mordavid/bloodhound-mcp-ai

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Mordavid/Bloodhound-MCP-AIは、[[T0]からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要

Mordavid/Bloodhound-MCP-AIは、[[T0]からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要（AI 翻訳）

BloodHound用モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー

BloodHound-MCPは、Model Context Procotol(MCP)サーバーの機能をActive Directoryセキュリティ分析の業界標準ツールであるBloodHoundに統合した強力な統合です。この統合により、自然言語を使ってBloodHoundデータを解析でき、複雑なActive Directory攻撃経路解析を誰でも利用可能にします。

🥇 初のBloodHound AI統合! これは、ここで発表されたMCPを通じてBloodHoundとAIを接続する初の統合です。

🔍 BloodHound-MCPとは何か?

BloodHound-MCPは以下の力を組み合わせています:

BloodHound:Active Directory攻撃経路の可視化と解析のための業界標準ツール
Model Context Protocol(MCP):カスタムAIツールを作成するためのオープンプロトコルで、さまざまなAIモデルと互換性があります
Neo4j:BloodHoundがADの関係データを保存するために使用するグラフデータベース

オリジナルのBloodHound CE Cypherクエリに基づく75以上の専門ツールを用いて、BloodHound-MCPはセキュリティ専門家に以下を可能にします:

自然言語を用いたBloodHoundデータの検索
Active Directory環境における複雑な攻撃経路の発見

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

BloodHound-MCP

Model Context Protocol (MCP) Server for BloodHound

BloodHound-MCP is a powerful integration that brings the capabilities of Model Context Procotol (MCP) Server to BloodHound, the industry-standard tool for Active Directory security analysis. This integration allows you to analyze BloodHound data using natural language, making complex Active Directory attack path analysis accessible to everyone.

🥇 First-Ever BloodHound AI Integration!
This is the first integration that connects BloodHound with AI through MCP, originally announced here.

🔍 What is BloodHound-MCP?

BloodHound-MCP combines the power of:

BloodHound: Industry-standard tool for visualizing and analyzing Active Directory attack paths
Model Context Protocol (MCP): An open protocol for creating custom AI tools, compatible with various AI models
Neo4j: Graph database used by BloodHound to store AD relationship data

With over 75 specialized tools based on the original BloodHound CE Cypher queries, BloodHound-MCP allows security professionals to:

Query BloodHound data using natural language
Discover complex attack paths in Active Directory environments
Assess Active Directory security posture more efficiently
Generate detailed security reports for stakeholders

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✨ Features

Natural Language Interface: Query BloodHound data using plain English
Comprehensive Analysis Categories:
- Domain structure mapping
- Privilege escalation paths
- Kerberos security issues (Kerberoasting, AS-REP Roasting)
- Certificate services vulnerabilities
- Active Directory hygiene assessment
- NTLM relay attack vectors
- Delegation abuse opportunities
- And much more!

📋 Prerequisites

BloodHound 4.x+ with data collected from an Active Directory environment
Neo4j database with BloodHound data loaded
Python 3.8 or higher
MCP Client

🔧 Installation

Clone this repository:

git clone https://github.com/your-username/MCP-BloodHound.git
cd MCP-BloodHound

Install dependencies:
```
pip install -r requirements.txt
```

Configure the MCP Server

"mcpServers": {
    "BloodHound-MCP": {
        "command": "python",
        "args": [
            "\\BloodHound-MCP.py"
        ],
        "env": {
            "BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687",
            "BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j",

GitHub で README 全文を見る

インストール

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

"mcpServers": {
        "BloodHound-MCP": {
            "command": "python",
            "args": [
                "<Your_Path>\\BloodHound-MCP.py"
            ],
            "env": {
                "BLOODHOUND_URI": "bolt://localhost:7687",
                "BLOODHOUND_USERNAME": "neo4j",
                "BLOODHOUND_PASSWORD": "bloodhoundcommunityedition"
            }
        }
    }