
Serveur Model Context Protocol (MCP)
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Le serveur Contrast MCP connecte les assistants IA à la plateforme Contrast Security, permettant d’améliorer les workflows de développement grâce à l’accès aux données et analyses de sécurité. En tant que serveur MCP (Model Context Protocol), il agit comme un pont entre les outils propulsés par l’IA et les ressources de sécurité externes, permettant aux utilisateurs d’effectuer des tâches telles que la requête de vulnérabilités, la gestion de la posture de sécurité applicative, et l’automatisation des workflows liés à la sécurité. En s’intégrant à des API et sources de données externes, le serveur Contrast MCP facilite des tâches telles que la détection d’événements de sécurité, le reporting et la remédiation, rendant plus facile l’intégration des informations de sécurité directement dans le processus de développement.
Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation du dépôt disponible.
Aucune ressource explicite n’est décrite dans les fichiers ou la documentation du dépôt.
Aucun outil n’est listé ou décrit dans les fichiers du dépôt comme server.py
ou d’autres fichiers sources.
Aucun cas d’usage détaillé n’est fourni dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.
@contrast/mcp-server@latest
.Exemple de JSON :
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Exemple de JSON :
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Exemple de JSON :
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Exemple de JSON :
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Il est recommandé de sécuriser les clés API via des variables d’environnement :
Exemple de JSON :
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"env": {
"CONTRAST_API_KEY": "votre-clé-api-ici"
},
"inputs": {
"apiKey": "${CONTRAST_API_KEY}"
}
}
}
}
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"contrast": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “contrast” par le vrai nom de votre serveur MCP (par ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | Aperçu de base depuis le README |
Liste des Prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt trouvé |
Liste des Ressources | ⛔ | Aucune ressource listée |
Liste des Outils | ⛔ | Aucun outil listé |
Sécurisation des clés API | ✅ | Exemple générique ajouté |
Support du sampling (moins important à l’éval.) | ⛔ | Non mentionné |
Le dépôt Contrast MCP Server propose un aperçu minimal et un guide d’installation, mais manque de documentation détaillée sur les modèles de prompts, ressources et outils. L’absence de cas d’usage ou de listes explicites limite son utilité immédiate pour les développeurs cherchant des exemples d’intégration. La présence d’une licence, d’une installation de base, et d’étoiles/forks indique une certaine maturité, mais l’absence de détails techniques et d’exemples réduit sa note pratique.
Présence d’une LICENCE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Au moins un outil | ⛔ |
Nombre de Forks | 2 |
Nombre d’étoiles | 6 |
Le serveur Contrast MCP connecte les assistants IA à la plateforme Contrast Security, offrant un accès sécurisé aux données de vulnérabilités et aux informations sur la sécurité applicative. Il permet aux développeurs d’automatiser les workflows de sécurité, de détecter les vulnérabilités et de gérer la posture applicative directement depuis leurs outils IA.
Pour configurer, installez Java et Maven, puis ajoutez la configuration du serveur Contrast MCP à votre client compatible FlowHunt préféré (par ex. Windsurf, Claude, Cursor, Cline) comme décrit dans les exemples ci-dessus. Redémarrez votre client pour activer l’intégration.
Stockez votre clé API de façon sécurisée en utilisant des variables d’environnement dans la configuration du serveur MCP. Par exemple : { "env": { "CONTRAST_API_KEY": "votre-clé-api-ici" }, "inputs": { "apiKey": "${CONTRAST_API_KEY}" } }
Vous pouvez automatiser la détection d’événements de sécurité, le reporting de vulnérabilités, la gestion de la posture applicative et les workflows de remédiation—en intégrant directement les informations de Contrast Security à votre processus de développement alimenté par l’IA.
Aucun modèle de prompt ou définition d’outil n’est fourni dans la documentation actuelle du dépôt. Le serveur agit principalement comme un pont entre les agents IA et les données/API de Contrast Security.
Boostez vos workflows IA avec le serveur Contrast MCP—obtenez instantanément des informations de sécurité et automatisez le DevSecOps directement dans FlowHunt.
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