Integracja z serwerem OpenCTI MCP

Co robi serwer “OpenCTI” MCP?

Serwer OpenCTI MCP to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia bezproblemową integrację z platformą OpenCTI (Open Cyber Threat Intelligence). Działając jako pomost między asystentami AI a bazą danych threat intelligence OpenCTI, pozwala klientom AI na zapytania, pobieranie i interakcję z danymi o cyberzagrożeniach przy użyciu ustandaryzowanego interfejsu. Ten serwer umożliwia takie zadania, jak wyszukiwanie informacji o malware, zapytania o wskaźniki kompromitacji, zarządzanie użytkownikami i grupami oraz operacje na plikach. Programiści mogą go wykorzystać do automatyzacji przepływów bezpieczeństwa, wzbogacania odpowiedzi LLM o bieżące dane o zagrożeniach oraz uproszczenia dostępu do praktycznej wiedzy o zagrożeniach w środowiskach deweloperskich i operacyjnych.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie znajduje się żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie opisano żadnych jawnych zasobów.

Lista narzędzi

W dokumentacji ani kodzie nie znajduje się lista konkretnych narzędzi. Dokumentacja opisuje jedynie funkcjonalności wysokiego poziomu i możliwości API, ale nie wymienia narzędzi MCP ani ich sygnatur.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Automatyzacja Threat Intelligence: Automatyzuj pobieranie i analizę najnowszych raportów o zagrożeniach, wskaźników kompromitacji, informacji o malware i aktorach zagrożeń z OpenCTI, umożliwiając proaktywne działania operacyjne w zakresie bezpieczeństwa.
• Integracja z operacjami bezpieczeństwa: Integruj się z narzędziami SOC, aby agenci AI mogli pobierać informacje o kampaniach, listy wzorców ataków i przekazywać praktyczne wskazówki dla zespołów reagowania na incydenty.
• Zarządzanie użytkownikami i grupami: Wykorzystaj asystentów AI do wyświetlania i zarządzania użytkownikami lub grupami w instancji OpenCTI, wspierając przepływy administracyjne i audyty dostępu.
• Operacje na obiektach STIX: Zapytuj i manipuluj obiektami STIX, takimi jak kampanie czy wzorce ataków, bezpośrednio ze środowisk deweloperskich lub automatycznych workflow.
• Dostęp do plików i danych referencyjnych: Umożliw AI interakcję z plikami, definicjami oznaczeń i etykietami w OpenCTI, wspierając zaawansowane wzbogacanie danych i zadania klasyfikacyjne.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania: Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js 16+ oraz dostęp do instancji OpenCTI z ważnym tokenem API.
2. Przygotowanie środowiska: Skopiuj .env.example do .env i uzupełnij swoimi danymi OpenCTI.
3. Konfiguracja serwera MCP: Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf MCP, aby dodać serwer OpenCTI:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i zrestartuj klienta Windsurf.
5. Weryfikacja: Upewnij się, że serwer MCP jest widoczny i dostępny w Windsurf.

Claude

1. Wymagania: Zainstaluj Node.js 16+ i uzyskaj dane dostępowe do OpenCTI.
2. Przygotowanie środowiska: Skopiuj .env.example do .env i uzupełnij swoimi danymi OpenCTI.
3. Dodanie MCP w Claude: Zaktualizuj ustawienia MCP w następujący sposób:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Restart Claude: Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
5. Sprawdź połączenie: Potwierdź połączenie z OpenCTI MCP.

Cursor

1. Wymagania: Upewnij się, że Node.js 16+ jest zainstalowany i masz dostęp do OpenCTI.
2. Konfiguracja środowiska: Skopiuj .env.example jako .env i ustaw swój adres URL i token OpenCTI.
3. Edytuj konfigurację Cursor: Wstaw poniższy fragment do swojej konfiguracji MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Restart Cursor: Zapisz i zrestartuj aplikację.
5. Weryfikacja: Upewnij się, że serwer OpenCTI MCP działa poprawnie w Cursor.

Cline

1. Wymagania: Zainstaluj Node.js 16+ i przygotuj dane dostępowe do instancji OpenCTI.
2. Ustaw plik środowiskowy: Skopiuj .env.example do .env i uzupełnij swoimi danymi.
3. Konfiguracja Cline MCP: Dodaj OpenCTI MCP do swojej konfiguracji:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Restart Cline: Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Weryfikacja: Sprawdź, czy OpenCTI MCP pojawia się zgodnie z oczekiwaniami.

Zabezpieczanie kluczy API (dotyczy wszystkich platform)

• Zawsze korzystaj ze zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych danych API. Przykładowa konfiguracja:

  {
    "mcpServers": {
      "opencti": {
        "command": "node",
        "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
        "env": {
          "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
          "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
        }
      }
    }
  }
  

Jak używać tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "opencti": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “opencti” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji i kodu serwer OpenCTI MCP zapewnia jasny opis i solidne instrukcje wdrożeniowe, ale brakuje mu jawnych szczegółów dotyczących zasobów, promptów, narzędzi i zaawansowanych funkcji MCP, takich jak sampling czy konfiguracja roots.

Nasza opinia

Na podstawie dostępnych informacji ten serwer MCP stanowi dobrą podstawę do integracji z OpenCTI i oferuje solidne praktyki wdrożeniowe oraz bezpieczeństwa, lecz brakuje transparentności w zakresie funkcji MCP (takich jak narzędzia, zasoby, prompt-y, sampling). W związku z tym oceniamy tę implementację MCP na 5/10 pod względem kompletności i użyteczności dla integracji z LLM.

Ocena MCP