脅威モデリング MCP サーバー

ガイド付きコード検証を備えた、包括的な脅威モデリングのための Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

目次

• 概要
• クイックスタートプロンプト
• 主な機能
• 前提条件
• インストール
• Kiro CLI での実行
• 出力ファイルの管理
• クイックリファレンス
• ツールの概要
• 脅威モデリング手法
• 脅威モデリングにおける前提条件
• 開発

概要

このサーバーは、ビジネスコンテキスト分析、アーキテクチャ分析、脅威アクター分析、信頼境界分析、資産フロー分析、コードセキュリティ検証、包括的なレポート生成など、脅威モデリングのためのツールを提供します。

アーキテクチャとアプローチ

この MCP サーバーは、外部 API や別のサービスへのネットワーク呼び出しを行う代わりに、既存のエージェントの LLM を呼び出します。Amazon-Q、Kiro、Cline などの既存クライアントの LLM に依存します。

この脅威モデリング MCP サーバーには、3 つの主要な機能があります:

1. 脅威モデリングのフェーズまたは状態の管理とプロンプト制御。
2. プロンプトの誘導。ビジネスリスク、エクスポージャー、脅威アクターの組み込み定義を使用し、STRIDE を順番に適用することで、エージェントを体系的な脅威モデリングのアプローチへと導きます。
3. 構造化された入力検証とフェーズ完了チェック。実行可能な脅威モデルレポートを支援します。

また、最終レポートを Markdown 形式と JSON 形式の両方でエクスポート可能な形式で生成するツールも備えています。

このアプローチの主な利点

• この脅威モデルは、資産、境界、脅威を性急に結論付けるのではなく、フェーズごとに標準的な STRIDE アプローチに従います。性急な結論はハルシネーションや低品質な出力につながる可能性があります。
• LLM はプロジェクトのビジネスコンテキストを理解し、ユーザーが制御できる妥当な前提を立てるよう努めます。
• このローカルサーバーは、別のモデル API を呼び出すのではなく、MCP クライアントに設定された LLM (Cline、Amazon Q、Kiro) に依存します。データの露出はクライアントおよびクライアントが呼び出す他の MCP サーバーに依存します。
• サーバーは、現在のプロセス用の作業中の脅威モデルをメモリ内に保持します。エクスポートツールは JSON および Markdown のスナップショットを .threatmodel ディレクトリに書き込むことができますが、これらのスナップショットは後のセッションで自動的に読み込まれることはありません。
• コード検証ツールは、クライアントが実装を検査した後に提供する証拠を記録し、ステータス遷移をアトミックに適用し、現在のすべての脅威と緩和策がカバーされるまでフェーズをクローズドとして失敗させます。

クイックスタートプロンプトとこの MCP サーバーで脅威モデリングを行う方法の例

注: これらのプロンプトを使用する前に、まず インストール プロセスを完了して MCP サーバーをセットアップする必要があります。

脅威モデルを開始する

"Threat model this project using the threat modeling MCP Server"

プロンプトで脅威モデリング MCP サーバーを使用することを明示することで、クライアント (Cline/Kiro など) が近道をして結果にハルシネーションを混入させることなく、正確なフェーズと手法に従うことが保証されます。

サブプロジェクトを脅威モデリングする、またはスコープをサブフォルダに縮小する

"Threat model this subfolder using the threat modeling MCP Server"

サブフォルダに対して実行すると、意図する分析スコープが制限されます。そこにエクスポートを保存するには、そのサブフォルダ内の出力パスを要求してください。エクスポート場所は分析スコープから自動的に推測されることはありません。

脅威モデルの結果を保存する

"Save the threat model report"

脅威モデリングプロセスの完全性を検証する

"Please complete all the phases in the threat model plan and then generate the final report."

アーキテクチャ図の画像を入力として与える

"Threat model this project using the threat model MCP server and consider this architecture_image.png attached for this review"

脅威の修復を試みる

"Can you see if you can implement mitigation controls in the code based on the threats reported in the threat model"

コード修正に基づいて脅威モデルを再生成する

"Can you updated the threat model based on the code fixes which mitigated the reported threats"

その他の例

# Set up context
"Set business context for an e-commerce payment system"

# Add architecture
"Add a web server component using AWS EC2"
"Add a database component using AWS RDS"

# Identify threats
"Add a threat where an attacker with network access performs SQL injection"

# Add mitigations
"Add a mitigation for input validation"

# Export results
"Export the threat model to my_model.tc.json"

主な機能

• 包括的な脅威モデリング: セキュリティリスクを特定、評価、対処するための構造化されたアプローチ
• 証拠に基づくコード検証: 実装の証拠を記録し、ステータスを更新し、決定論的なレポートを生成します
• ビジネスコンテキスト分析: システムのビジネス価値と重要度を理解します
• アーキテクチャ分析: システムの技術アーキテクチャとデータフローを文書化します
• 脅威アクター分析: 潜在的な敵対者を特定し、その能力を評価します
• 信頼境界分析: 信頼ゾーンを特定し、境界におけるセキュリティ制御を検証します
• 資産フロー分析: システムを通じて重要な資産を追跡します
• 脅威の特定: STRIDE 手法を用いて潜在的な脅威を体系的に特定します
• 緩和策の計画: 特定された脅威に対処するための戦略を策定します
• コンパクトなドメインマネージャー: 前提条件、アーキテクチャ、アクター、境界、資産、脅威、緩和策のためのアクションベースのツール
• 脅威モデルガイド: 脅威モデリングプロセスを通じたステップバイステップのガイダンス
• データモデル検査: 列挙型モデルを一覧表示し、受け入れられる値を検査するための 1 つのツール

前提条件

脅威モデリング MCP サーバーをインストールする前に、以下の要件を満たしていることを確認してください:

インストール要件

1. Astral または GitHub README から uvx をインストールします
   • uvx は uv パッケージマネージャーの一部です
   • インストールの確認: uvx --version

インストール

uvx をインストールし、動作することを確認したら、以下の設定を mcp.json 設定ファイルに追加します。使用しているクライアントの種類 (kiro/cline/amazon-q) によって、この mcp.json の場所は異なります。設定を追加して IDE を再起動すると、脅威モデリング MCP サーバーは uvx を使用してこの GitHub リポジトリから直接自動的にインストールされます。

注: この mcp サーバーが脅威モデリングに使用するツールは、ユーザーエクスペリエンスを容易にするためにすでに autoApprove に追加されており、ツール呼び出しごとに手動承認プロンプトなしでシームレスに動作します。すべてのツールはサーバー内部のものであり、外部 API 呼び出しを行いません。各ツールを確認して呼び出しごとに承認したい場合は、autoApprove 配列を次のように置き換える必要があります: "autoApprove": []

設定

MCP クライアント設定に以下を追加します:

Amazon Q の場合 (~/.aws/amazonq/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "threat-modeling-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/awslabs/threat-modeling-mcp-server.git",
        "threat-modeling-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["manage_workflow","export_threat_model","manage_system_context","manage_assumptions","manage_architecture","manage_threat_actors","manage_trust_boundaries","manage_asset_flows","manage_threats","inspect_data_models","manage_code_validation"]
    }
  }
}

VSCode Cline の場合:

{
  "mcpServers": {
    "threat-modeling-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/awslabs/threat-modeling-mcp-server.git",
        "threat-modeling-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["manage_workflow","export_threat_model","manage_system_context","manage_assumptions","manage_architecture","manage_threat_actors","manage_trust_boundaries","manage_asset_flows","manage_threats","inspect_data_models","manage_code_validation"],
      "timeout": 60,
      "type": "stdio"
    }
  }
}

Kiro の場合 (~/.kiro/settings/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "threat-modeling-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/awslabs/threat-modeling-mcp-server.git",
        "threat-modeling-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["manage_workflow","export_threat_model","manage_system_context","manage_assumptions","manage_architecture","manage_threat_actors","manage_trust_boundaries","manage_asset_flows","manage_threats","inspect_data_models","manage_code_validation"]
    }
  }
}

Kiro CLI での実行

すべてのツールを自動承認して kiro-cli 経由で MCP サーバーを実行するには:

kiro-cli chat --trust-tools="@threat-modeling-mcp-server/*"

これにより、threat-modeling-mcp-server MCP サーバーのすべてのツールが信頼され、ツール呼び出しごとに個別に承認を求められることはなくなります。

カスタム Kiro CLI エージェントでの実行

このリポジトリには、9 つの番号付きフェーズとオプションのフェーズ 7.5 コード検証ステップをカバーする、事前設定済みの Kiro CLI エージェントが含まれています。エージェント設定は .kiro/agents/threat-modeler.json にあります。

グローバルインストール (任意のディレクトリから利用可能):

./install-kiro-agent.sh

アンインストールするには: ./install-kiro-agent.sh --remove

ローカルインストール (プロジェクト固有):

cp -r /path/to/threat-modeling-mcp-server/.kiro /path/to/your-project/.kiro

使用方法:

# Non-interactive: run full threat model and exit
kiro-cli chat --agent threat-modeler --no-interactive "Threat model this project"

# Interactive: start a session with the agent
kiro-cli chat --agent threat-modeler

エージェントに含まれるもの:

• システムプロンプト (.kiro/prompts/threat-modeler.md): フェーズ別 STRIDE 手法の詳細な手順
• スキル (.kiro/skills/): オプションのフェーズ 7.5 を含む、フェーズごとの参考資料
• 自動承認された MCP ツール: すべての脅威モデリングツールが手動承認プロンプトなしで実行されます

出力ファイルの管理

エクスポートする前に、脅威モデリングの対象となるディレクトリを manage_workflow(action="set_project", directory=...) で選択します。エクスポートツールは常に <selected-project>/.threatmodel/ を作成し、Threat Composer の .tc.json ファイルと Markdown レポートの両方をそこに書き込みます。output_path を省略すると、 タイムスタンプ付きのベースファイル名が使用されます。output_path を指定するとベース ファイル名のみが選択されます。絶対パス、親ディレクトリへのトラバーサル、その他のディレクトリコンポーネントは、 どちらの成果物も選択されたプロジェクトの .threatmodel ディレクトリの外にリダイレクトすることはできません。