MCPとAIを用いた将来の作業

1.自動レッドチームエージェント LLM-driven エージェントをビルドして、再燃、ペイロード生成、悪用、報告、MCP ツールを介してすべてのオーケストレーションを行います。

2.AIパワードSOCアナリスト Wazuh + Suricata + Zeek ログを統合し、MCP を使用して、Claude 分析インシデントを割り当て、横方向の動きを検出し、リアルタイムで応答アクションを推奨します。

3。Malware Dev Studio(LLM + MCP) Claude + MCP を使用して、シェルコード生成、難読化、サンドボックスの回避、およびキャップストーン、ドーナツ、スライバなどのツールを介して EDR のバイパス戦略を自動化します。

4. 3つの探求のオートメーション MCP[resources]とtoolsを介して脅威インテリジェンスフィードに基づいて、ログ、相関指標、およびハントを分析する積極的なAIワークフローを開発します。

5.エージェントベースのパープルチームシミュレータ レッドとブルーの両面技術(原子レッドチーム、カルデラ、シグマ/YARAのルール生成)とClaudeが連携するATT&CKシミュレーションでMCPを組み合わせる。

6. CI/CD + DevSecOpsの統合 MCP を使用して、GitHub にプッシュされたコードをレビューしたり、シークレットをスキャンしたり、セキュリティツール (Trufflehog, Gitleaks) をトリガーしたり、安全なアラートや PR の推奨事項を送信します。

Offensive-MCP-AI

🔮 Future Work Using MCP and AI

1. Autonomous Red Team Agents
   Build LLM-driven agents that autonomously conduct reconnaissance, payload generation, exploitation and reporting, all orchestrated via MCP tools.

2. AI-Powered SOC Analyst
   Integrate Wazuh + Suricata + Zeek logs and use MCP to let Claude analyze incidents, detect lateral movement, and recommend response actions in real-time.

3. Malware Dev Studio (LLM + MCP)
   Use Claude + MCP to automate shellcode generation, obfuscation, sandbox evasion, and EDR bypass strategies through tools like Capstone, Donut, and Sliver.

4. Threat Hunting Automation
   Develop proactive AI workflows that analyze logs, correlate indicators, and hunt based on threat intelligence feeds via MCP resources and tools.

5. Agent-Based Purple Team Simulator
   Combine MCP with ATT&CK simulations, where Claude orchestrates both Red and Blue side techniques (Atomic Red Team, Caldera, Sigma/YARA rule generation).

6. CI/CD + DevSecOps Integration
   Use MCP to review code pushed to GitHub, scan secrets, trigger security tools (Trufflehog, Gitleaks), and send secure alerts or PR recommendations.

7. Auto Incident Report Generator
   Claude consumes logs and tool outputs via MCP and generates full incident reports (including diagrams and mitigations) in Markdown or PDF formats.

8. Cybersecurity Tutor / Trainer Mode
   Claude explains what each tool does, simulates attacks in safe lab environments, and evaluates user responses via MCP simulation tools.

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🔗 Installation & Integration Links

✅ Install MCP CLI and SDK (Python)

pip install modelcontextprotocol

Docs:
🔗 https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
GitHub:
🔗 https://github.com/jlowin/fastmcp

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🧠 Claude Desktop Configuration (Mac, Linux, Windows)

1. Install Claude for Desktop
   🔗 https://www.anthropic.com/index/claude-desktop

2. Edit config file:

macOS/Linux

nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows

notepad %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

3. Add your MCP server:

{
  "mcpServers": {
    "my-wazuh-agent": {
      "command": "/full/path/to/python",
      "args": [
        "mcp_wazuh_server.py"
      ]
    }
  }
}

4. Restart Claude Desktop — you’ll see the connector icon (⚡) for prompts and the tools icon (🛠) for tool invocation.

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🧪 Test Locally with Inspector

Run your server with debugging:

npx @modelcontextprotocol/inspector python mcp_wazuh_server.py

This opens a local UI where you can test @mcp.tool() and @mcp.prompt() before linking with Claude.