综合威胁情报聚合MCP–CyberSentinelAI自动化安全监控与AI分析系统服务器

admin
admin
admin
0
文章
0
评论
2026-01-20 01:37:54 网络安全文章 来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文介绍了CyberSentinelAI，一种基于MCP协议的威胁情报聚合工具。它集成VirusTotal等多源数据，支持IP、哈希及域名的自动化分析。该系统还具备代码审计、依赖漏洞扫描及容器安全检测功能，兼容Claude等AI客户端，拥有高性能并发处理与本地化隐私保护特性。 综合评分： 85 文章分类： 威胁情报,安全工具,代码审计,漏洞分析,AI安全

cover_image

综合威胁情报聚合MCP – CyberSentinel AI 自动化安全监控与AI分析系统服务器

原创

0xSecDebug 0xSecDebug

0xSecDebug

2026年1月19日 08:00 陕西

CyberSentinel AI 🔥 自动化安全监控与AI分析系统

一个全面的威胁情报聚合MCP（模型上下文协议）服务器，提供对多个威胁情报源的统一访问以进行安全分析。

    请勿利用文章内的相关技术从事非法渗透测试，由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任。工具和内容均来自网络，仅做学习和记录使用，安全性自测，如有侵权请联系删除。

🎯 概述

Cyber Sentinel 通过提供统一的界面，消除了繁琐的手动查询多个威胁情报源的过程。安全分析师现在只需一个命令，就能分析多个来源的指标（IP、域名、哈希、URL），并获得带有置信度评分的汇总结果。

✨ 特色

🔍 威胁情报

  • 多源智能：汇总来自 VirusTotal v3、AbuseIPDB、URLhaus、Shodan、ThreatFox 和 MalwareBazaar 的数据
  • 智能指示检测：自动检测IP地址、域名、文件哈希和URL
  • 智能聚合：结合多个来源的结果并进行置信度评分
  • 异步性能：高性能并发处理
  • 智能缓存：减少 API 调用并提升响应时间（1 小时 TTL）
  • 速率限制：尊重所有来源的API限制（默认60 req/min）
  • 错误恢复：优雅地处理 API 失败和超时

🛡️ 代码安全分析

  • 多语言支持：分析Python、JavaScript、Java、C#、PHP、Go、Rust、C++和SQL代码
  • 漏洞检测：识别硬编码的秘密、SQL注入、XSS、路径遍历等
  • 网络指示分析：提取并分析代码中发现的IP、域名和URL。
  • 安全替代方案：提供安全的编码建议和替代方案
  • 风险评分：计算全面的安全风险评分

📦 依赖安全

  • 多平台支持：扫描NPM、Python、Maven、Cargo、Go和Composer依赖
  • 漏洞检测：识别已知的恶意包和过时的依赖
  • 安全建议：提供可行的安全改进建议
  • 风险评估：综合依赖风险评分

🐳 基础设施安全

  • Docker Security：分析 Dockerfile 配置以获取安全最佳实践
  • Kubernetes 安全：扫描 K8s 清单以识别安全配置错误
  • CI/CD集成：为DevOps流水线提供安全分析

📊 报告与可视化

  • Rich Reports：生成全面的安全分析报告
  • 可视化仪表盘：创建安全指标和趋势可视化
  • 导出选项：支持多种输出格式（JSON、HTML、PDF）
  • MCP协议：与支持MCP的AI助手完全兼容

🚀 快速入门

前提条件

  • Python 3.8 或更高版本
  • 兼容MCP的客户端（Claude Desktop、光标等等）

安装

  1. 克隆仓库：
git clone https://github.com/jx888-max/cyber-sentinel-mcp.git
cd cyber-sentinel-mcp
  1. 安装依赖：
pip install -e .
  1. 配置API密钥:
# 运行设置向导
python -m cyber_sentinel.setup_wizard

# 或者直接设置环境变量
export VIRUSTOTAL_API_KEY=your_virustotal_api_key_here
export ABUSEIPDB_API_KEY=your_abuseipdb_api_key_here
  1. 确认安装：
python -c "from cyber_sentinel.server import app; print('✅ Installation successful!')"

API 密钥设置

VirusTotal（强烈推荐）

  • 免费层级：每天1000次请求
  • 功能：IP、域名、哈希和URL分析
  1. 访问VirusTotal
  2. 创建一个免费账户
  3. 从API部分获取你的API密钥
  4. 添加：.env``VIRUSTOTAL_API_KEY=your_key_here

AbuseIPDB（强烈推荐）

  • 免费层级：每天1000次请求
  • 功能：IP地址信誉与滥用报告
  1. 访问 AbuseIPDB
  2. 创建一个免费账户
  3. 从账户设置里获取你的 API 密钥
  4. 添加：.env``ABUSEIPDB_API_KEY=your_key_here

初段（可选）

  • 免费层：每月100条结果
  • 能力：互联网连接设备智能
  1. 参观初段
  2. 创建一个账户并获取你的API密钥
  3. 添加：.env``SHODAN_API_KEY=your_key_here

URLhaus（无需API密钥）

  • 免费：基本使用时无需API密钥即可使用
  • 功能：恶意软件URL和负载追踪

🔧 MCP 客户端配置

Claude Desktop

添加：claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key",
        "SHODAN_API_KEY": "your_shodan_key"
      }
    }
  }
}

光标/VS 代码

添加到你的MCP配置中：

{
  "mcp.servers": {
    "cyber-sentinel": {
      "command": ["python", "-m", "cyber_sentinel.server"],
      "cwd": "/path/to/cyber-sentinel",
      "env": {
        "VIRUSTOTAL_API_KEY": "your_virustotal_key",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "your_abuseipdb_key"
      }
    }
  }
}

📖 使用示例

一旦在MCP客户端配置好，你就可以使用自然语言分析安全指标：

🔍 威胁情报分析

Analyze the IP address 8.8.8.8 for any malicious activity
Check if 1.1.1.1 is safe to use
Is google.com safe?
Check the security status of example.com
Analyze this MD5 hash: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
Is this URL safe: https://example.com/suspicious-path
Show me the status of all threat intelligence sources

🛡️ 代码安全分析

Analyze this Python code for security vulnerabilities:
[paste your code here]

Check this JavaScript function for XSS vulnerabilities:
[paste your code here]

Scan this SQL query for injection risks:
[paste your code here]

📦 依赖安全扫描

Scan these project dependencies for vulnerabilities:
package.json: [paste content]
requirements.txt: [paste content]

Check my Python project for outdated packages:
[provide requirements.txt content]

🐳 基础设施安全

Analyze this Dockerfile for security issues:
[paste Dockerfile content]

Check this Kubernetes deployment for security misconfigurations:
[paste K8s YAML content]

📊 安全报告

Generate a comprehensive security report for my project
Create a security dashboard with current threat landscape
Export security findings to HTML report

🛠️ 可用的MCP工具

🔍 威胁情报工具

analyze_indicator

分析多个威胁情报源的安全指标。

支持指标：

  • IP地址：IPv4地址（例如，8.8.8.8)
  • 域名：任何域名（例如，google.com)
  • 文件哈希：MD5、SHA1、SHA256 哈希
  • URL：完整URL（例如，https://example.com)

退货：

  • 整体声誉（干净/恶意/未知）
  • 信心评分（0-100%）
  • 来自各个威胁情报来源的结果
  • 地理和ISP信息（针对IP的）
  • 详细分析数据

check_api_status

检查所有威胁情报源的配置和状态。

退货：

  • API密钥验证状态
  • 各源可用能力
  • 速率限制配置
  • 整体系统健康状况

🛡️ 安全分析工具

analyze_code_security

对源代码进行全面的安全分析。

参数：

  • code_content：用于分析的源代码
  • language： 编程语言（未指定自动检测）
  • locale： 输出语言 （zh/en）

退货：

  • 安全漏洞及其严重性
  • 硬编码的秘密与凭证
  • 代码中的网络指示器
  • 安全编码推荐
  • 风险评分与修复指导

scan_project_dependencies

扫描项目依赖以识别安全漏洞。

参数：

  • project_files： 依赖文件词典（package.json、requirements.txt等）

退货：

  • 已知的恶意软件包
  • 带有漏洞的过时依赖
  • 安全建议
  • 风险评估与评分

analyze_docker_security

分析 Docker 配置以获取安全最佳实践。

参数：

  • dockerfile_content： Dockerfile 内容分析

退货：

  • 安全配置错误
  • 最佳实践违规
  • 硬化建议
  • 风险评估

scan_kubernetes_config

扫描Kubernetes清单以防安全问题。

参数：

  • k8s_manifests：Kubernetes YAML 文件词典

退货：

  • 安全政策违规
  • 特权升级风险
  • 网络安全问题
  • 合规建议

generate_security_report

生成带有可视化的全面安全报告。

参数：

  • analysis_results：安全分析综合结果
  • report_format： 输出格式（json/html/markdown）

退货：

  • 格式化安全报告
  • 执行摘要
  • 详细发现
  • 修复路线图

📊 示例回应

{
  "indicator": "8.8.8.8",
"type": "ip",
"overall_reputation": "clean",
"confidence": 100.0,
"sources_checked": 4,
"sources_responded": 3,
"malicious_sources": 0,
"clean_sources": 3,
"countries": ["US"],
"isps": ["Google LLC"],
"detailed_results": [
    {
      "source": "VirusTotal",
      "reputation": "clean",
      "malicious_count": 0,
      "total_engines": 89
    }
  ],
"errors": [],
"timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

⚡ 性能与可靠性

🚀 高性能

  • 异步架构：在所有分析工具间实现高性能并发处理
  • 智能缓存：1小时TTL减少API调用并提升响应时间
  • 并行处理：跨多个威胁情报源的同时分析
  • 优化算法：高效的模式匹配与漏洞检测

🛡️ 可靠性与韧性

  • 速率限制：可配置限制（默认：每分钟60请求），并支持智能限速
  • 超时处理：30秒请求超时防止挂机作
  • 错误恢复：优雅处理 API 故障和网络问题
  • 备用机制：即使部分资料不可得，仍持续分析
  • 重试逻辑：自动重试，带指数退让处理瞬态故障

🔒 安全与隐私

🛡️ 数据保护

  • 零数据存储：不永久存储任何指标、代码或分析结果
  • 仅内存处理：所有分析均在内存中进行，自动清理
  • API密钥安全：通过环境变量和加密存储安全管理密钥
  • 源隔离：每个威胁情报源都独立运作，拥有隔离的凭证

🔐 隐私保障

  • 本地处理：代码分析在本地进行，无需外部传输
  • 错误隔离：敏感信息绝不会暴露在错误信息或日志中
  • 审计跟踪：可选的安全事件日志以满足合规要求
  • 数据最小化：仅处理必要的数据并立即丢弃

🧪 测试

运行测试套件以验证功能：

# Run unit tests
python -m pytest tests/ -v

# Test with your API keys
python -c "
from cyber_sentinel.server import check_api_status
import asyncio
print(asyncio.run(check_api_status()))
"

📖 项目地址

https://github.com/jx888-max/cyber-sentinel-mcp

💻 威胁情报推送群

  如果师傅们想要第一时间获取到最新的威胁情报，可以添加下面我创建的钉钉漏洞威胁情报群，便于师傅们可以及时获取最新的IOC。

点分享

点收藏

点在看

点点赞

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：0xSecDebug 0xSecDebug 0xSecDebug《综合威胁情报聚合MCP – CyberSentinel AI 自动化安全监控与AI分析系统服务器》

版权声明

本站仅做备份收录，仅供研究与教学参考之用。
读者将信息用于其他用途的，全部法律及连带责任由读者自行承担，本站不承担任何责任。

ZONE.CI 全球网 | 安全领域涉猎者-乌云独行地带
ZONE.CI 全球网
安全领域涉猎者-乌云独行地带
ZONE.CI 全球网 | 安全领域涉猎者-乌云独行地带
安全领域涉猎者-乌云独行地带
ZONE.CI 全球网
评论：0   参与：  0