Checkpoint MCP Chat

Check Point MCP聊天

基于人工智能的检查站基础设施安全操作平台

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概述

Check Point MCP Chat通过与模型上下文协议（MCP）服务器直接集成，为Check Point基础设施管理提供了一个对话界面。该平台采用双LLM架构，跨11个专用Check Point MCP服务器编排查询，使管理员能够通过自然语言执行车队范围的分析、策略审查和故障排除操作。

主要特点

基础设施集成

• 将API直接连接到Check Point管理服务器和网关
• 跨11种MCP服务器类型的自动查询编排
• 全车队数据聚合，具有自动分页和重复数据删除功能
• 实时访问策略、日志、配置和诊断

AI架构

• 双LLM设计：用于查询规划的意图分析器，用于检查点特定分析的安全模型
• 智能参数提取（网关名称、时间范围、IOC、层名称）
• 具有验证和错误处理功能的抗幻觉保护措施
• 与Check Point GUI表匹配的结构化输出格式（NAT、Access、HTTPS规则）

安全

• 用于凭证存储的AES-256-CBC加密
• 基于主密码的密钥推导
• 对环境变量进行运行时凭据解密
• 持续审计日志记录
• 本地（Ollama）或云（OpenRouter）LLM部署选项

作战能力

• 政策和规则分析，识别合规差距
• 多网关威胁搜索和IOC相关性
• SSL/TLS检查故障排除与证书验证
• 具有并行工具执行的网关性能诊断
• 通过威胁仿真云沙箱进行基于文件的恶意软件分析

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支持的MCP服务器

检查点MCP存储库:

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网关脚本执行器

用于通过管理API在Check Point网关上执行诊断命令的可选功能 run-script 终点。

安全模型

• 白名单验证（来自Check Point R81/R82 CLI参考的120多个批准命令）
• 基于模式的破坏性操作阻断（cpstop、kill、rm、配置更改）
• 特殊字符过滤（管道、重定向、命令替换）
• 非交互式执行（仅限快照命令）
• 带有时间戳的持久审计日志记录

批准的命令类别

• 系统诊断： show version, fw ver, uptime
• 网络状态： ifconfig, netstat -rn, ip route show
• 防火墙检查： fw stat, fw ctl pstat, fwaccel stat
• 集群HA： cphaprob state, cphaprob -a if
• 性能监控： top -n 1, cpstat os -f all
• VPN状态： vpn tu tlist, cpstat vpn

受阻操作

• 服务控制： cpstop, cpstart, api restart
• 进程终止： kill, pkill, killall
• 文件系统修改： rm, mv, chmod, dd
• 配置更改： set, add, delete, commit
• 交互式外壳： vpn shell, cpview, cpconfig

先决条件

• 使用“网关”管理API用户→ 脚本（写入）权限
• 在“网关脚本执行器（高级）”下的设置UI中启用

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安装

先决条件

• Python 3.11、3.12或3.13 （由于依赖性限制，Python 3.14+尚不支持）
• Node.js 16+
• Git
• LLM提供者： 奥拉玛 （本地）或 OpenRouter API密钥（云）
• 仅限Windows：建议使用Microsoft C++构建工具（通过Node.js安装自动安装-请参阅Windows安装说明）

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macOS

1.安装Homebrew（如果未安装）

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2.安装依赖项

brew install python@3.11 node git

3.克隆存储库和设置

git clone https://github.com/MauriAntero/checkpoint-mcp-chat.git
cd checkpoint-mcp-chat
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .

4.运行应用程序

streamlit run app.py --server.port 15000

访问地址： http://localhost:15000

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乌班图

1.更新系统并安装依赖项

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv nodejs npm git

2.克隆存储库和设置

git clone https://github.com/MauriAntero/checkpoint-mcp-chat.git
cd checkpoint-mcp-chat
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .

3.运行应用程序

streamlit run app.py --server.port 15000

访问地址： http://localhost:15000

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视窗

1.安装Python

• 下载 Python 3.12 （推荐）或 3.13:

- Python 3.12.12 （推荐）： 直接下载 -点击“Windows安装程序（64位）” - Python 3.13.8: 直接下载 -点击“Windows安装程序（64位）” - 替代：从安装 微软商店 （Python 3.12）或 商店 （Python 3.13） - ⚠️ 不要使用Python 3.14 -依赖项（PyArrow）还没有轮子

• 关键的：检查 “将Python添加到PATH” 安装期间
• 验证安装：

  python --version
  pip --version

应显示： Python 3.12.x 或 Python 3.13.x

2.安装Node.js

• 下载Node.js 18+LTS
• 关键的：在安装过程中，勾选此框 “自动安装必要的工具”

- 这将安装Chocolatey和构建工具（Python、Visual Studio构建工具） - MCP npm包和Python加密包需要 - 稍后保存故障排除

• 完成安装并允许运行安装后脚本（打开PowerShell窗口）
• 重新启动终端/PowerShell 安装完成后
• 验证安装：

  node --version
  npm --version

3.安装Git

• 从下载Git git-scm.com
• 使用默认设置安装
• 验证安装：

  git --version

4.克隆存储库

打开 命令提示符 或 PowerShell:

git clone https://github.com/MauriAntero/checkpoint-mcp-chat.git
cd checkpoint-mcp-chat

5.创建虚拟环境

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

备注：如果在PowerShell中看到有关执行策略的错误，请运行：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

6.安装Python依赖项

pip install --upgrade pip
pip install -e .

故障排除:

如果您看到以下错误 PyArrow 构建失败或CMake生成器问题：

• 解决方案：强制pip使用预构建的轮子，而不是从源构建：

  pip install --upgrade pip setuptools wheel
  pip install pyarrow --only-binary=:all:
  pip install -e .

如果您看到以下错误 cryptography 软件包或“需要Microsoft Visual C++14.0”：

• 下载并安装 Microsoft C++构建工具
• 安装时，选择“用C++进行桌面开发”
• 重新启动命令提示符/PowerShell并重试安装

7.验证Streamlit配置

这 .streamlit/config.toml 文件包含在内。如果缺少，请创建它：

mkdir .streamlit
notepad .streamlit\config.toml

粘贴此内容：

[server]
headless = true
address = "0.0.0.0"
port = 15000

[theme]
primaryColor = "#EE0C5D"
backgroundColor = "#f5f7fa"
secondaryBackgroundColor = "#FFFFFF"
textColor = "#1a1a1a"
font = "sans serif"

[browser]
gatherUsageStats = false

8.运行应用程序

streamlit run app.py --server.port 15000

访问地址： http://localhost:15000

备注：Windows防火墙可能会提示网络访问-单击“允许访问”

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配置

初始设置

1. 设置凭据加密的主密码
2. 配置LLM提供程序（Ollama或OpenRouter）
3. 添加MCP服务器凭据

LLM提供程序配置

Ollama（当地部署）

# Install from https://ollama.ai
ollama serve

# Pull models
ollama pull llama3.1:70b    # Planner model
ollama pull llama3.1:8b     # Security model

配置Ollama服务器： http://localhost:11434

OpenRouter（云部署）

1. 从获取API密钥 openrouter.ai
2. 在应用程序设置中配置
3. 推荐型号：

- 计划员： anthropic/claude-3.5-sonnet - 安全： meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

备注：测试表明，与本地模型相比，OpenRouter模型为复杂的安全分析提供了卓越的性能。

MCP服务器配置

1. 导航到“设置”(⚙️)
2. 扩展目标MCP服务器
3. 输入凭据：

- 云：S1C URL、客户端ID、密钥、租户ID - 前提的：管理主机，API密钥

1. 保存配置（自动安装npm包）
2. 启动服务器

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用法

查询示例

基本操作

"Show all firewall policies"
"Analyze recent security threats"
"Check HTTPS inspection status on cp-gw"
"List VPN tunnels"

高级操作

"Troubleshoot connectivity from 192.168.1.15 to 212.59.66.78 in last 24 hours"
"Review NAT and Access policies on prod-gw and identify overly permissive rules"
"Search all gateways for connections to IP 185.220.101.45"
"Debug SSL decryption failures with certificate analysis"
"Analyze gateway performance metrics across production infrastructure"

恶意软件分析

1. 通过UI上传文件
2. 查询： "Analyze this file for malware"
3. 系统执行：哈希计算→ 威胁仿真提交→ 报表检索

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故障排除

端口冲突

# macOS/Linux
lsof -i :15000
streamlit run app.py --server.port 8501

# Windows
netstat -ano | findstr :15000
streamlit run app.py --server.port 8501

Ollama连接故障

# Verify service status
curl http://localhost:11434/api/version

# Start service
ollama serve

Python模块错误

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
venv\Scripts\activate     # Windows

# Reinstall dependencies
pip install -e .

MCP包安装失败

# Update npm
npm install -g npm@latest

# Clear cache
npm cache clean --force

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建筑

双LLM系统

1. 计划模型：意图分析、参数提取、执行计划
2. 安全模型：Check Point域分析、威胁相关性、策略解释

安全实施

• AES-256-CBC凭证加密
• 主密码密钥推导（PBKDF2）
• 运行时环境变量注入
• 带有时间戳的持久审计日志记录
• 磁盘上没有明文秘密

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许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

致谢

内置Check Point MCP服务器、Streamlit和LLM基础设施（Ollama/OpenRouter）

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版本0.0.1 |为Check Point管理员打造！