
OpenCTI MCP
Integrează FlowHunt cu OpenCTI MCP pentru a automatiza colectarea, îmbogățirea și răspunsul la informații despre amenințări. Permite ingestia de date în timp re...

Conectează FlowHunt la OpenCTI cu OpenCTI MCP Server pentru intelligence asupra amenințărilor automatizat și fluxuri de securitate îmbunătățite.
OpenCTI MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) care permite integrarea fără întreruperi cu platforma OpenCTI (Open Cyber Threat Intelligence). Acționând ca o punte între asistenții AI și baza de date de intelligence asupra amenințărilor OpenCTI, permite clienților AI să interogheze, să recupereze și să interacționeze cu datele despre amenințări cibernetice folosind o interfață standardizată. Acest server facilitează sarcini precum căutarea informațiilor despre malware, interogarea indicatorilor de compromitere, gestionarea utilizatorilor și a grupurilor și efectuarea operațiunilor pe fișiere. Dezvoltatorii îl pot folosi pentru a automatiza fluxurile de securitate, a îmbogăți rezultatele LLM cu date despre amenințări în timp real și a simplifica accesul la intelligence acționabil în mediile lor de dezvoltare și operaționale.
Niciun șablon de prompt nu este listat în repository sau documentație.
Nu sunt descrise resurse explicite în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt listate instrumente specifice în documentație sau cod. Documentația descrie doar funcționalități la nivel înalt și capabilități API, dar nu enumeră instrumente MCP sau semnăturile lor.
.env.example la .env și actualizează cu credențialele tale OpenCTI.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example la .env și completează cu detaliile tale OpenCTI.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example ca .env și setează URL-ul și token-ul OpenCTI.{
"mcpServers": {
"opencti": {
"command": "node",
"args": ["path/to/opencti-server/build/index.js"],
"env": {
"OPENCTI_URL": "${OPENCTI_URL}",
"OPENCTI_TOKEN": "${OPENCTI_TOKEN}"
}
}
}
}
.env.example la .env și actualizează cu valorile tale.{
"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}"
}
}
}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:
{
"opencti": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “opencti” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.
| Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
|---|---|---|
| Prezentare generală | ✅ | Descriere de bază în README |
| Listă de Prompts | ⛔ | Niciun șablon de prompt listat |
| Listă de Resurse | ⛔ | Nicio resursă MCP explicită descrisă |
| Listă de Instrumente | ⛔ | Nicio listă de instrumente în documentație |
| Securizarea cheilor API | ✅ | Utilizarea variabilelor de mediu documentată |
| Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nicio mențiune despre suport sampling |
Între documentația și codul disponibile, OpenCTI MCP Server oferă o prezentare clară și instrucțiuni solide de configurare, dar nu conține detalii explicite despre resurse, prompts, instrumente și funcționalități MCP avansate precum sampling sau configurare roots.
Pe baza dovezilor, acest server MCP oferă o fundație bună pentru integrarea cu OpenCTI și are practici solide de configurare și securitate, însă îi lipsește transparența în jurul funcționalităților specifice MCP (precum instrumente, resurse, prompts și sampling). Astfel, am acorda acestei implementări MCP un 5/10 pentru completitudine și uzabilitate în integrarea cu LLM.
| Are LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Are cel puțin un tool | ⛔ |
| Număr de Forks | 10 |
| Număr de stele | 18 |
Implementează OpenCTI MCP Server cu FlowHunt pentru a automatiza accesul la intelligence-ul asupra amenințărilor cibernetice, a îmbogăți răspunsurile LLM și a simplifica operațiunile SOC. Sigur, scalabil și eficient.

Integrează FlowHunt cu OpenCTI MCP pentru a automatiza colectarea, îmbogățirea și răspunsul la informații despre amenințări. Permite ingestia de date în timp re...

Serverul OpenSearch MCP permite integrarea fără efort a OpenSearch cu FlowHunt și alți agenți AI, oferind acces programatic la funcționalități de căutare, anali...

Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.