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ORKL MCP Server

ORKL MCP Server

本地服务
github.com/heiths安全682 周前更新

关于 ORKL MCP Server

ORKL MCP Server 通过 ORKL API 让 LLM 客户端访问威胁情报库,适用于威胁研究与调查。它提供报告、威胁行为者和来源的查询工具及资源,并带有缓存和速率限制。

主要功能

  1. 01获取最新威胁报告
  2. 02按条件搜索报告
  3. 03按 SHA1 哈希查询报告
  4. 04查询威胁行为者与来源
  5. 05缓存和请求速率限制

适用场景

  1. 01调查可疑文件的 SHA1 哈希
  2. 02梳理近期威胁情报
  3. 03查询威胁行为者详情
  4. 04查看情报来源信息

MCP 相关

该 MCP 服务通过工具和资源向客户端提供 ORKL 威胁情报库数据,包括报告、威胁行为者和来源信息。

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

ORKL MCP 服务

一个用于访问 ORKL 威胁情报库 的 MCP(模型控制协议)服务。

目录

功能

  • 通过 ORKL API 访问 ORKL 威胁情报库数据
  • 高效缓存,尽量减少 API 调用
  • 速率限制,遵守 ORKL API 的限制
  • 提供标准化的 MCP 工具和资源,供大模型交互使用
  • 内置 Claude Desktop 集成支持

截图

README 配图

开始使用

先决条件
  • Python 3.10 或更高版本
  • uv 包管理器(推荐)
安装
  1. 克隆代码库:

    git clone https://github.com/heiths/orkl_mcp_server.git
    cd orkl_mcp_server
    
  2. 使用 uv 安装依赖项(推荐):

    uv venv
    uv pip install -r requirements.txt
    
  3. 配置服务(参见下方的配置部分)

在 Claude Desktop 中注册

将以下配置添加到你的 claude_desktop_config.json:

{
  "ORKL Threat Intelligence": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/orkl_mcp_server",  <-- Replace with the path to the cloned repository
      "run",
      "python",
      "run_server.py"
    ],
    "env": {
      "ORKL_API_BASE_URL": "https://orkl.eu/api/v1",
      "ORKL_REQUEST_TIMEOUT": "30",
      "ORKL_CACHE_TTL": "300",
      "ORKL_USE_CACHE": "1",
      "ORKL_RATE_LIMIT_REQUESTS": "90",
      "ORKL_RATE_LIMIT_PERIOD": "30"
    }
  }
}

MCP 工具

该服务提供以下 MCP 工具:

  • fetch_latest_threat_reports:获取近期威胁情报报告
  • fetch_threat_report_details:获取特定报告的详细信息
  • fetch_threat_report_by_hash:通过 SHA1 哈希检索报告
  • search_threat_reports:搜索符合条件的报告
  • get_library_info:获取 ORKL 库的信息
  • get_library_version:获取版本信息
  • fetch_threat_actors:获取所有威胁行为者的列表
  • fetch_threat_actor_details:获取威胁行为者的详细信息
  • fetch_sources:获取可用来源的列表
  • fetch_source_details:获取来源的详细信息
  • clear_cache:清除本地缓存以获取最新数据

MCP 资源

该服务提供以下 MCP 资源:

  • threat_reports://{report_id}:直接访问特定报告
  • threat_actors://{actor_id}:直接访问威胁行为者信息
  • sources://{source_id}:直接访问来源信息

提示词示例

恶意软件调查

我发现了一个可疑文件,其 SHA1 哈希为 '5f2b7f47b2c9da342583c3a7e3887b4babad0fa9'。你能检查这个哈希是否与 ORKL 数据库中的已知威胁相关,并提供其功能和归因的详细信息吗?

威胁态势概览

你能概述一下金融机构当前面临的威胁态势吗?请使用 ORKL API 搜索过去一个月内的相关威胁报告,并识别新兴趋势或值得关注的威胁行为者。

配置

可以通过以下方式提供配置:

  1. 环境变量
  2. JSON 配置文件(当前目录中的 config.json)
环境变量
变量描述默认值
ORKL_API_BASE_URLAPI 基础 URLhttps://orkl.eu/api/v1
ORKL_REQUEST_TIMEOUT请求超时时间(秒)30
ORKL_CACHE_TTL缓存生存时间(秒)300
ORKL_USE_CACHE启用缓存(1/0)1
ORKL_RATE_LIMIT_REQUESTS每个周期的最大请求数90
ORKL_RATE_LIMIT_PERIOD速率限制周期(秒)30
ORKL_CONFIG_FILE配置文件路径config.json

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参见 LICENSE 文件。

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第一次接触 MCP?

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。