Security Copilot and Sentinel MCP Server

Security Copilot and Sentinel MCP Server

一个基于 Python 的 MCP 服务器,可以与 Microsoft Security Copilot 和 Microsoft Sentinel 集成,允许用户运行 KQL 查询、管理技能集/插件,并在 Security Copilot 中执行提示。

jguimera

开发者工具
访问服务器

README

Security Copilot 和 Sentinel MCP 服务器

一个基于 Python 的 MCP 服务器,使用 FastMCP 库,通过 Azure 身份验证提供与 Microsoft Security Copilot 和 Microsoft Sentinel 的集成。 Diagram

概述

本项目实现了一个 MCP 服务器,可以实现:

  • 针对 Microsoft Sentinel 运行 KQL 查询
  • 上传/更新 Microsoft Security Copilot 技能集/插件
  • 在 Microsoft Security Copilot 中运行提示和技能

该服务器充当开发环境和 Microsoft Security Copilot 之间的桥梁,允许对技能和插件进行测试、部署和执行。 它使用 SSE 作为 MCP 服务器的传输层。 当前集成有许多用例。 其中最有趣的是支持 Security Copilot KQL 技能的开发、测试和部署。

AgentFlow1 AgentFlow2

特性

  • Sentinel 集成:针对您的 Sentinel 工作区执行 KQL 查询
  • Security Copilot 管理
    • 列出现有的技能集/插件
    • 上传新的或更新现有的技能集/插件
    • 在 Security Copilot 中运行提示或技能
  • 身份验证支持:多种身份验证方法,包括交互式浏览器、客户端密钥和托管身份

路线图

接下来的功能将包括:

  • Promptbook 测试和更新
  • 在 Defender XDR 中运行高级搜寻查询

前提条件

  • Python 3.8+
  • Microsoft Sentinel 工作区
  • Microsoft Security Copilot 访问权限
  • 适用于 Sentinel 和 Security Copilot 的适当 Azure 权限

安装

  1. 克隆存储库:

    git clone https://github.com/jguimera/SecurityCopilotMCPServer.git
    cd SecurityCopilotMCPServer
    
  2. 安装依赖项:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 创建一个包含以下配置的 .env 文件:

    #添加 App Reg 以使用 ClientID 和 Secret 身份验证
    #AZURE_TENANT_ID=your_tenant_id
    #AZURE_CLIENT_ID=your_client_id
    #AZURE_CLIENT_SECRET=your_client_secret
    SENTINEL_SUBSCRIPTION_ID=your_subscription_id
    SENTINEL_RESOURCE_GROUP=your_resource_group
    SENTINEL_WORKSPACE_NAME=your_workspace_name
    SENTINEL_WORKSPACE_ID=your_workspace_id
    #身份验证选项:interactive, client_secret
    AUTHENTICATION_TYPE=interactive
    

用法

启动服务器

运行 MCP 服务器:

python server.py

要在启动服务器之前运行测试:

python server.py --run-tests

可用工具

MCP 服务器提供以下工具:

  1. run_sentinel_query:在 Sentinel 中执行 KQL 查询
  2. get_skillsets:列出 Security Copilot 中的技能集
  3. upload_plugin:上传或更新技能集/插件
  4. run_prompt:在 Security Copilot 中运行提示或技能

Cursor 的 MCP 客户端配置

您可以从您选择的客户端使用此 MCP 服务器。 在此存储库中,您可以找到 Cursor 的说明和配置文件。

将 .cursor 文件夹添加到您的客户端项目中以启用 MCP 工具。 此文件夹包含两个文件:

  1. Cursor 项目规则 (securitycopilotdev.mdc):此文件包含一些自定义 Cursor 规则,以帮助代理进行流程定义和理解用户提示。
  2. MCP 客户端配置 (mcp.json):将 Cursor 连接到 MCP 服务器的文件。

您可以使用 /tool_name parameter1="工具参数的值" 直接调用该工具 例如:/run_prompt content="列出最近的高风险用户"

更多信息:https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol#configuring-mcp-servers

贡献

欢迎贡献! 请随时提交 Pull Request。

  1. Fork 存储库
  2. 创建您的功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开一个 Pull Request

许可证

本项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

推荐服务器

Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
MCP Package Docs Server

MCP Package Docs Server

促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。

精选
本地
TypeScript
Claude Code MCP

Claude Code MCP

一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。

精选
本地
JavaScript
@kazuph/mcp-taskmanager

@kazuph/mcp-taskmanager

用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。

精选
本地
JavaScript
mermaid-mcp-server

mermaid-mcp-server

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。

精选
JavaScript
Jira-Context-MCP

Jira-Context-MCP

MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

精选
TypeScript
Linear MCP Server

Linear MCP Server

一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

精选
JavaScript
Sequential Thinking MCP Server

Sequential Thinking MCP Server

这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。

精选
Python
Curri MCP Server

Curri MCP Server

通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。

官方
本地
JavaScript