
BuiltWith MCP Server
De BuiltWith MCP Server stelt AI-agenten in staat om technologie-stacks achter elke website te analyseren en te identificeren door natuurlijke taalvragen te kop...
SHODAN-MCP brengt de kracht van Shodan’s wereldwijde apparaatzoekmachine en beveiligingsanalyse naar FlowHunt, waardoor naadloze AI-gedreven dreigingsinformatie en kwetsbaarheidsbeoordeling mogelijk worden.
SHODAN-MCP is een krachtige interface naar de Shodan API, ontworpen om interactie met ’s werelds eerste zoekmachine voor internet-verbonden apparaten te vereenvoudigen. Het biedt een uitgebreide set tools voor beveiligingsonderzoekers, pentesters en cybersecurity-professionals om het wereldwijde internetlandschap te verkennen, analyseren en monitoren. Door Shodan’s mogelijkheden beschikbaar te maken via het Model Context Protocol (MCP), stelt de SHODAN-MCP-server AI-assistenten en ontwikkeltools in staat om geavanceerde zoekopdrachten uit te voeren, kwetsbaarheden te analyseren en hostintelligentie rechtstreeks vanuit de Shodan API te verzamelen. Deze integratie stroomlijnt taken als netwerkmapping, kwetsbaarheidsbeoordeling en apparaatdetectie, en verbetert ontwikkel- en onderzoeksworkflows op het gebied van cybersecurity intelligence aanzienlijk.
Geen informatie over prompt-sjablonen is opgenomen in de repository.
Geen expliciete bronnen-sectie is gedocumenteerd in de repository.
Er worden geen directe tool-definities gegeven in de root README of zichtbare code-structuur. De server lijkt acties als zoeken, hostinformatie ophalen, kwetsbaarheidsdetectie en DNS-intelligentie beschikbaar te stellen, maar deze worden beschreven als features in plaats van als MCP-toolprimitieven.
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
Sla je API-sleutel op in een omgevingsvariabele:
{
"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"]
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je allereerst het MCP-component toe aan je flow en koppel je die aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:
{
"shodan-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “shodan-mcp” te vervangen door de naam van je eigen MCP-server en de URL aan te passen naar de eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijke beschrijving in README.md |
Lijst met prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gedocumenteerd |
Lijst met bronnen | ⛔ | Geen expliciete bronnen gedocumenteerd |
Lijst met tools | ⛔ | Tools als features beschreven, niet als expliciete MCP-tools |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Toont .env-gebruik en JSON env-voorbeeld |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen sampling-feature gedocumenteerd |
Op basis van het bovenstaande biedt SHODAN-MCP een goed overzicht en heldere installatieuitleg, maar ontbreekt het aan documentatie over prompts, bronnen, tools en sampling/roots-ondersteuning. Voor een ontwikkelaar die een plug-and-play MCP zoekt met rijke LLM-integratiepatronen, kan extra werk nodig zijn. Mijn beoordeling: 4/10.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minimaal één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 1 |
Aantal Sterren | 5 |
SHODAN-MCP is een interface naar de Shodan API, waarmee AI-agenten en ontwikkeltools apparaatdetectie, kwetsbaarheidsanalyse en netwerkmapping kunnen uitvoeren via het Model Context Protocol (MCP) binnen FlowHunt-workflows.
SHODAN-MCP maakt kwetsbaarheidsdetectie, hostintelligentie, netwerkmapping, securityonderzoek en organisatie- of geografische dreigingsanalyse mogelijk, direct vanuit FlowHunt.
Installeer Python 3.8+, verkrijg een Shodan API-sleutel, clone de SHODAN-MCP-repository en volg de client-specifieke configuratiestappen voor Windsurf, Claude, Cursor of Cline zoals hierboven beschreven.
Ja, je dient je API-sleutel op te slaan in een omgevingsvariabele zoals getoond in de configuratie-instructies om deze veilig te houden en buiten de broncode te laten.
Nee, SHODAN-MCP stelt acties zoals zoeken en kwetsbaarheidsanalyse beschikbaar als features, maar bevat geen prompt-sjablonen of expliciete MCP-toolprimitieven in de documentatie.
Ontgrendel realtime apparaatdetectie en kwetsbaarheidsanalyse door SHODAN-MCP te koppelen aan je FlowHunt-flows. Verhoog vandaag nog je security-automatisering en dreigingsinformatie.
De BuiltWith MCP Server stelt AI-agenten in staat om technologie-stacks achter elke website te analyseren en te identificeren door natuurlijke taalvragen te kop...
De Lightdash MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Lightdash, een modern business intelligence-platform, waardoor naadloze programmatische toegang ...
Verbind FlowHunt en AI-assistenten met LeetCode’s programmeeropgaven, gebruikersprofielen, dagelijkse challenges en wedstrijddata via de LeetCode MCP Server. Au...