Contrast MCP サーバー

「Contrast」MCP サーバーは何をするのか？

Contrast MCP サーバーは、AI アシスタントと Contrast Security プラットフォームを接続し、セキュリティデータや分析へのアクセスを提供することで、開発ワークフローを強化します。MCP（Model Context Protocol）サーバーとして、AI 対応ツールと外部セキュリティリソースの橋渡しを行い、セキュリティ脆弱性のクエリ、アプリケーションセキュリティポスチャの管理、セキュリティ関連ワークフローの自動化などを可能にします。外部 API やデータソースと連携することで、セキュリティイベント検出、レポーティング、リメディエーションなどのタスクを効率化し、開発者がセキュリティインサイトを開発プロセスに直接組み込めるよう支援します。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリ資料にはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリファイルやドキュメントには明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

server.py や他のソースコードファイル等のリポジトリファイルにはツールの記載や説明はありません。

この MCP サーバーのユースケース

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには詳細なユースケースは提供されていません。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提として Java および Maven がインストールされていることを確認します。
2. Windsurf の設定ファイルを見つけます。
3. 推奨パッケージ（例：@contrast/mcp-server@latest）を使用して Contrast MCP サーバーを追加します。
4. MCP サーバーの JSON 設定を挿入します。
5. 設定を保存し、Windsurf を再起動して変更を反映させます。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "contrast": {
      "command": "contrast-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Java および Maven をインストールしてください（未インストールの場合）。
2. MCP サーバーのための Claude 設定ファイルを見つけます。
3. Contrast MCP サーバーの設定を追加します。
4. 設定を保存して Claude を再起動し、変更を反映させます。
5. サーバーが有効になっていることを確認します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "contrast": {
      "command": "contrast-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. 前提条件：Java および Maven がインストール済みであること。
2. Cursor の設定ファイルを編集します。
3. mcpServers オブジェクト内に MCP サーバーを追加します。
4. 設定を保存して Cursor を再起動します。
5. MCP サーバー統合が有効か確認します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "contrast": {
      "command": "contrast-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Java および Maven がインストールされていることを確認します。
2. Cline の設定ファイルを開きます。
3. 適切な JSON スニペットを使用して Contrast MCP サーバーを追加します。
4. 設定を保存し、Cline を再起動します。
5. サーバーが稼働していることを確認します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "contrast": {
      "command": "contrast-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

API キーのセキュリティ対策

API キーは環境変数を利用して安全に管理することを推奨します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "contrast": {
      "command": "contrast-mcp-server",
      "env": {
        "CONTRAST_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONTRAST_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内での MCP 利用方法

FlowHunt での MCP サーバー利用

MCP サーバーを FlowHunt ワークフローに統合するには、フロー内に MCP コンポーネントを追加し、AI エージェントに接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システム MCP 設定セクションで以下の JSON 形式で MCP サーバー詳細を入力します。

{
  "contrast": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能となります。“contrast” は実際の MCP サーバー名（例：“github-mcp” や “weather-api” など）に、URL もご自身の MCP サーバー URL に置き換えてください。

概要

所感

Contrast MCP サーバーのリポジトリは、概要やセットアップガイドは最低限記載されていますが、プロンプトテンプレートやリソース、ツールに関する詳細なドキュメントが不足しています。ユースケースや明確なリストがないため、統合例を求める開発者には即時の実用性が限定的です。ライセンスや基本的なセットアップ、スターやフォーク数から一定の成熟度はうかがえますが、技術的な具体例や詳細が不足しており、実用的なスコアは下がります。

MCP スコア