威胁建模 MCP 服务器

一个用于全面威胁建模的模型上下文协议（MCP）服务器，具备自动代码验证功能。

目录

• 概述
• 快速启动提示
• 主要特性
• 前提条件
• 安装
• 使用 Kiro CLI 运行
• 输出文件管理
• 快速参考
• 工具概述
• 威胁建模方法
• 威胁建模中的假设
• 开发
• 路线图

概述

该服务器提供威胁建模工具，包括业务上下文分析、架构分析、威胁行为者分析、信任边界分析、资产流分析、代码安全验证以及综合报告生成。

架构与方法

此 MCP 服务器调用现有代理的 LLM，而非对外部 API 或其他服务进行网络调用。它依赖于现有客户端的 LLM，可能是 Amazon-Q、Kiro 或 Cline。

此威胁建模 MCP 服务器具有三项主要功能：

1. 威胁建模阶段或状态管理及提示控制。
2. 提示引导，通过使用内置的业务风险、暴露面、威胁行为者定义，并按顺序使用 STRIDE，来控制代理遵循系统化的威胁建模方法。
3. 在每个状态或阶段进行数据验证，从而生成可操作的威胁模型报告。

它还具备生成最终报告的工具，支持 Markdown 和 JSON 可导出格式。

此方法的主要优势

• 此威胁模型采用阶段化的标准 STRIDE 威胁建模方法，而非快速得出资产、边界和威胁的结论，从而避免产生幻觉或低质量输出。
• LLM 会努力理解项目的业务上下文并做出合理假设，用户可对此进行控制。
• 使用此本地运行的威胁建模 MCP 服务器的主要优势在于，它利用了客户端现有的 LLM（Cline、Amazon-Q、Kiro）。所有处理或发送的数据仅限于客户端或您已安装并调用的其他 MCP 服务器。该服务器不会调用任何外部 API，也不会发送或接收超出客户端已有 LLM 调用的数据，或产生额外的计费或令牌消耗。
• 此威胁建模方法将威胁模型存储在同一仓库的 .threatmodel 目录中，您可以根据代码、设计和架构的演变来演进威胁模型。
• 此威胁建模方法会检查代码（如果存在），并更新已通过代码级控制缓解的威胁。一旦修复代码，您可以重新运行威胁模型，它会查看修复内容，从而快速更新威胁模型。

快速启动提示及如何使用此 MCP 服务器进行威胁建模的示例

注意： 在使用这些提示之前，您必须先完成安装过程来设置 MCP 服务器。

启动一个威胁模型```

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

在提示中明确要求使用威胁建模MCP服务器将确保客户端（Cline/Kiro等）遵循准确的阶段和方法，而不是走捷径并引入结果幻觉。

### 对子项目进行威胁建模或将范围缩小到子文件夹```
"Threat model this subfolder using the threat modeling MCP Server"

在子文件夹上运行会将威胁模型和代码的范围限制在该子文件夹内，并将结果保存为该子文件夹下的.threatmodel目录。

保存威胁模型的结果```

"Save the threat model report"

### 验证威胁建模过程的完整性```
"Please complete all the phases in the threat model plan and then generate the final report."

将架构图图像作为输入```

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

### 尝试缓解威胁```
"Can you see if you can implement mitigation controls in the code based on the threats reported in the threat model"

基于代码修复重新生成威胁模型```

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

### 更多示例```bash
# 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.json"

主要特点

• 全面的威胁建模：识别、评估和处理安全风险的结构化方法
• 自动代码验证：检测项目目录中的代码，并自动验证威胁模型与代码的一致性
• 业务上下文分析：理解系统的业务价值和关键性
• 架构分析：记录系统的技术架构和数据流
• 威胁行为者分析：识别潜在对手并评估其能力
• 信任边界分析：识别信任区域并验证边界处的安全控制
• 资产流分析：跟踪系统中的关键资产
• 威胁识别：使用STRIDE方法系统性地识别潜在威胁
• 缓解计划：制定应对已识别威胁的策略
• 假设管理：在威胁模型中添加、列出、更新和删除假设的工具
• 威胁生成器：在模型中添加和管理威胁的工具
• 缓解管理：管理缓解措施并将其与威胁关联的工具
• 威胁模型指南：逐步指导完成威胁建模过程
• 数据模型类型：探索可用数据模型类型和枚举的工具

前提条件

在安装威胁建模MCP服务器之前，请确保满足以下要求：

安装要求

1. 从 Astral 或 GitHub README 安装 uvx
   • uvx 是 uv 包管理器的一部分
   • 验证安装：uvx --version

安装

安装并验证 uvx 正常工作后，将以下配置添加到您的 mcp.json 配置文件中。根据您使用的客户端类型（kiro/cline/amazon-q），mcp.json 的位置会有所不同。添加配置并重启 IDE 后，威胁建模 MCP 服务器将自动通过 uvx 直接从本 GitHub 仓库安装。

注意： 此MCP服务器用于威胁建模的工具已添加到 autoApprove 中，以提升用户体验，实现无缝操作，无需对每个工具调用进行手动批准提示。所有工具均为服务器内部工具，不进行外部API调用。如果您希望每次调用时审查并批准每个工具，则需要将 autoApprove 数组替换为："autoApprove": []

配置

将以下内容添加到您的MCP客户端配置中：