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MCP Server · 安全风控

DefectDojo MCP

DefectDojo MCP Server是一个为开源漏洞管理工具DefectDojo提供的模型上下文协议服务器实现,允许AI代理和其他MCP客户端以编程方式与DefectDojo API交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
安全工具Python自动化测试

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作者 / 组织
jamiesonio
提供方
jamiesonio
运行时
Python

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选型结论

DefectDojo MCP 属于安全风控类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

安全风控

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

uvx defectdojo-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "defectdojo-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "defectdojo-mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

破坏Dojo MCP服务器

特性

此MCP服务器公开了用于管理关键DefectDojo实体的工具:

  • 调查结果: 获取、搜索、创建、更新状态和添加注释。
  • 产品: 列出可用产品。
  • 约定事项: 列出、检索详细信息、创建、更新和结束预约。

安装与运行

有几种方法可以运行此服务器:

使用 uvx (推荐)

uvx 在临时虚拟环境中执行Python应用程序,自动安装依赖项。

uvx defectdojo-mcp

使用 pip

您可以使用以下命令将该包安装到Python环境中 pip.

# Install directly from the cloned source code directory
pip install .

# Or, if the package is published on PyPI
pip install defectdojo-mcp

通过pip安装后,使用以下命令运行服务器:

defectdojo-mcp

配置

服务器需要以下环境变量才能连接到DefectDojo实例:

  • DEFECTDOJO_API_TOKEN (必需的):用于身份验证的DefectDojo API令牌。
  • DEFECTDOJO_API_BASE (必需的):DefectDojo实例的基本URL(例如。, https://your-defectdojo-instance.com).

您可以在MCP客户端的设置文件中配置这些。下面是一个使用 uvx 命令:

{
  "mcpServers": {
    "defectdojo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["defectdojo-mcp"],
      "env": {
        "DEFECTDOJO_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
        "DEFECTDOJO_API_BASE": "https://your-defectdojo-instance.com"
      }
    }
  }
}

如果您使用以下方式安装了该软件包 pip,配置如下:

{
  "mcpServers": {
    "defectdojo": {
      "command": "defectdojo-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "DEFECTDOJO_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
        "DEFECTDOJO_API_BASE": "https://your-defectdojo-instance.com"
      }
    }
  }
}

可用工具

以下工具可通过MCP接口使用:

  • get_findings:使用筛选(product_name、状态、严重性)和分页(限制、偏移)检索结果。
  • search_findings:使用文本查询、过滤和分页搜索结果。
  • update_finding_status:更改特定发现的状态(例如,活动、已验证、假阳性)。
  • add_finding_note:为发现添加文本注释。
  • create_finding:创建与测试关联的新发现。
  • list_products:列出具有过滤(名称、prod_type)和分页的产品。
  • list_engagements:列出具有过滤(product_id、状态、名称)和分页功能的活动。
  • get_engagement:通过ID获取特定参与的详细信息。
  • create_engagement:为产品创建新的参与度。
  • update_engagement:修改现有约定的详细信息。
  • close_engagement:将订婚标记为已完成。

*(有关每个工具的详细使用示例,请参阅下面的原始README内容)*

使用示例

*(注意:这些示例假设MCP客户端环境能够调用 use_mcp_tool)*

获取调查结果

# Get active, high-severity findings (limit 10)
result = await use_mcp_tool("defectdojo", "get_findings", {
    "status": "Active",
    "severity": "High",
    "limit": 10
})

搜索结果

# Search for findings containing 'SQL Injection'
result = await use_mcp_tool("defectdojo", "search_findings", {
    "query": "SQL Injection"
})

更新查找状态

# Mark finding 123 as Verified
result = await use_mcp_tool("defectdojo", "update_finding_status", {
    "finding_id": 123,
    "status": "Verified"
})

在查找中添加注释

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "add_finding_note", {
    "finding_id": 123,
    "note": "Confirmed vulnerability on staging server."
})

创建查找结果

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "create_finding", {
    "title": "Reflected XSS in Search Results",
    "test_id": 55, # ID of the associated test
    "severity": "Medium",
    "description": "User input in search is not properly sanitized, leading to XSS.",
    "cwe": 79
})

产品列表

# List products containing 'Web App' in their name
result = await use_mcp_tool("defectdojo", "list_products", {
    "name": "Web App",
    "limit": 10
})

列出约定事项

# List 'In Progress' engagements for product ID 42
result = await use_mcp_tool("defectdojo", "list_engagements", {
    "product_id": 42,
    "status": "In Progress"
})

获得参与度

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "get_engagement", {
    "engagement_id": 101
})

创建参与度

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "create_engagement", {
    "product_id": 42,
    "name": "Q2 Security Scan",
    "target_start": "2025-04-01",
    "target_end": "2025-04-15",
    "status": "Not Started"
})

更新参与度

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "update_engagement", {
    "engagement_id": 101,
    "status": "In Progress",
    "description": "Scan initiated."
})

亲密接触

result = await use_mcp_tool("defectdojo", "close_engagement", {
    "engagement_id": 101
})

发展

设置

  1. 克隆存储库。
  2. 建议使用虚拟环境:
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate # On Windows use `.venv\Scripts\activate`
  1. 安装依赖关系,包括开发依赖关系:
   pip install -e ".[dev]"

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

贡献

欢迎投稿!请随时为bug、功能请求或问题打开问题。如果你想贡献代码,请先打开一个问题来讨论拟议的更改。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

漏洞管理Python本地部署API集成安全工具自动化测试开源软件

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

资产与漏洞排查

批量查询资产和漏洞信息,输出待修清单。

日志审计

从日志里筛出异常访问和高风险操作。

合规检查

按规则核对配置项,记录不符合项。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在安全风控场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

DefectDojo MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx defectdojo-mcp,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

DefectDojo MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

DefectDojo MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

DefectDojo MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

DefectDojo MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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