
OpenSearch MCP Server-integrasjon
OpenSearch MCP Server muliggjør sømløs integrasjon av OpenSearch med FlowHunt og andre KI-agenter, og gir programmatisk tilgang til søk, analyse og innholdsstyr...

Koble FlowHunt til OpenCTI med OpenCTI MCP Server for kraftig, automatisert trussel-intelligens og forbedrede sikkerhetsarbeidsflyter.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
OpenCTI MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server som muliggjør sømløs integrasjon med OpenCTI (Open Cyber Threat Intelligence)-plattformen. Ved å fungere som en bro mellom AI-assistenter og OpenCTI trussel-intelligensdatabasen, gjør den det mulig for AI-klienter å forespørre, hente og samhandle med data om cybertrusler via et standardisert grensesnitt. Denne serveren muliggjør oppgaver som å søke etter skadevareinformasjon, forespørre indikatorer på kompromittering, brukerstyring og gruppehåndtering, samt filoperasjoner. Utviklere kan bruke den til å automatisere sikkerhetsarbeidsflyter, berike LLM-resultater med sanntids trusseldata, og effektivisere tilgangen til brukbar intelligens i både utviklings- og driftsmiljøer.
Ingen promptmaler er oppført i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller depotfiler.
Ingen spesifikke verktøy er oppført i dokumentasjonen eller koden. Dokumentasjonen beskriver kun overordnede funksjoner og API-muligheter, men lister ikke MCP-verktøy eller deres signaturer.
.env.example til .env og oppdater med din OpenCTI-legitimasjon.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example til .env og fyll inn dine OpenCTI-detaljer.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example som .env og sett din OpenCTI-URL og token.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example til .env og oppdater med dine verdier.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene med dette JSON-formatet:
{
"opencti": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “opencti” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
| Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | Grunnleggende beskrivelse i README |
| Liste over prompts | ⛔ | Ingen promptmaler oppført |
| Liste over ressurser | ⛔ | Ingen MCP-ressurser beskrevet |
| Liste over verktøy | ⛔ | Ingen spesifikk verktøyliste i dokumentasjonen |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | Bruk av miljøvariabler dokumentert |
| Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt støtte for sampling |
Mellom tilgjengelig dokumentasjon og kode gir OpenCTI MCP Server en tydelig oversikt og robuste oppsettinstruksjoner, men mangler eksplisitte detaljer om ressurser, prompts, verktøy og avanserte MCP-funksjoner som sampling eller roots-konfigurasjon.
Basert på dokumentasjonen gir denne MCP-serveren et godt grunnlag for OpenCTI-integrasjon og har solide oppsett- og sikkerhetsrutiner, men mangler åpenhet rundt MCP-spesifikke funksjoner (som verktøy, ressurser, prompts og sampling). Derfor gir vi denne MCP-implementasjonen en 5/10 for samlet fullstendighet og brukervennlighet for LLM-integrasjon.
| Har en LISENS | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ⛔ |
| Antall forks | 10 |
| Antall stjerner | 18 |
Distribuer OpenCTI MCP Server med FlowHunt for å automatisere tilgang til cybertrussel-intelligens, berike LLM-svar og effektivisere SOC-operasjoner. Sikkert, skalerbart og effektivt.

OpenSearch MCP Server muliggjør sømløs integrasjon av OpenSearch med FlowHunt og andre KI-agenter, og gir programmatisk tilgang til søk, analyse og innholdsstyr...

Integrer FlowHunt med OpenCTI MCP for å automatisere innsamling, berikelse og respons på trusselintelligens. Aktiver sanntids datainntak, sentralisert intellige...

Integrer FlowHunt med MCP Server for sømløs Model Context Protocol (MCP)-tilkobling, sanntids toveis-strømming, sikker autentisering og fleksibel utrulling for ...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.