thomasxm/crowdsentinels-ai-mcp

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204 stars 32 forks 품질 83 트렌드 21GPL-3.0

Repository Install

thomasxm/crowdsentinels-ai-mcp는 https://github.com/thomasxm/crowdsentinels-ai-mcp.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요

thomasxm/crowdsentinels-ai-mcp는 https://github.com/thomasxm/crowdsentinels-ai-mcp.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요(AI 번역)

AI 기반 위협 사냥 및 사고 대응 프레임워크

MCP 공식 레지스트리 · PyPI 패키지

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 LLM과 기업 보안 데이터를 연결하는 오픈 소스 위협 헌팅 오케스트레이터

빠른 시작 · 설치 · CLI 사용 · 기능 · 아키텍처 · 문서 · 예시

경고 이 프로젝트는 현재 개발 중이며 **보안 테스트, 연구 및 교육 목적*만을 위한 것입니다. 운영 환경에 적합하지 않습니다. 운영 환경에서는 배포하지 마십시오. API, 도구 인터페이스 및 데이터 형식은 예고 없이 변경될 수 있습니다. 사용은 본인 책임 하에 사용하세요.

데모

https://github.com/user-attachments/assets/0d0381f0-5b68-43b2-8630-19ec130885b2

크라우드센티넬이란 무엇인가?

CrowdSentinel은 전통적인 SIEM 쿼리를 자연어를 활용한 지능형 프레임워크 기반 조사로 전환합니다. 이는 대규모 언어 모델을 엔터프라이즈 보안 데이터 소스와 연결하는 통합 보안 인텔리전스 계층으로서 다음을 가능하게 합니다:

자연어 위협 헌팅 — 평범한 영어를 이용한 Elasticsearch 쿼리

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

Warning This project is in active development and intended for security testing, research, and educational purposes only. It is not production-ready. Do not deploy in production environments. APIs, tool interfaces, and data formats may change without notice. Use at your own risk.

Demo

https://github.com/user-attachments/assets/0d0381f0-5b68-43b2-8630-19ec130885b2

What is CrowdSentinel?

CrowdSentinel transforms traditional SIEM querying into intelligent, framework-driven investigations using natural language. It serves as a unified security intelligence layer that connects large language models to enterprise security data sources, enabling:

Natural Language Threat Hunting — Query Elasticsearch using plain English
AI-Guided Investigation Workflows — Built-in prompts guide agents through proper IR methodology
Persistent Investigation State — Memory-managed IoC tracking, forensic timelines, and cross-query correlation that survives across sessions (8GB FIFO storage)

GitHub에서 전체 README 보기

설치

uvx crowdsentinel-mcp-server

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "mcpServers": {
    "crowdsentinel": {
      "command": "uvx",
      "args": ["crowdsentinel-mcp-server"],
      "env": {
        "ELASTICSEARCH_HOSTS": "https://localhost:9200",
        "ELASTICSEARCH_API_KEY": "your_api_key",
        "VERIFY_CERTS": "false"
      }
    }
  }
}