漏洞情报MCP服务器

Name: 漏洞情报MCP服务器
Author: firetix

作者：firetix9 星标更新：2025-05-23

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MCP 漏洞检测服务器

一个模块化的模型上下文协议（MCP）服务器，提供全面的安全漏洞情报工具，包括 CVE 查找、EPSS 评分、CVSS 计算、漏洞利用检测以及 Python 包漏洞检查。

示例

🔗 使用托管服务器

漏洞情报 MCP 服务器已经托管并准备好使用！只需配置您的 MCP 客户端连接到它即可。

Claude 桌面配置

在您的 Claude 桌面设置文件中添加此配置（~/.config/claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vulnerability-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch"],
      "env": {
        "FETCH_URL": "https://vulnerability-intelligence-mcp-server-edb8b15494e8.herokuapp.com/sse"
      }
    }
  }
}

Cursor IDE 配置

在您的 Cursor MCP 设置文件中添加此配置（~/.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vulnerability-intelligence": {
      "url": "https://vulnerability-intelligence-mcp-server-edb8b15494e8.herokuapp.com/sse"
    }
  }
}

或者，在 Cursor IDE 中：

打开 Cursor 设置 → 功能 → MCP 服务器
点击“添加新服务器”
选择类型为“服务器发送事件（SSE）”
输入 URL：https://vulnerability-intelligence-mcp-server-edb8b15494e8.herokuapp.com/sse
给它命名：vulnerability-intelligence

测试连接

配置完成后，尝试在 Claude 或 Cursor 中使用这些示例查询：

CVE 查找："查找 CVE-2021-44228"（Log4Shell 漏洞）
EPSS 评分："获取 CVE-2021-44228 的 EPSS 评分"
包检查："检查 'requests' Python 包是否存在漏洞"
漏洞利用检查："检查 CVE-2021-44228 的漏洞利用情况"
CVSS 计算器："计算向量 CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H 的 CVSS 分数"

🛡️ 可用安全工具

🔍 CVE 漏洞查找 (`cve_lookup`)

目的：从国家漏洞数据库（NVD）获取详细的漏洞信息
数据源：NIST 国家漏洞数据库 API 2.0
用法：cve_lookup cve_id="CVE-2021-44228"
功能：
- CVSS 分数（v2.0, v3.0, v3.1）及其严重性评级
- 全面的漏洞描述
- 参考资料、建议和修复链接
- 常见弱点枚举（CWE）映射
- 发布和修改时间线
- 受影响的产品配置

📊 EPSS 评分查找 (`get_epss_score`)

目的：获取 CVE 的 Exploit Prediction Scoring System（EPSS）评分
数据源：FIRST EPSS API
用法：get_epss_score cve_id="CVE-2021-44228"
功能：
- 在 30 天内被利用的概率
- 基于人工智能的风险优先级
- 实时威胁情报集成
- 相对风险评估的百分位排名

🧮 CVSS 分数计算器 (`calculate_cvss_score`)

目的：根据向量字符串计算 CVSS 基础分数
数据源：CVSS v3.0/v3.1 规范
用法：calculate_cvss_score vector="CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H"
功能：
- 支持 CVSS v3.0 和 v3.1
- 详细指标分解
- 严重级别映射（Critical, High, Medium, Low）
- 向量字符串验证和解析

🔎 漏洞搜索 (`search_vulnerabilities`)

目的：使用高级过滤器搜索漏洞数据库
数据源：多个漏洞数据库（NVD, CVE）
用法：search_vulnerabilities keywords="apache" severity="HIGH" date_range="1y"
功能：
- 关键词搜索漏洞描述
- 严重性过滤（CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW）
- 时间范围过滤（30d, 90d, 1y, 2y 或自定义）
- 高级查询能力用于威胁研究

🎯 漏洞利用可用性检查 (`get_exploit_availability`)

目的：检查公开的漏洞利用和概念证明（PoC）
数据源：ExploitDB, Metasploit, GitHub, 安全公告
用法：get_exploit_availability cve_id="CVE-2021-44228"
功能：
- 多来源漏洞利用检测
- 活跃利用指示器
- PoC 代码可用性评估
- 威胁情报聚合

⏰ 漏洞时间线 (`get_vulnerability_timeline`)

目的：获取全面的时间线和补丁状态信息
数据源：NVD, 供应商公告, 安全公告
用法：get_vulnerability_timeline cve_id="CVE-2021-44228"
功能：
- 发布和披露时间线
- 补丁可用状态
- 供应商公告跟踪
- 修复指导时间线

🎯 VEX 状态检查 (`get_vex_status`)

目的：检查特定产品的漏洞可利用性交换（VEX）状态
数据源：供应商 VEX 声明和产品安全公告
用法：get_vex_status cve_id="CVE-2021-44228" product="Apache HTTP Server"
功能：
- 产品特定的影响评估
- 供应商提供的可利用性声明
- 假阳性过滤
- 供应链影响分析

📦 Python 包漏洞检查 (`package_vulnerability_check`)

目的：检查 Python 包是否存在已知的安全漏洞
数据源：OSV（开源漏洞）数据库 + PyPI
用法：package_vulnerability_check package_name="requests" version="2.25.1"
功能：
- 对 PyPI 包进行全面的漏洞扫描
- 版本特定或所有版本检查
- 详细的漏洞报告及严重性评分
- 受影响的版本范围和修复信息
- 集成 CVE, GHSA 和 PYSEC 数据库
- 来自 PyPI 的包元数据

🏗️ 模块化架构

该服务器采用干净的模块化架构构建：

mcp_simple_tool/
├── server.py                    # 主 MCP 服务器编排
└── tools/                       # 单个工具模块
    ├── cve_lookup.py            # CVE 漏洞查找
    ├── epss_lookup.py           # EPSS 评分查找
    ├── cvss_calculator.py       # CVSS 分数计算器
    ├── vulnerability_search.py  # 高级漏洞搜索
    ├── exploit_availability.py  # 漏洞利用和 PoC 检测
    ├── vulnerability_timeline.py # 时间线和补丁状态
    ├── vex_status.py            # VEX 状态检查
    └── package_vulnerability.py # Python 包安全性检查

tests/                           # 全面测试套件
├── run_tests.py                 # 自动化测试运行器
└── test_*.py                    # 单个工具测试

🔧 替代设置方法

Docker 设置（推荐用于本地开发）

初始设置：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/firetix/vulnerability-intelligence-mcp-server
cd vulnerability-intelligence-mcp-server

# 创建环境文件
cp .env.example .env

使用 Docker Compose 构建和运行：

# 构建并启动服务器
docker compose up --build -d

# 查看日志
docker compose logs -f

# 检查服务器状态
docker compose ps

# 停止服务器
docker compose down

服务器将在以下地址可用：http://localhost:8000/sse
连接到 Cursor IDE：
- 打开 Cursor 设置 → 功能
- 添加新的 MCP 服务器
- 类型：选择 "sse"
- URL：输入 http://localhost:8000/sse

本地开发设置

安装 uv 包管理器：

# 在 macOS 上安装 uv
brew install uv
# 或通过 pip 安装（任何操作系统）
pip install uv

安装依赖项并运行：

# 安装带有开发依赖项的包
uv pip install -e ".[dev]"

# 使用 stdio 传输（默认）
uv run mcp-simple-tool

# 使用自定义端口的 SSE 传输
uv run mcp-simple-tool --transport sse --port 8000

# 运行全面测试套件
python tests/run_tests.py

对于 Cursor IDE 集成（stdio 模式）：
- 复制绝对路径到 cursor-run-mcp-server.sh
- 打开 Cursor 设置 → 功能 → MCP 服务器
- 添加具有 "stdio" 类型的新服务器，并填写脚本路径

🧪 测试工具

运行全面测试套件：

# 运行所有测试
python tests/run_tests.py

# 运行单个工具测试
python tests/test_cve_lookup.py
python tests/test_package_vulnerability.py  
python tests/test_modular_server.py

示例测试输出

CVE 查找测试：

🔍 **CVE 漏洞报告： CVE-2021-44228**

📅 **时间线：**
   • 发布日期：2021-12-10T10:15:09.143
   • 最后修改日期：2023-11-07T04:10:58.217

⚠️ **CVSS 分数：**
   • CVSS 3.1: 10.0 (CRITICAL)

包漏洞测试：

🚨 **Python 包安全报告： requests**

⚠️ **发现 11 个已知漏洞**

📦 **包信息：**
   • 最新版本：2.32.3
   • 概述：Python HTTP for Humans.

🌍 环境变量

可用环境变量（可以在 .env 中设置）：

MCP_SERVER_PORT（默认：8000） - 运行服务器的端口
MCP_SERVER_HOST（默认：0.0.0.0） - 绑定服务器的主机
DEBUG（默认：false） - 启用调试模式
MCP_USER_AGENT - HTTP 请求的自定义 User-Agent

🚀 部署您自己的实例

如果您想部署您自己的漏洞情报服务器实例，可以使用 Heroku 快速部署：

快速部署到 Heroku

点击“部署到 Heroku”按钮
部署后，您的实例将在以下地址可用：
- https://<your-app-name>.herokuapp.com/sse
配置您的 MCP 客户端以使用已部署的实例：
- 对于 Claude 桌面：更新配置中的 FETCH_URL
- 对于 Cursor IDE：更新 MCP 设置中的 URL
使用相同的示例查询测试您的部署：
- CVE 查找："查找 CVE-2021-44228"
- EPSS 评分："获取 CVE-2021-44228 的 EPSS 评分"
- 包检查："检查 'requests' Python 包是否存在漏洞"
- 漏洞利用检查："检查 CVE-2021-44228 的漏洞利用情况"

📊 数据源与 API

CVE 数据：NIST 国家漏洞数据库（NVD API 2.0）
EPSS 评分：FIRST EPSS API（Exploit Prediction Scoring System）
CVSS 计算：符合 CVSS v3.0/v3.1 规范
漏洞搜索：多个 CVE 和漏洞数据库
漏洞利用情报：ExploitDB, Metasploit, GitHub 安全公告
包漏洞：OSV（开源漏洞）
包元数据：PyPI（Python 包索引）
VEX 数据：供应商 VEX 声明和产品安全公告

🤝 安全用例

这个 MCP 服务器设计用于需要以下功能的安全工程师、开发人员和团队：

漏洞研究与情报

快速 CVE 查找并获取详细信息
CVSS 和 EPSS 评分进行准确的风险评估
跨多个数据库的高级漏洞搜索
漏洞利用和威胁情报收集
时间线分析以了解漏洞生命周期

风险评估与优先级排序

基于 EPSS 的利用概率评分
CVSS 向量计算和验证
产品特定的 VEX 状态检查
结合多个数据源的多因素风险分析

依赖管理

Python 包安全审计
版本特定的漏洞检查
供应链安全评估
开源组件风险评估

安全运营与事件响应

快速漏洞分类和分级
威胁建模的漏洞利用评估
安全公告研究和关联
基于时间线的补丁管理规划

🔄 扩展服务器

模块化架构使得添加新的安全工具变得容易：

在 mcp_simple_tool/tools/ 中创建一个新的模块
在 tools/__init__.py 中导出函数
在 server.py 中注册工具
在 tests/ 中添加测试

详见 README_MODULAR.md 以获取详细的扩展指南。

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情参见 LICENSE 文件。