
jamiesonio/defectdojo-mcp
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LLM を接続する実験的な ModelContextProtocol サーバーが、AI によるセキュリティワークフローの DefectDojo に接続します.
概要
このプロジェクトは、一般的なオープンソースの脆弱性管理ツールであるDefectDojoのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーの実装を提供します。 AI エージェントや他の MCP クライアントは、プログラム的に DefectDojo API とやり取りすることができます。 この MCP サーバーは、主要な DefectDojo のエンティティティを管理するためのツールを公開します。 *フェッチ、検索、作成、更新ステータス、メモを追加。 * 取扱商品リスト * リスト、詳細の取得、作成、更新、およびクローズエンゲージメント。 このサーバーを実行する方法はいくつかあります。 uvx は一時的な仮想環境で Python アプリケーションを実行し、依存関係を自動的にインストールします。 pip を使用して、パッケージを Python 環境にインストールできます。 pip 経由でインストールしたら、サーバーを以下のように実行します。 サーバは、DefectDojo インスタンスに接続するには、次の環境変数が必要です
概要(AI 翻訳)
このプロジェクトは、一般的なオープンソースの脆弱性管理ツールであるDefectDojoのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーの実装を提供します。 AI エージェントや他の MCP クライアントは、プログラム的に DefectDojo API とやり取りすることができます。
##特徴
この MCP サーバーは、主要な DefectDojo のエンティティティを管理するためのツールを公開します。
*** 付属品:** フェッチ、検索、作成、更新ステータス、メモを追加。 製品名: 利用できるプロダクトをリストして下さい。 *** 必須条件:* リスト、詳細の取得、作成、更新、およびクローズエンゲージメント。
インストールと実行
このサーバーを実行する方法はいくつかあります。
[uvx を使用する (推奨)
[[uvx] は一時的な仮想環境で Python アプリケーションを実行し、依存関係を自動的にインストールします。
##[[[T2]を使う]
pip を使用して、パッケージを Python 環境にインストールできます。
pip 経由でインストールしたら、サーバーを以下のように実行します。
設定
サーバは、DefectDojo インスタンスに接続するには、次の環境変数が必要です。
DEFECTDOJO_API_TOKEN(必須): 認証用のDefectDojo APIトークン。DEFECTDOJO_API_BASE(必須): DefectDojo インスタンスのベース URL (例、[https://your-defectdojo-instance.com)).
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
DefectDojo MCP Server
This project provides a Model Context Protocol (MCP) server implementation for DefectDojo, a popular open-source vulnerability management tool. It allows AI agents and other MCP clients to interact with the DefectDojo API programmatically.
Features
This MCP server exposes tools for managing key DefectDojo entities:
- Findings: Fetch, search, create, update status, and add notes.
- Products: List available products.
- Engagements: List, retrieve details, create, update, and close engagements.
Installation & Running
There are a couple of ways to run this server:
Using uvx (Recommended)
uvx executes Python applications in temporary virtual environments, installing dependencies automatically.
uvx defectdojo-mcp
Using pip
You can install the package into your Python environment using pip.
# Install directly from the cloned source code directory
pip install .
# Or, if the package is published on PyPI
pip install defectdojo-mcp
Once installed via pip, run the server using:
defectdojo-mcp
Configuration
The server requires the following environment variables to connect to your DefectDojo instance:
DEFECTDOJO_API_TOKEN(required): Your DefectDojo API token for authentication.DEFECTDOJO_API_BASE(required): The base URL of your DefectDojo instance (e.g.,https://your-defectdojo-instance.com).
You can configure these in your MCP client’s settings file. Here’s an example using the uvx command:
{
"mcpServers": {
"defectdojo": {
"command": "uvx",
"args": ["defectdojo-mcp"],
"env": {
"DEFECTDOJO_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
"DEFECTDOJO_API_BASE": "https://your-defectdojo-instance.com"
}
}
}
}
If you installed the package using pip, the configuration would look like this:
{
"mcpServers": {
"defectdojo": {
"command": "defectdojo-mcp",
"args": [],
"env": {
"DEFECTDOJO_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
"DEFECTDOJO_API_BASE": "https://your-defectdojo-instance.com"
}
}
}
}
Available Tools
The following tools are available via the MCP interface:
get_findings: Retrieve findings with filtering (product_name, status, severity) and pagination (limit, offset).search_findings: Search findings using a text query, with filtering and pagination.update_finding_status: Change the status of a specific finding (e.g., Active, Verified, False Positive).add_finding_note: Add a textual note to a finding.create_finding: Create a new finding associated with a test.
インストール
uvx defectdojo-mcp設定
{
"mcpServers": {
"defectdojo": {
"command": "uvx",
"args": ["defectdojo-mcp"],
"env": {
"DEFECTDOJO_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
"DEFECTDOJO_API_BASE": "https://your-defectdojo-instance.com"
}
}
}
}