关于 NVD MCP Server
NVD MCP Server 将 National Vulnerability Database 接入 AI 开发环境,面向需要查询漏洞信息的开发者。它支持按 CVE、关键词、发布时间和严重程度检索数据。
主要功能
- 01查询 CVE 详情
- 02按关键词搜索漏洞
- 03查看近期 CVE
- 04按严重程度筛选
适用场景
- 01检查特定 CVE 的描述和评分
- 02查找 Apache 相关漏洞
- 03筛选近期严重漏洞
MCP 相关
该 MCP 服务将 NVD 漏洞数据提供给 MCP 客户端,支持自然语言查询。可使用 stdio 或 HTTP 传输。
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。
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。
工具
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
NVD MCP Server
在不打断工作流程的情况下,抢先应对安全威胁。NVD MCP Server 是你通往国家漏洞数据库(NVD)的入口,可无缝集成到 Windsurf 等 AI 驱动的开发环境中。用通俗语言提问,即可获取实时漏洞数据,并在 IDE 中确保代码安全。此服务基于 Model Context Protocol(MCP)构建,将对话式查询与 NVD 庞大的安全数据库连接起来,帮助开发者轻松掌握最新信息。
功能
- 查询 CVE 详情:询问“CVE-2023-1234 有什么情况?”,即可获取详细信息,包括描述、CVSS 评分、严重程度等。
- 关键词搜索:输入“查找与 Apache 相关的 CVE”,即可发现与特定技术或关键词相关的漏洞。
- 近期 CVE:使用“显示过去一周最新的 CVE”,及时了解新报告的漏洞。
- 按严重程度筛选:使用“列出严重漏洞”筛选出最紧急的安全风险。
要求
- Python 3.8 或更高版本
- 依赖项:
mcphttpxpython-dotenv
使用以下命令安装:
pip install mcp httpx python-dotenv
Installation
- Clone the repository:
cd nvd-mcp-server
- 设置虚拟环境:
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
- 安装依赖项:
- pip install -r requirements.txt
- 配置 NVD API 密钥:
- 从 NVD API Key Request 申请密钥:https://nvd.nist.gov/developers/request-an-api-key
- 在项目根目录中创建 keys.env 文件,并写入:NVD_API_KEY=your_api_key_here
使用方法
- 启动服务:
- python nvd_mcp.py --transport stdio
- 连接你的客户端/IDE/agent,以便与此 MCP 服务通信。
- 例如,如果你使用 Claude Desktop,请前往 Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json,并添加以下内容:
{
"mcpServers": {
"nvd": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/Path to nvd_mcp directory", "run", "nvd_mcp.py"]
}
}
}
- 使用自然语言进行查询:
-
“CVE-2023-1234 是什么情况?” 返回 CVE 的详细信息,例如描述和严重程度。
-
“最近有严重漏洞吗?” 列出最新的严重程度为严重的 CVE。
-
“搜索提及 Apache 的 CVE。” 显示与 Apache 相关的漏洞。
配置
-
API 密钥:将 NVD API 密钥安全地存储在 keys.env 中,变量名为 NVD_API_KEY=your_api_key_here。
-
传输机制:
- 默认:本地使用
--transport stdio。 - 对于联网配置,请使用
--transport http(确保采取适当的安全措施,例如使用 HTTPS)。
- 默认:本地使用
贡献
欢迎你帮助我们改进这个项目!
致谢
- 感谢 Anthropic 提供 MCP 框架。
- 感谢 NIST 维护 NVD。
- 感谢你关注这个项目!
NVD MCP Server
在不打断工作流程的情况下,抢先应对安全威胁……
免责声明
这是第三方集成,并非由 NIST 制作。由 Sockcymbal 制作。
评论
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。