Qualys MCP

Qualys MCP服务器

⚠️ 非官方项目。 这是一个个人项目，旨在展示通过模型上下文协议将人工智能助手连接到Qualys的可行性。它不隶属于股份有限公司Qualys公司，也不由其背书或支持。

将AI助手连接到Qualys安全数据的MCP服务器。 7个工作流工具 涵盖漏洞管理、云安全、容器、合规性、补救等。纯Python，除了凭据之外没有配置。

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设置

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "qualys": {
      "command": "uvx",
      "args": ["qualys-mcp"],
      "env": {
        "QUALYS_USERNAME": "your-username",
        "QUALYS_PASSWORD": "your-password",
        "QUALYS_POD": "US2"
      }
    }
  }
}

集 QUALYS_POD 到您的平台POD-服务器自动导出正确的API和网关URL。

支持的Pod： US1 US2 US3 US4 EU1 EU2 EU3 IN1 CA1 AE1 UK1 AU1 KSA1

高级： 如果需要覆盖自动导出的URL，请设置 QUALYS_BASE_URL 和 QUALYS_GATEWAY_URL 明确地代替 QUALYS_POD。显式URL优先。

需要 紫外线: brew install uv 或 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

替代

pip install qualys-mcp
qualys-mcp

自签名证书

对于具有自签名证书的环境，请添加 "QUALYS_SSL_VERIFY": "false" 转到env块。

工具

7个工作流工具，可智能调度到所有Qualys模块的42个内部聚合器。每个工具自动处理路由、并发API调用、跨域关联和响应合成。

关键参数

调查

• target --CVE ID、威胁行为者、主机名、IP或自由文本主题
• depth — quick （~10s）/ standard （约20秒）/ deep （~45秒）
• scope — all / vulns / threats / assets / edr / fim

评估风险

• scope — all / cloud / containers / web / certs / assets
• tag / asset_group --按业务组筛选
• provider — aws / azure / gcp （云范围）
• asset_id --单一资产深度跳水

检查合规性

• framework — PCI / HIPAA / CIS / NIST / SOC2
• include_exceptions --包括风险接受

计划调解

• scope — all / patches / mitigations / program
• severity — critical / high / moderate
• cves / qids --检查特定漏洞的缓解范围

安全概述

• period — today / week / month
• quick --快速快照（~2s）与完整简报

对话示例

日常运营

"Give me a security overview"                  → security_overview(quick=True)
"What happened this week?"                     → security_overview(period="week")
"What should we patch first?"                  → plan_remediation(scope="patches", severity="critical")
"How's our compliance?"                        → check_compliance()

调查

"Tell me about CVE-2024-3400"                  → investigate(target="CVE-2024-3400")
"Are we exposed to ransomware?"                → investigate(target="ransomware")
"What do we know about Iranian threats?"        → investigate(target="iran")
"Investigate this host: 10.0.0.1"              → investigate(target="10.0.0.1", scope="edr")

风险评估

"What's our overall risk?"                     → assess_risk(scope="all")
"How's our cloud security?"                    → assess_risk(scope="cloud")
"Any container vulnerabilities?"               → assess_risk(scope="containers")
"Web app security status?"                     → assess_risk(scope="web")
"Show me risk for Production assets"           → assess_risk(tag="Production")

合规与补救

"Are we PCI compliant?"                        → check_compliance(framework="PCI")
"What's our patch coverage?"                   → plan_remediation(scope="patches")
"Is there a mitigation for CVE-2024-3400?"     → plan_remediation(cves=["CVE-2024-3400"])
"What security gaps do we have?"               → plan_remediation(scope="program")

多步骤工作流

"New critical CVE dropped — what do I need to know?"
→ investigate(target="CVE-...") → plan_remediation(cves=["CVE-..."]) → check_compliance()

"Prepare me for the weekly security standup"
→ security_overview(period="week") → assess_risk(scope="all") → plan_remediation(scope="patches")

"PCI audit prep"
→ check_compliance(framework="PCI", include_exceptions=True) → assess_risk(scope="all") → plan_remediation()

建筑

AI Assistant → qualys_mcp.py (7 tools) → workflows/ (dispatch + synthesis) → aggregators.py (42 functions) → api.py (HTTP + caching) → Qualys APIs

每个工作流工具：

1. 根据参数构建调度计划
2. 同时运行选定的聚合器
3. 将结果合并到统一的响应信封中
4. 应用跨域相关性
5. 返回优先调查结果和建议行动

演出

在89000个资产环境（US2 POD）上进行了测试：

Eval安全带

300个路由测试问题+900个变体+30个多回合对话工作流，用于自动评估。

# Install eval dependencies
pip install anthropic mcp python-dotenv pyyaml

# Run eval
python -m eval --quick

测试

# Unit tests (282 tests)
pip install pytest
pytest tests/ --ignore=tests/conversations -q

# Smoke test
bash test_tools.sh fast

Qualys PODs

许可证

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