
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Contrast MCP Server łączy asystentów AI z platformą Contrast Security, umożliwiając ulepszone procesy deweloperskie dzięki dostępowi do danych i analiz bezpieczeństwa. Jako serwer MCP (Model Context Protocol) pełni rolę mostu pomiędzy narzędziami wspieranymi przez AI a zewnętrznymi zasobami bezpieczeństwa, pozwalając użytkownikom na wykonywanie takich zadań, jak zapytania o podatności bezpieczeństwa, zarządzanie postawą bezpieczeństwa aplikacji oraz automatyzację powiązanych z bezpieczeństwem procesów. Dzięki integracji z zewnętrznymi API i źródłami danych Contrast MCP Server usprawnia zadania takie jak wykrywanie incydentów bezpieczeństwa, raportowanie i naprawa, ułatwiając deweloperom włączanie informacji o bezpieczeństwie bezpośrednio do procesu tworzenia oprogramowania.
W dostępnych materiałach repozytorium nie wymieniono szablonów promptów.
W plikach repozytorium lub dokumentacji nie opisano żadnych jawnych zasobów.
W plikach repozytorium, takich jak server.py
czy innych plikach źródłowych, nie wymieniono ani nie opisano żadnych narzędzi.
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie podano szczegółowych przypadków użycia.
@contrast/mcp-server@latest
.Przykład JSON:
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Przykład JSON:
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Przykład JSON:
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Przykład JSON:
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Zaleca się zabezpieczenie kluczy API przy użyciu zmiennych środowiskowych:
Przykład JSON:
{
"mcpServers": {
"contrast": {
"command": "contrast-mcp-server",
"env": {
"CONTRAST_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api"
},
"inputs": {
"apiKey": "${CONTRAST_API_KEY}"
}
}
}
}
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i podłączenia go do swojego agenta AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź szczegóły swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:
{
"contrast": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “contrast” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) oraz podać własny URL serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Podstawowy opis z README |
Lista szablonów promptów | ⛔ | Brak szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak opisanych zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak opisanych narzędzi |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Dodano ogólny przykład |
Obsługa sampling (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Nie wspomniano |
Repozytorium Contrast MCP Server dostarcza minimalny przegląd oraz wskazówki dotyczące konfiguracji, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, zasobów i narzędzi. Brak opisanych przypadków użycia czy jawnych list ogranicza jego natychmiastową przydatność dla deweloperów szukających przykładów integracji. Obecność licencji, podstawowa konfiguracja oraz gwiazdki/forki świadczą o pewnej dojrzałości, jednak brak technicznych szczegółów i przykładów obniża jego praktyczną ocenę.
Posiada LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 2 |
Liczba gwiazdek | 6 |
Contrast MCP Server łączy asystentów AI z platformą Contrast Security, zapewniając bezpieczny dostęp do danych o podatnościach i informacji o bezpieczeństwie aplikacji. Umożliwia deweloperom automatyzację procesów bezpieczeństwa, wykrywanie podatności oraz zarządzanie postawą bezpieczeństwa aplikacji bezpośrednio z narzędzi AI.
Aby skonfigurować, zainstaluj Java i Maven, a następnie dodaj konfigurację Contrast MCP Server do preferowanego klienta kompatybilnego z FlowHunt (np. Windsurf, Claude, Cursor, Cline) zgodnie z powyższymi przykładami. Uruchom ponownie klienta, aby aktywować integrację.
Przechowuj klucz API w bezpieczny sposób, używając zmiennych środowiskowych w konfiguracji serwera MCP. Na przykład: { "env": { "CONTRAST_API_KEY": "tutaj-twój-klucz-api" }, "inputs": { "apiKey": "${CONTRAST_API_KEY}" } }
Możesz zautomatyzować wykrywanie zdarzeń bezpieczeństwa, raportowanie podatności, zarządzanie postawą bezpieczeństwa aplikacji oraz procesy naprawcze—integrując bezpośrednio informacje Contrast Security w swój proces deweloperski wspierany przez AI.
W obecnej dokumentacji repozytorium nie udostępniono szablonów promptów ani definicji narzędzi. Serwer działa głównie jako most między agentami AI a danymi i API Contrast Security.
Zwiększ wydajność swoich procesów AI dzięki Contrast MCP Server—uzyskaj natychmiastowy wgląd w bezpieczeństwo i automatyzuj DevSecOps bezpośrednio w FlowHunt.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Serwer mcp-vision MCP łączy modele komputerowego widzenia HuggingFace—takie jak zero-shot object detection—z FlowHunt i innymi platformami AI, umożliwiając LLM-...