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.

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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