OpenCTI MCP 서버 연동

“OpenCTI” MCP 서버란 무엇인가요?

OpenCTI MCP 서버는 OpenCTI(Open Cyber Threat Intelligence) 플랫폼과의 매끄러운 연동을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 OpenCTI 위협 인텔리전스 데이터베이스 간의 브릿지 역할을 하여, AI 클라이언트가 표준화된 인터페이스로 사이버 위협 인텔리전스 데이터를 질의, 조회, 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 악성코드 정보 검색, 침해 지표 질의, 사용자 및 그룹 관리, 파일 작업과 같은 업무를 수행할 수 있습니다. 개발자는 이 서버를 통해 보안 워크플로우를 자동화하고, 실시간 위협 데이터를 LLM 출력에 풍부하게 반영하며, 개발 및 운영 환경에서 실행 가능한 인텔리전스에 쉽게 접근할 수 있습니다.

프롬프트 목록

리포지터리나 문서에 프롬프트 템플릿이 나와 있지 않습니다.

리소스 목록

공개 문서나 리포지터리 파일에 명시적인 리소스 설명이 없습니다.

도구 목록

문서나 코드에 특정 도구가 명시되어 있지 않습니다. 문서에는 상위 기능 및 API 역량만 소개되어 있으며, MCP 도구나 함수 시그니처는 열거되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 위협 인텔리전스 자동화: OpenCTI에서 최신 위협 인텔리전스 리포트, 침해 지표, 악성코드 정보, 위협 행위자 등을 자동으로 수집 및 분석하여 선제적인 보안 운영을 지원합니다.
• 보안 운영 통합: SOC 도구와 연동해 AI 에이전트가 캠페인 정보 조회, 공격 패턴 목록화, 인시던트 대응팀을 위한 인사이트 제공이 가능하도록 합니다.
• 사용자 및 그룹 관리: AI 어시스턴트가 OpenCTI 인스턴스 내 사용자 또는 그룹을 나열·관리하여, 관리 워크플로우 및 접근 감사를 지원합니다.
• STIX 오브젝트 작업: 개발 환경이나 자동화 워크플로우에서 캠페인, 공격 패턴 등 STIX 오브젝트를 직접 질의·조작할 수 있습니다.
• 파일 및 참조 데이터 접근: AI가 OpenCTI 내 파일, 마킹 정의, 라벨 등에 접근하여 고급 데이터 풍부화 및 분류 작업을 할 수 있도록 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js 16+이 설치되어 있고, 유효한 API 토큰이 있는 OpenCTI 인스턴스에 접근할 수 있어야 합니다.
2. 환경 준비: .env.example을 .env로 복사하고, 본인의 OpenCTI 자격 증명으로 업데이트하세요.
3. MCP 서버 설정: Windsurf MCP 설정 파일을 열어 OpenCTI 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장한 뒤 Windsurf 클라이언트를 재시작하세요.
5. 확인: Windsurf에서 MCP 서버가 등록되어 있는지 확인하세요.

Claude

1. 사전 준비: Node.js 16+을 설치하고 OpenCTI API 자격 증명을 준비하세요.
2. 환경 설정: .env.example을 .env로 복사하고 OpenCTI 정보를 입력하세요.
3. Claude에 MCP 서버 추가: MCP 설정을 아래와 같이 업데이트하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Claude 재시작: 설정을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 연결 확인: OpenCTI MCP가 정상적으로 연결되었는지 확인하세요.

Cursor

1. 사전 준비: Node.js 16+이 설치되어 있고 OpenCTI 접근 권한이 있어야 합니다.
2. 환경 파일 설정: .env.example을 .env로 복제하고 OpenCTI URL과 토큰을 입력하세요.
3. Cursor 설정 수정: MCP 설정에 다음을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Cursor 재시작: 저장 후 애플리케이션을 재시작하세요.
5. 확인: Cursor에서 OpenCTI MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

Cline

1. 사전 준비: Node.js 16+을 설치하고 OpenCTI 인스턴스 자격 증명이 있어야 합니다.
2. 환경 파일 준비: .env.example을 .env로 복사하고 본인의 정보를 입력하세요.
3. Cline MCP 설정: 설정에 OpenCTI MCP를 아래와 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "opencti": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
         "env": {
           "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
           "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Cline 재시작: 설정 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 검증: OpenCTI MCP가 정상적으로 나타나는지 확인하세요.

API 키 보안 (모든 플랫폼 공통)

• 민감한 API 자격 증명은 반드시 환경 변수로 관리하세요. 예시 구성:

  {
    "mcpServers": {
      "opencti": {
        "command": "node",
        "args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
        "env": {
          "OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
          "OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
        }
      }
    }
  }
  

MCP를 플로우에 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있게 됩니다. “opencti"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

공개 문서와 코드 기준, OpenCTI MCP 서버는 개요와 설치 방법이 명확하게 제공되지만, 리소스·프롬프트·도구·샘플링 등 고급 MCP 기능 관련 세부 정보는 부족합니다.

의견

확인된 근거에 따르면, 이 MCP 서버는 OpenCTI 연동의 기초와 견고한 설치·보안 방식을 잘 제공하지만, MCP 고유 기능(도구, 리소스, 프롬프트, 샘플링 등)에 대한 투명성은 부족합니다. 따라서 LLM 통합 관점에서 전체 완성도와 사용성을 5/10으로 평가합니다.

MCP 점수