
SHODAN-MCP
Integra FlowHunt con SHODAN-MCP per portare l'intelligence di sicurezza e la scoperta dei dispositivi di Shodan direttamente nei tuoi flussi di lavoro di AI e s...

SHODAN-MCP porta la potenza della ricerca di dispositivi a livello globale e delle analisi di sicurezza di Shodan su FlowHunt, abilitando intelligence sulle minacce e valutazione delle vulnerabilità guidate dall’AI in modo fluido.
SHODAN-MCP è una potente interfaccia per l’API di Shodan, progettata per semplificare l’interazione con il primo motore di ricerca al mondo per dispositivi connessi a Internet. Fornisce un set completo di strumenti per ricercatori di sicurezza, penetration tester e professionisti della cybersecurity per esplorare, analizzare e monitorare il panorama globale di Internet. Esplicitando le capacità di Shodan tramite il Model Context Protocol (MCP), il server SHODAN-MCP consente ad assistenti AI e strumenti di sviluppo di eseguire query avanzate, analizzare vulnerabilità e raccogliere informazioni sugli host direttamente dall’API di Shodan. Questa integrazione ottimizza attività come la mappatura di rete, la valutazione delle vulnerabilità e la scoperta di dispositivi, migliorando in modo significativo i workflow di sviluppo e ricerca che coinvolgono intelligence per la cybersecurity.
Nessuna informazione riguardo template di prompt è fornita nel repository.
Nessuna sezione risorse esplicita è documentata nel repository.
Nessuna definizione diretta di strumenti è fornita nel README principale o nella struttura del codice visibile. Il server sembra esporre azioni come ricerca, recupero informazioni host, scoperta vulnerabilità e intelligence DNS, ma queste sono descritte come funzionalità piuttosto che primitive di strumenti MCP.
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
Conserva la tua chiave API in una variabile d’ambiente:
{
"env": {
"SHODAN_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {}
}
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:
{
"shodan-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “shodan-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.
| Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
|---|---|---|
| Panoramica | ✅ | Descrizione chiara in README.md |
| Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt documentato |
| Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicita documentata |
| Elenco degli Strumenti | ⛔ | Strumenti descritti come funzionalità, non come strumenti MCP espliciti |
| Sicurezza delle Chiavi API | ✅ | Mostrato uso di .env ed esempio env in JSON |
| Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Nessuna funzione di sampling documentata |
In base a quanto sopra, SHODAN-MCP offre una panoramica e una guida all’installazione eccellenti, ma manca di documentazione riguardo prompt, risorse, strumenti e supporto sampling/roots. Per uno sviluppatore che cerca un MCP plug-and-play con pattern ricchi di integrazione LLM, potrebbe essere necessario lavoro aggiuntivo. Il mio voto: 4/10.
| Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Ha almeno uno strumento | ⛔ |
| Numero di Fork | 1 |
| Numero di Stelle | 5 |
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