
防御側の検知エンジニアがより厳しく、より賢く活動するためのMCP
LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL、Sublime、CrowdStrike CQLのセキュリティ検出ルールの統合データベースをクエリできるMCP(Model Context Protocol)サーバー。
初めてですか?セットアップガイド から始めてください -- macOS、Windows(WSLおよびネイティブ)、Linuxをステップバイステップでカバーします。
ホスティングを利用しますか?インストールを完全にスキップ:Hosted MCP セットアップガイド
ローカル(フルパワー) — 今見ているnpmパッケージです。自分のマシンで動作し、自身の検出リポジトリをインデックス化し、81のツールすべてを公開します。Node.jsと約10分が必要です。
ホスティング(セットアップ不要) — detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp にあるStreamable HTTPサーバー。サインアップしてトークンを生成し、1つのURLをMCPクライアントに貼り付けます。約25の読み取り専用ツール、常に最新コンテンツと同期、1日200回の無料呼び出し。クイックインストールボタンは以下をご覧ください。
Claude Code(CLIワンライナー):
claude mcp add security-detections -- npx -y security-detections-mcp
Claude Desktop — claude_desktop_config.jsonに追加:
{
"mcpServers": {
"security-detections": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "security-detections-mcp"]
}
}
}
OpenAI Codex(CLI):
codex mcp add security-detections -- npx -y security-detections-mcp
インストール後、環境変数(
SIGMA_PATHS、SPLUNK_PATHSなど)を設定して、検出リポジトリを指定します。詳細はセットアップガイドを参照してください。
sdmcp_YOUR_TOKEN_HEREを、作成したトークンに置き換えます。Claude Code(CLIワンライナー):
claude mcp add --transport http security-detections https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE"
Claude Desktop(mcp-remote経由 — デスクトップはまだネイティブでリモートHTTPをサポートしていません):
{
"mcpServers": {
"security-detections": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp",
"--header",
"Authorization: Bearer sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE"
]
}
}
}
OpenAI Codex(CLI):
export SDMCP_TOKEN="sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE" && codex mcp add security-detections --url https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp --bearer-token-env-var SDMCP_TOKEN
クライアントの完全な表、ツールの全インベントリ、トラブルシューティングのヒントについては、Hosted MCP セットアップガイドを参照してください。
Webチャットは、Free、Pro/Admin、BYOK(Bring Your Own Key)ルーティングをサポートしています。アクティブなモデルはチャットUIの上部に表示されます。
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:freenvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:freenousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:freemeta-llama/llama-3.3-70b-instruct:freeopenai/gpt-oss-120b:freeアプリ管理のOpenRouterルーティングを使用し、/accountのPreferred Model設定に従います:
| Preferred Model | Routed model |
|---|---|
auto | Free model pool (default: nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free) |
claude | anthropic/claude-sonnet-4-6 |
claude-opus | anthropic/claude-opus-4-6 |
gpt | openai/gpt-5.4 |
gpt-codex | openai/gpt-5.3-codex |
自身のAPIキーを設定した場合、ルーティングの優先順位は次のとおりです:
sk-ant-...) -> claude-sonnet-4-6-20250514 via Anthropicsk-...) -> gpt-5.4 via OpenAIsk-or-...) -> uses the same Preferred Model mapping table above複数のキーが存在する場合、その順序で最初に一致したものが使用されます。
npx -y security-detections-mcp
またはクローンしてビルド:git clone https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP.git && cd Security-Detections-MCP && npm install && npm run build
環境変数を設定して検出リポジトリを指定:
| 変数 | 説明 |
|---|---|
SIGMA_PATHS | Sigmaルールディレクトリ |
SPLUNK_PATHS | Splunk ESCU検出ディレクトリ |
ELASTIC_PATHS | Elastic検出ルールディレクトリ |
KQL_PATHS | KQLハンティングクエリディレクトリ |
SUBLIME_PATHS | Sublime Securityルールディレクトリ |
CQL_HUB_PATHS | CQL Hub (CrowdStrike) クエリディレクトリ |
JAMF_PROTECT_PATHS | Jamf Protectカスタム分析検出ディレクトリ(macOS) |
STORY_PATHS | Splunk分析ストーリーディレクトリ(オプション) |
ATTACK_STIX_PATH | 脅威アクターデータのenterprise-attack.jsonへのパス(オプション) |
クライアントごとの設定例(Cursor、VS Code、Claude Desktop、WSL)の詳細はセットアップガイドを参照してください。
疎チェックアウトで全ソースをダウンロード(ルールのみ、完全リポジトリはダウンロードしません):