
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP)
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...
SHODAN-MCP aduce puterea căutării la nivel mondial a dispozitivelor și a analiticii de securitate Shodan în FlowHunt, permițând analiză de amenințări și evaluarea vulnerabilităților asistate de AI, fără întreruperi.
SHODAN-MCP este o interfață puternică către API-ul Shodan, concepută pentru a simplifica interacțiunea cu primul motor de căutare din lume pentru dispozitive conectate la Internet. Oferă un set complet de instrumente pentru cercetători în securitate, testeri de penetrare și profesioniști în securitate cibernetică pentru a explora, analiza și monitoriza peisajul global al internetului. Prin expunerea capabilităților Shodan prin Model Context Protocol (MCP), serverul SHODAN-MCP permite asistenților AI și instrumentelor de dezvoltare să efectueze interogări avansate, să analizeze vulnerabilități și să colecteze informații despre gazde direct din API-ul Shodan. Această integrare eficientizează sarcini precum cartografierea rețelei, evaluarea vulnerabilităților și descoperirea dispozitivelor, îmbunătățind semnificativ fluxurile de dezvoltare și cercetare ce implică informații de securitate cibernetică.
Nu există informații privind șabloane de prompt în acest repository.
Nu există o secțiune explicită de resurse documentată în repository.
Nu sunt furnizate definiții directe de instrumente în README-ul principal sau structura vizibilă a codului. Serverul pare să expună acțiuni precum căutare, obținere informații despre gazde, descoperire de vulnerabilități și inteligență DNS, dar acestea sunt descrise ca funcționalități, nu primitive MCP.
"mcpServers": {
"shodan-mcp": {
"command": "python",
"args": ["shodan-mcp-server/main.py"]
}
}
Stochează cheia API într-o variabilă de mediu:
{
"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"]
}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:
{
"shodan-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “shodan-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău propriu.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Descriere clară în README.md |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu sunt documentate șabloane de prompt |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu există resurse documentate explicit |
Listă de Instrumente | ⛔ | Instrumentele sunt descrise ca funcționalități, nu ca MCP tools |
Asigurarea cheilor API | ✅ | Este prezentat exemplul de utilizare .env și JSON env |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu există funcție de sampling documentată |
Pe baza celor de mai sus, SHODAN-MCP oferă o prezentare și ghid de configurare excelente, dar lipsește documentația pentru prompts, resurse, instrumente și suport sampling/roots. Pentru un dezvoltator care caută un MCP plug-and-play cu modele bogate de integrare LLM, pot fi necesare completări suplimentare. Evaluarea mea: 4/10.
Are o LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un tool | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 1 |
Număr de Stele | 5 |
SHODAN-MCP este o interfață către API-ul Shodan, ce permite agenților AI și instrumentelor de dezvoltare să efectueze descoperirea dispozitivelor, analiza vulnerabilităților și cartografierea rețelelor folosind Model Context Protocol (MCP) în fluxurile FlowHunt.
SHODAN-MCP permite descoperirea vulnerabilităților, colectarea de informații despre gazde, cartografierea rețelei, cercetare de securitate și analize de amenințări la nivel organizațional sau geografic direct din FlowHunt.
Instalează Python 3.8+, obține o cheie API Shodan, clonează repository-ul SHODAN-MCP și urmează pașii de configurare specifici clientului pentru Windsurf, Claude, Cursor sau Cline, după cum este descris mai sus.
Da, ar trebui să stochezi cheia API într-o variabilă de mediu, conform instrucțiunilor de configurare, pentru a o păstra sigură și în afara codului sursă.
Nu, SHODAN-MCP expune acțiuni precum căutare și analiză de vulnerabilități ca funcționalități, dar nu include șabloane de prompt sau primitive MCP explicite în documentație.
Deblochează descoperirea dispozitivelor în timp real și analiza vulnerabilităților conectând SHODAN-MCP la fluxurile tale FlowHunt. Îmbunătățește-ți automatizarea securității și informațiile despre amenințări chiar astăzi.
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...
Serverul Search1API MCP integrează capabilități de căutare web în timp real și crawling în agenți AI prin intermediul puternicului Search1API, permițând recuper...
Metoro MCP Server face legătura între agenții AI și surse externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să automatizeze fluxuri de luc...