AI导哈

威胁情报分析工具

AI-SOC-Agent是一个基于HoneyDB API的威胁情报分析工具，提供CVE分析、IP信誉检查、有效负载分析等功能，适用于网络安全监控和威胁检测。

  • by luthfiarsd
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 luthfiarsd/AI-SOC-Agent

使用说明

AI SOC代理

使用HoneyDB API进行网络安全分析的MCP（模型上下文协议）服务器。该服务器提供了各种工具，用于威胁情报，CVE分析，有效负载分析和IP声誉检查。

特点

  • 查找利用特定 CVE 的 IP
  • 查看 IP 尝试利用的 CVE 历史记录
  • 获取和分析危险有效载荷
  • 针对各种数据库威胁情报（Tor，ThreatFox，Project Honeypot等）扫描IP
  • 过去24小时监控坏主机
  • 深度IP验证（地理位置，ASN，威胁列表）
  • 互联网扫描仪检测（Shodan/Censys）

如何工作

AI-SOC-Agent作为MCP服务器工作，将Claude Desktop连接到HoneyDB API。当您通过 Claude 请求威胁情报信息时，服务器将调用相应的工具，通过 API 身份验证从 HoneyDB 获取数据，然后以易读格式返回结果。

简单流程：用户请求→Claude调用MCP工具→服务器请求HoneyDB API→API发送数据→服务器格式化结果→Claude向用户显示。

要求

  • Python 3.10 或更高版本
  • HoneyDB API 关键https://honeydb.io/docs/api ）

设置

UV（推荐）

# Install uv jika belum ada
pip install uv

# Clone repository
git clone <repository-url>
cd AI-SOC-Agent

# Install dependencies dengan uv
uv pip install mcp requests python-dotenv

# Buat file .env dan isi dengan credentials
echo "API_ID=your_api_id" > .env
echo "API_KEY=your_api_key" >> .env

无 UV

# Clone repository
git clone <repository-url>
cd AI-SOC-Agent

# Buat virtual environment (opsional tapi disarankan)
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # Windows
# atau
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac

# Install dependencies
pip install mcp requests python-dotenv

# Buat file .env dan isi dengan credentials
echo "API_ID=your_api_id" > .env
echo "API_KEY=your_api_key" >> .env

配置

创建文件 .env 在root目录中，格式：

API_ID=your_honeydb_api_id
API_KEY=your_honeydb_api_key

运行服务器

python server.py

与Claude Desktop集成

  1. 打开 Claude Desktop 配置文件：

    • 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
    • macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

  2. 添加以下配置（或复制 .docker/mcp/config/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "ai-soc-agent": {
      "command": "python",
      "args": ["D:\\Project\\MCP\\AI-SOC-Agent\\server.py"],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}
  1. 自定义路径 args 与位置 server.py 在您的系统中
  2. 重新启动克劳德桌面

完整的配置详细信息可在文件夹中找到 .docker/mcp/

可用的工具

find_ips_exploiting_cve

查找检测到试图利用特定CVE的IP列表。

check_cve_history_by_ip

查看单个 IP 尝试利用的 CVE 历史记录。

get_monthly_pylad_history

获取在特定月份捕获的危险有效载荷的历史记录。

analyze_payload_hash

根据其哈希值分析payload细节。

scan_threat_feeds

同时扫描IP对不同的威胁情报数据库。

get_bad_hosts

获取过去24小时内检测到的危险IP列表。

获取活动服务

查看正在被攻击的网络服务/协议。

check_ip_详细信息

深度检测单个IP（地理位置，ASN，威胁列表）。

check_internet_scanner

检测IP是否是已知的互联网扫描器。

码头工人

Dockerfile 在文件夹中可用 .docker/mcp/ 使用容器进行部署。

# Build Docker image
docker build -t ai-soc-agent -f .docker/mcp/Dockerfile .

# Run container
docker run -d --name ai-soc-agent ai-soc-agent

利森西

MIT许可证

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