、CLI／MCP バイナリ用のスキル別インストーラーを実行してください）。docs/which-agent.md をご覧ください。

60 秒でインストール

Claude Desktop で最速の方法 - ワンクリックの .mcpb

Claude Desktop バンドル： .mcpb は macOS（Intel および Apple Silicon）、Windows x64、Linux x64 で起動します。すべてのツールは、同梱の sentinelone-cli を呼び出します。2026-09-18 以降のリリースでは、この CLI がバンドル内に含まれています。それより前のバンドルには MCP サーバーのみが含まれるため、バンドルに同梱 CLI がない場合は、先に以下の Path A または Path B のインストーラーを実行してください（または SENTINELONE_CLI_PATH に既存のバイナリを指定してください）。詳細： #331。

SentinelOne MCP をダウンロード（.mcpb） - ダウンロード後、Claude Desktop > Settings > Extensions を開き、ファイルを選択します。ワンクリックで完了し、JSON もシェルも不要です。（すべての SentinelOne リリースはリリースページで確認できます。）

Claude Code プラグインを使いますか？マーケットプレイスを一度追加してからインストールします。すぐに使え、ディレクトリ一覧の確認も不要です：

/plugin marketplace add Servosity/msp-skills
/plugin install sentinelone@msp-skills

Path A - AI エージェントにプロンプトを 1 つ貼り付ける（推奨）

これを Claude Code、Codex CLI、または Claude Cowork にコピーします：

Servosity/msp-skills から SentinelOne Skill と MCP サーバーをこのエージェントのワークスペースにインストールしてください。このワークスペースが POSIX シェル（macOS、Linux、WSL、または Bash）を使う場合は、bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.sh) を実行してください。Windows PowerShell を使う場合は、iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.ps1 | iex を実行してください。その後、README の手順に従って認証し、sentinelone-cli --help を実行して確認してください。

シェルを実行できるエージェントであれば、同じプロンプトを使えます。

Path B - インストーラーを自分で実行する

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.ps1 | iex

macOS / Linux：

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.sh)

インストーラーは sentinelone-cli（CLI）と sentinelone-mcp（MCP サーバー）の両方を、ユーザーの bin パスに配置します。Claude Code、Codex、Cowork は、このディレクトリにある SKILL.md を通じてスキルを検出します。

確認：

sentinelone-cli --version

最新バージョンへのアップグレード

インストーラーは常に最新リリースを取得します。アップグレードするには、もう一度実行してください：

macOS / Linux：

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.sh)

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/sentinelone/install.ps1 | iex

Claude Desktop の .mcpb ユーザー：最新の .mcpb（このセクションの冒頭）をダウンロードし、Settings > Extensions で再度選択してください。Claude Code プラグインのユーザー：/plugin update sentinelone@msp-skills。

Claude Desktop、GitHub Copilot、Gemini CLI、Microsoft 365 Copilot、または別の MCP クライアントに追加する

インストーラーの実行後、エージェントごとの接続方法については mcp-install.md と docs/which-agent.md を参照してください。GitHub Copilot の servers キーや、リモートの Microsoft 365 Copilot／Copilot Studio の接続方法も、各エージェントのセクションで説明しています。Claude Desktop では、Settings > Extensions パネルを使うのが最も簡単です。JSON を編集する場合の MCP 設定ブロックについては、mcp-install.md に記載されています。

Hermes にインストールする

Hermes CLI から：

hermes skills install servosity/msp-skills/skills/sentinelone --force

Hermes のチャットセッション内で：

/skills install servosity/msp-skills/skills/sentinelone --force

Hermes は MCP をネイティブにサポートしているため、sentinelone-mcp サーバーを直接使用することもできます。インストール方法も環境変数も同じです。

OpenClaw にインストールする

OpenClaw エージェントに次の内容を伝えてください（コピーして使用できます）：

https://github.com/servosity/msp-skills/tree/main/skills/sentinelone から sentinelone スキルをインストールしてください。このスキルでは、必要な CLI（sentinelone-cli）を openclaw: フロントマターブロック経由でインストールする方法を定義しています。

OpenClaw はまだ一般公開されていません。フロントマターの設定は事前に組み込まれており、OpenClaw のリリースと同時に有効になります。

認証する

SentinelOne 管理コンソールから、CLI に必要な認証情報を設定します：

SENTINELONE_API_TOKEN=<value> sentinelone-cli doctor

doctor を実行すると、データを操作するコマンドを実行する前に認証情報が有効かどうかを確認できます。認証情報が拒否された場合も終了コード 0 を返すため、スクリプトでは --fail-on error を追加してください。

このスキルでできること

MSP からよく尋ねられる質問	コマンド
今、すべてのクライアントサイトで最初にトリアージすべきものは何ですか？	sentinelone-cli threats triage
この悪意のあるファイルはどこに拡散し、まだ稼働しているエンドポイントはどれですか？	sentinelone-cli threats blast-radius "<hash>"
オフライン、古い状態、感染、または保護が不十分など、状態が悪化しているエンドポイントはどれですか？	sentinelone-cli fleet-health stale
保護に不備があるクライアント（検知のみ、Ranger オフ、ファイアウォールオフ）はどれですか？	sentinelone-cli coverage gaps
昨日からフリート全体で何が変わりましたか？	sentinelone-cli whatchanged --since 24h
軽減後に何度も再発している脅威はどれですか？	sentinelone-cli threats recurrence
軽減の SLA を達成できていますか？未達はどこですか？	sentinelone-cli threats mttr --sla 4
QBR 資料用に、クライアントごとのセキュリティ態勢スコアカードを作成してください。	sentinelone-cli posture
リスクの高い順にクライアントを並べて、最初に連絡すべきテナントを確認してください。	sentinelone-cli sites risk
稼働中のマシンがないのにライセンスを保持しているエージェントはどれですか？	sentinelone-cli agents reclaim --days 30
サイトと OS ごとにエージェントのアップグレードが必要なエンドポイントはどれですか？また、今すぐ接続可能なのはどれですか？	sentinelone-cli versions plan

すべてのコマンドのリファレンスは guide.md を参照してください。AI エージェントの運用規約（--agent、--dry-run、変更前に確認すべき状況）については、AGENTS.md を参照してください。

このスキルの特長

多くの SentinelOne 連携や MCP サーバーは、質問のたびにライブ API を呼び出します。1 件のレコードなら問題ありません。しかし、「40 のクライアントサイトすべてで、未解決の脅威を信頼度、重大度、経過時間でランク付けする」や「昨日からオフラインになった、または検知のみになったエンドポイントはどれか」といった質問をする規模になると、うまく機能しません。こうした質問には、コンソールも一度に 1 つの範囲しか回答できないか、まったく回答できません。

このスキルは SentinelOne のデータをローカルの SQLite ミラーに同期し、同期のたびにスナップショットとして履歴を保存します。集計を伴う質問はローカルの SQL 結合 1 回で処理でき、即座に、オフラインでも実行できます。AI に見えるのは生データではなく、回答です。threats triage、threats blast-radius、fleet-health stale、whatchanged などの複合コマンドは、脅威、エージェント、サイト、保存済みスナップショットを横断して結合します。これにより、ステートレスな API ラッパーでは実現できない、サイトをまたいだ集計や時系列を考慮した差分の確認が可能になります。

この問題を解消します

SentinelOne 管理コンソールでは、一度に 1 つのアカウントまたはサイトにしか範囲を絞れません。複数の顧客サイトを管理している場合、クライアントをまたぐ質問――未解決の脅威が最も多いのはどこか、エージェントがオフラインになったのはどこか、古いビルドのままなのはどこか、気づかないうちに検知のみの設定に変わったのはどこか――に答えるには、範囲選択を切り替え、テナントごとに同じ画面を読み直す必要があります。MSP は r/msp でこの「単一画面で見渡せない」という問題を繰り返し取り上げています。すべてのクライアントの脅威やフリートの健全性を並べて順位付けするビューがなく、誰も確認する時間のないサイト別フィルターの間で、保護がひそかに損なわれていきます。

このスキルは、すべてのサイトをローカルにミラーリングしてから、サイトをまたぐ質問に 1 回の呼び出しで答えることで、この問題を解消します。

問題	コマンド
すべてのクライアントを対象にした、順位付きのトリアージ作業リストがない	sentinelone-cli threats triage
1 件の脅威による影響範囲全体を把握できない	sentinelone-cli threats blast-radius "<hash>"
オフライン／古い／保護が不十分なエージェントがサイトごとの表示に埋もれてしまう	sentinelone-cli fleet-health stale
保護の欠落（検知のみ、Ranger／ファイアウォールの無効化）に気づかない	sentinelone-cli coverage gaps
フリート全体で「一晩で何が変わったか」を確認できない	sentinelone-cli whatchanged --since 24h
QBR のセキュリティ状況スコアカードを手作業で作成している	sentinelone-cli posture

詳しい説明は pain-point.md をご覧ください。

よくある質問

ChatGPT で使えますか？

はい。Plus、Pro、Team、Business、Enterprise、Education プランで利用できます（Free ではまだ Developer Mode を利用できません）。ChatGPT が接続できるのは HTTPS 経由のリモート MCP サーバーのみなので、sentinelone-mcp を HTTP モードでホストする必要があります。このモードでは、SENTINELONE_MCP_HTTP_TOKEN が設定されるまで起動せず、すべてのリクエストでベアラーヘッダーにそのトークンを含める必要があります。また、ループバック以外のアドレスを使う場合は --tls-cert と --tls-key も必要です。デフォルトでは http://127.0.0.1:7777/mcp でサービスを提供し、4 MiB を超えるリクエストボディや、受信に 30 秒以上かかるリクエストは拒否します。コネクターの認証設定からベアラートークンを送信できる場合にのみ動作します。詳しい手順は mcp-install.md をご覧ください。

Codex、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot、Gemini で使えますか？

はい。いずれも MCP に対応しています。ツールをまたいだインストールコマンドは上記の一覧に、詳細は docs/which-agent.md にあります。

コーディングの知識は必要ですか？

いいえ。推奨するインストール方法は、Claude Code または Codex に 1 文を貼り付けることです。エージェントが SKILL.md を読み込んでインストールを行います。代替方法として、OS ごとの 1 行インストーラー（bash または PowerShell）もあります。どちらの方法でも、コードを書く必要はありません。SentinelOne の認証情報は一度入力するだけです。

SentinelOne のデータは安全ですか？

データはお使いのマシン内に保持されます。CLI と MCP サーバーはローカルバイナリーです。SQLite ミラーはユーザーアカウント配下のディレクトリに保存されます。AI エージェントに表示されるのは CLI が返す内容のみで、通常はクエリ結果であり、生の一括データではありません。認証情報は環境変数またはエージェントの設定から読み込まれます。このリポジトリに含まれることも、MSP Skills によって外部へ送信されることもありません。

SentinelOne API のレート制限に達しますか？

読み取りの際に API を呼び出さずに済むよう、ローカルミラーを用意しています。最初の sync の後、サイトをまたぐビュー（threats triage、blast-radius、fleet-health、coverage gaps、posture、sites risk、whatchanged）はローカルの SQLite に対して実行されるため、API 呼び出しはゼロです。ライブ呼び出しには --rate-limit によるスロットリングが適用されます。履歴を利用する分析（whatchanged、threats mttr、versions rollout、threats verdicts --changed）で差分を確認するには、少なくとも 2 回の同期が必要です。

必要な API トークンと、適切なスコープの設定方法を教えてください。

管理コンソールで発行した SentinelOne API トークンが必要です（長期間使用するなら Service User トークンがおすすめです。個人ユーザーのトークンも使用できますが、有効期限があります）。トークンは発行したユーザーのロールを継承するため、実際の権限境界となるのはそのロールです。レポート作成のワークフローでは読み取り専用のトークンを発行し、書き込み権限や管理者権限は本当に必要な場合に限って使用してください。

Purple AI とはどのように違いますか？

互いに補完するものです。1つのスコープ内での詳細な脅威ハンティング、ポリシー作成、対応ワークフローには、Purple AI とコンソールが最適です。このスキルを使うと、すでに使用している AI エージェントから、オフラインでローカルミラーを利用しながら、コンソール全体のサイト横断の集計情報（1つのトリアージ作業リスト、フリートの健全性とセキュリティ態勢の統合ビュー、すべてのクライアントをまたぐ影響範囲の追跡）を利用できます。

SentinelOne コンソールの代わりになりますか？

いいえ。脅威ハンティング、ポリシー作成、対話型の対応ワークフローには、引き続きコンソールが最適です。このスキルは、AI エージェントにサイト横断のクエリとスクリプト化可能なアクションを追加し、アカウント全体に関する質問に答えるために各サイトのスコープを切り替える必要をなくします。

費用はかかりますか？

無料です。Apache-2.0 ライセンスです。費用がかかるのは、使用する AI エージェント（Claude、ChatGPT、Codex など）だけで、料金は当社ではなく AI プロバイダーから請求されます。

安全性モデル

ティア	例	推奨されるエージェントポリシー
読み取り	threats triage、threats blast-radius、fleet-health stale、coverage gaps、posture、sites risk、whatchanged、exclusions audit、agents reclaim、versions plan、search	許可
書き込み（定常的）	agents initiate-scan、threats mitigate、agents disconnect-from-network、agents update-software、exclusions create — --yes（送信）または --dry-run（プレビュー）を指定しない限り、いずれも処理を拒否し、何も送信しません	--dry-run でプレビューしてから、内容を確認したうえで --yes を指定して書き込みます
破壊的／設定変更	agents uninstall、agents decommission、exclusions delete、sites delete、config-override delete、users delete	必ず人が関与してください

最も強力な制御は、SentinelOne の認証情報に付与するスコープです。CLI で実行できるのは、認証情報で許可された操作だけです。制限方法を含む詳細は、governance.md をご覧ください。

ステータス

実環境で検証済みです。ある MSP が、自社の本番テナントで確認した結果を GitHub に報告しています。ほかの MSP も毎週開催している Build Sessions で実環境での運用を進めています。compoundingteams.com/build-sessions から参加をお申し込みください。

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標準規格。 オープンな Agent Skills spec に準拠しています（Anthropic、2025年12月、40以上のエージェントに対応）。MCP と互換性があり、Hermes を含む、MCP 対応のあらゆるエージェントで動作します。OpenClaw 対応済みです（フロントマターの設定済み。OpenClaw のリリース待ち）。

Servosity がメンテナンスしています。Apache-2.0 ライセンスです。CLI Printing Press で構築しました。最終更新日：2026-06-06。