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Threatmcp

Threatmcp

本地服务
github.com/NAXG安全5070 周前更新

关于 Threatmcp

ThreatMCP 是基于微步在线威胁分析 API 的 MCP 服务器,提供 15 个威胁情报查询工具,覆盖 IP、域名、文件、URL 和漏洞情报。适合需要在 AI 助手中开展安全分析的用户。

主要功能

  1. 01IP 信誉与分析查询
  2. 02域名解析与 Whois 信息查询
  3. 03文件沙箱分析与多引擎检测
  4. 04URL 扫描与信誉报告
  5. 05漏洞情报与产品漏洞匹配
  6. 06IOC 失陷检测

适用场景

  1. 01对可疑外连 IP 进行信誉和威胁类型查询
  2. 02检查系统 DNS 记录中的可疑域名
  3. 03分析可疑文件的哈希或样本结果

MCP 相关

该项目是 MCP 服务器,通过 15 个工具向 MCP 客户端(如 Claude Desktop)暴露微步在线威胁情报 API 的查询能力,需设置 THREATBOOK_API_KEY 环境变量。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

微步在线威胁分析完整API MCP 服务器

这是一个基于微步在线威胁分析API的MCP(Model Context Protocol)服务器,提供完整的情报查询功能。支持微步在线威胁分析API的全部15个工具,包括IP分析、域名分析、文件检测、URL扫描、漏洞情报等。

Python Version MCP Protocol License 微步在线威胁分析API

功能特性

IP分析
  • 🔍 IP信誉查询: 查询IP地址的安全信誉信息
  • 🌍 IP分析: 获取IP地理位置、ASN信息、威胁类型等
  • 📈 IP高级查询: 获取IP历史解析记录、端口信息等
域名分析
  • 🌐 域名分析: 获取域名解析IP、Whois信息、威胁类型等
  • 📊 域名高级查询: 获取域名历史Whois、历史解析IP信息
  • 🔍 域名上下文查询: 针对恶意域名查询上下文信息
  • 🌿 子域名查询: 获取域名的子域名信息
文件分析
  • 📄 文件信誉报告: 获取文件详细的静态和动态分析报告
  • 🔬 反病毒引擎检测: 获取文件经过22款反病毒扫描引擎检测结果
  • 📤 文件上传分析: 上传文件进行沙箱分析
URL分析
  • 🌐 URL扫描: 对URL进行扫描分析
  • 📋 URL信誉报告: 获取URL扫描引擎检测结果
漏洞情报
  • 🛡️ 漏洞情报: 获取公开漏洞的基础信息、风险评估、PoC等
  • 🎯 产品漏洞匹配: 通过厂商产品匹配功能聚合相关漏洞
失陷检测
  • 🚨 IOC检测: 检测IP地址或域名的恶意威胁

🚀 快速开始

1. 安装依赖
# 进入项目目录
cd ThreatMCP

# 安装依赖(自动生成的精确依赖)
pip install -r requirements.txt

当前依赖包:

  • mcp - Model Context Protocol核心包
  • pydantic - 数据验证库
  • requests - HTTP请求库
2. 配置API密钥

设置微步在线威胁分析API密钥环境变量:

export THREATBOOK_API_KEY="your_threatbook_api_key_here"
3. 获取微步在线威胁分析API密钥
  1. 访问 微步在线威胁分析官网
  2. 注册账号并登录
  3. 在API管理页面获取你的API密钥
4. 启动服务器

🔗 集成使用

Claude Desktop集成

在Claude Desktop的配置文件中添加:

{
  "mcpServers": {
    "threatbook": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/ThreatMCP/run_server.py"],
      "env": {
        "THREATBOOK_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

配置说明:

  • command: 使用 python 命令
  • args: 使用完整绝对路径运行 run_server.py 脚本
  • env: 设置微步在线威胁分析API密钥环境变量

注意: 请将路径 /path/to/your/ThreatMCP/run_server.py 替换为您实际的项目路径

其他MCP客户端

本服务器兼容所有支持MCP协议的客户端,包括:

  • Claude Desktop
  • 其他AI助手工具
  • 自定义MCP客户端

🔍 实战应用场景(遐想)

AI 驱动的 Linux 系统应急响应分析

结合 AI SSH 工具和威胁情报,可以实现智能化的 Linux 系统安全应急分析:

🚨 典型应急响应流程

1. 异常发现阶段

# AI 通过 SSH 连接到可疑系统
ssh user@suspicious-server

# 检查系统基本状态
ps aux | grep -E "(bitcoin|mining|crypto)"
netstat -tulpn | grep LISTEN

2. 威胁情报关联分析

  • 可疑 IP 分析: 使用 ip_reputation 和 ip_analysis 工具分析系统中发现的外部连接 IP
  • 域名威胁检测: 通过 domain_analysis 检查系统 DNS 查询记录中的可疑域名
  • 文件哈希验证: 使用 file_analysis 分析可疑文件的 MD5/SHA256 哈希值

3. 深度分析示例

# 发现可疑外连 IP: 192.168.1.100
# AI 自动调用威胁情报 API 进行分析

AI 会自动:

  1. 调用 ip_reputation 查询该 IP 的信誉信息
  2. 使用 ip_analysis 获取 IP 地理位置、ASN、历史威胁记录
  3. 通过 ioc_detection 检测是否为已知的失陷指标

4. 综合威胁评估

AI 结合系统信息和威胁情报,提供:

  • 🎯 威胁等级评估: 基于多维度情报数据
  • 📊 攻击链分析: 关联分析攻击者的 TTPs
  • 🛡️ 处置建议: 提供具体的安全加固措施
🔧 支持的分析场景
分析类型使用的威胁情报工具应用场景
网络连接分析ip_reputation, ip_analysis检测恶意外连、C&C 通信
DNS 查询分析domain_analysis, domain_context发现恶意域名、DGA 域名
文件完整性检查file_analysis, file_multiengines检测木马、后门、挖矿程序
Web 访问分析url_scan, url_report分析可疑 URL 访问记录
漏洞风险评估vulnerability, vuln_match系统漏洞风险评估
💡 智能化优势
  • 自动化分析: AI 自动执行系统检查和威胁情报查询
  • 关联分析: 将系统日志与全球威胁情报进行关联
  • 实时响应: 快速识别威胁并提供处置建议
  • 知识积累: 基于历史案例不断优化分析策略
🎯 实际应用价值
  1. 提升响应速度: 从小时级缩短到分钟级
  2. 降低误报率: 基于权威威胁情报源进行验证
  3. 标准化流程: 确保应急响应的一致性和完整性
  4. 知识传承: AI 助手可以传承专家经验

注意: 此功能需要配合支持 SSH 的 AI 工具使用,如 Claude Desktop 配合 SSH MCP 服务器等。

🛠️ 完整API工具集

本MCP服务器提供微步在线威胁分析API的完整15个工具,覆盖所有威胁情报分析场景:

IP相关工具
  1. ip_reputation - IP信誉查询
  2. ip_analysis - IP分析
  3. ip_advanced - IP高级查询
  4. ioc_detection - 失陷检测
域名相关工具
  1. domain_analysis - 域名分析
  2. domain_advanced - 域名高级查询
  3. domain_context - 域名上下文查询
  4. subdomain - 子域名查询
文件相关工具
  1. file_analysis - 文件信誉报告
  2. file_multiengines - 文件反病毒引擎检测
  3. file_upload - 提交文件分析
URL相关工具
  1. url_scan - 提交URL分析
  2. url_report - URL信誉报告
漏洞相关工具
  1. vulnerability - 漏洞情报
  2. vuln_match - 产品漏洞匹配

🏗️ 项目架构

项目结构
ThreatMCP/
├── threatbook_mcp/              # 核心包目录
│   ├── __init__.py              # 包初始化
│   ├── server.py                # MCP服务器核心
│   ├── response_handler.py      # 统一响应处理
│   ├── ip_reputation.py         # IP信誉查询
│   ├── ip_analysis.py           # IP分析
│   ├── ip_advanced.py           # IP高级查询
│   ├── ioc_detection.py         # 失陷检测
│   ├── domain_analysis.py       # 域名分析
│   ├── domain_advanced.py       # 域名高级查询
│   ├── domain_context.py        # 域名上下文查询
│   ├── subdomain.py             # 子域名查询
│   ├── file_analysis.py         # 文件信誉报告
│   ├── file_multiengines.py     # 文件反病毒检测
│   ├── file_upload.py           # 文件上传分析
│   ├── url_scan.py              # URL扫描
│   ├── url_report.py            # URL信誉报告
│   ├── vulnerability.py         # 漏洞情报
│   └── vuln_match.py            # 产品漏洞匹配
├── run_server.py                # 🚀 服务器启动脚本(主入口)
├── requirements.txt             # 项目依赖
├── README.md                    # 项目说明
└── config_example.json          # Claude Desktop配置示例

许可证

MIT License

支持

如有问题或建议,请提交Issue或联系开发者。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。