Splunk MCP Soc

用于SOC运营的Splunk MCP

  

用于Splunk SOC操作的AI原生MCP（模型上下文协议）服务器，具有自动调查工具、标签采集和DeepTempo集成功能。

🎯 概述

该项目扩展了以下功能 livehybrid/splunk mcp 通过Claude Desktop和其他MCP客户端，为人工智能驱动的安全调查设计了SOC特定的丰富工具和安全控制。

主要特点

• 传统SOC工作流程 -IP旋转、横向运动检测、数据泄露分析
• AI原生调查 -跨平台关联、攻击时间线重建
• 标签采集 -Splunk字段标签的自动发现和映射
• 生产安全 -输入验证、审计日志记录、输出净化
• 多模式操作 -用于灵活部署的SSE、STDIO和API模式

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• Splunk企业或云实例
• pip（包含在Python中）

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/mando222/splunk-mcp-soc.git
   cd splunk-mcp-soc

1. 安装依赖项：

使用pip（推荐）：

   pip install -r requirements.txt

或使用紫外线：

   uv sync

或者诗歌：

   poetry install

1. 配置环境变量：

创建 .env 文件：

   SPLUNK_HOST=localhost
   SPLUNK_PORT=8089
   SPLUNK_USERNAME=admin
   SPLUNK_PASSWORD=your-password
   SPLUNK_SCHEME=https
   VERIFY_SSL=false

1. 测试连接：

   python test_connection.py

1. 运行MCP服务器：

   # STDIO mode (for Claude Desktop)
   python splunk_mcp.py stdio

   # SSE mode (default)
   python splunk_mcp.py

   # API mode
   python splunk_mcp.py api

🛠️ 可用的MCP工具

核心业务

• 健康检查 -验证Splunk连接和可用应用程序
• 拼 -检查MCP服务器状态
• 当前用户 -获取经过身份验证的用户信息
• list_users -列出所有Splunk用户和角色

索引和搜索管理

• list_index -列出所有可访问的索引
• get_index_info -获取特定索引的详细信息
• 索引和来源类型 -综合索引和源类型映射
• 搜索_插件 -执行具有时间范围的Splunk搜索查询
• list_saved_search -查看已保存的搜索

KV门店运营

• list_kvstore_collections -列出所有KV商店收藏
• create_kvstore_collection -创建新收藏
• 删除库集合 -删除收藏

SOC调查工具

• pivot_by-ip -调查特定IP地址的所有活动
• 查找_侧向移动 -检测横向运动模式
• calculate_data_exfiltering -分析和量化数据泄露
• build_attack_timeline -构建按时间顺序排列的攻击时间表
• 关联_与_临时_查找 -与DeepTempo研究结果的交叉引用

威胁情报集成

• 强化三重电话 -利用来自多个来源的声誉数据丰富IP

- 查询AbuseIPDB、AlienVault OTX和内部Splunk威胁列表 - 提供声誉评分、威胁类型和置信度

• check_ioc_计算 -对任何IOC（IP、域、哈希、URL）进行快速信誉检查

- 自动检测IOC类型并提供可操作的判断

• add_to_thrait_list -将已确认的IOC添加到Splunk威胁情报中

- 支持过期和自动清理

• get_mitre_attack_context -获取详细的MITRE ATT&CK技术信息

- 将研究结果映射到战术、技术和程序 - 包括检测方法和缓解措施

自动响应操作

• block_ip_address -在防火墙/代理级别阻止恶意IP

- 临时或永久性封锁 - 具有可配置持续时间的自动解锁功能

• 隔离主机 -隔离网络中受感染的主机

- 完全、部分或仅监控隔离级别 - 与NAC和端点安全工具集成

• 创建_事故_票 -在ITSM平台上自动创建工单

- ServiceNow、Jira或本地Splunk事件跟踪 - 自动优先级和SLA计算

• send_alert_notification -将警报推送到通信渠道

- Slack、Microsoft Teams、PagerDuty、电子邮件、短信 - 基于严重性的路由

高级分析和异常检测

• 检测异常 -时间序列数据的统计异常检测

- 基于Z-score的检测，灵敏度可配置 - 识别尖峰、低谷和异常模式

• identify_rare_events -查找统计上罕见的事件

- 检测新流程、域或行为 - 适用于零日和APT检测

• 基线_正常行为 -建立行为档案

- 了解用户、主机或服务的正常模式 - 实现基于偏差的威胁检测

标签采集

• 收获标签 -从Splunk索引中发现字段标签和模式

- 可配置范围（仅限所有索引、特定索引或CIM字段） - 返回字段名、类型、示例值和元数据 - 支持按索引和时间范围过滤

• get_field_summary -获取特定字段的详细信息

- 深入了解字段值、分布和关系 - 有助于了解单个字段的使用情况

• export_labels_to_deeptempo -以DeepTempo兼容格式导出标签

- 可适应DeepTempo需求的通用JSON结构 - 集成工作流的可选文件导出

📊 演示场景

场景1：知识产权调查

Query: "Show me all activity from IP 10.1.42.42"

Results:
- 65 total events discovered
- 47 unique destinations contacted
- 10+ lateral movement attempts detected
- 1.2 GB data exfiltration identified

场景2：攻击时间表

Query: "Build attack timeline for 10.1.42.42 and correlate with DeepTempo"

Results:
- 32-day attack timeline reconstructed
- Initial compromise → lateral movement → exfiltration
- 12 similar incidents identified
- Complete MITRE ATT&CK mapping

场景3：威胁狩猎

Query: "Hunt for similar C2 beaconing patterns across all hosts"

Results:
- 3 additional compromised hosts found
- Common service account identified (jenkins_service)
- Botnet infrastructure mapped

🧪 测试

生成和摄取测试安全数据：

# Generate test data
python generate_test_data.py

# Ingest into Splunk
python ingest_test_data.py your-password

这创建了一个 mcp_demo 包含115个安全事件的索引：

• 50个C2信标事件
• 40次认证/横向移动事件
• 20个DNS隧道事件
• 5个数据泄露事件

运行测试套件：

pytest tests/

🐳 Docker支持

使用Docker Compose运行

1. SSE模式（默认）：

docker compose up -d mcp

1. API模式：

docker compose run --rm mcp python splunk_mcp.py api

1. STDIO模式：

docker compose run -i --rm mcp python splunk_mcp.py stdio

在Docker中运行测试

./run_tests.sh --docker

🔧 配置

环境变量

Claude桌面集成

添加到您的Claude桌面配置(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "splunk-soc": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/path/to/splunk-mcp-soc/splunk_mcp.py",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "SPLUNK_HOST": "localhost",
        "SPLUNK_PORT": "8089",
        "SPLUNK_USERNAME": "admin",
        "SPLUNK_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

📚 文档

🏗️ 建筑

Claude Desktop / MCP Client
    │
    ├── Splunk MCP Server (this project)
    │   ├── SOC Investigation Tools
    │   ├── Label Harvesting
    │   └── Splunk SDK Integration
    │
    └── DeepTempo MCP Server (separate)
        ├── Embedding Similarity Search
        ├── MITRE ATT&CK Mapping
        └── LogLM Analysis

🔐 安全考虑

当前实施情况

• ✅ SSL/TLS支持，可配置验证
• ✅ 基于令牌和基于凭证的身份验证
• ✅ 环境变量配置
• ✅ 所有工具的输入验证
• ✅ 审计日志支持

最佳实践

• 永不承诺 .env 文件
• 使用 VERIFY_SSL=true 生产中
• 定期轮换凭据
• 监控审核日志
• 使用最低权限Splunk帐户

🤝 贡献

欢迎投稿！请看 贡献.md 作为指导方针。

📝 学分

这个项目是建立在 livehybrid/splunk mcp v0.3.0版本，并对其进行了扩展：

• SOC专用调查工具
• 标签采集能力
• DeepTempo集成支持
• 增强的安全控制

依赖项

• 快速MCP -MCP服务器框架
• Splunk Python SDK -斯普伦克API客户端
• python解耦 -配置管理

📄 许可证

Apache许可证2.0-请参阅 许可证 了解详情。

🐛 故障排除

连接问题

# Test Splunk connectivity
python test_connection.py

# Check logs
tail -f splunk_mcp.log

Splunk中没有数据

# Ingest test data
python ingest_test_data.py your-password

# Verify in Splunk UI
index=mcp_demo | stats count by event_type

MCP服务器无法启动

• 验证 .env 文件存在正确的值
• 检查Python版本（需要3.10+）
• 确保Splunk可访问
• 查看错误日志

📞 支持

对于问题和疑问：

1. 检查 文档
2. 审查 错误记录
3. 在GitHub上打开一个问题

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采用FastMCP构建，用于AI原生安全操作 🚀