falcon-mcp

falcon-mcp ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der KI-Agenten mit der CrowdStrike Falcon-Plattform verbindet und intelligente Sicherheitsanalysen in Ihren agentischen Workflows ermöglicht. Er bietet programmatischen Zugriff auf wesentliche Sicherheitsfunktionen – einschließlich Erkennungen, Bedrohungsinformationen und Host-Verwaltung – und legt damit das Fundament für erweiterte Sicherheitsoperationen und Automatisierung.

[!IMPORTANT] 🚧 Öffentliche Vorschau: Dieses Projekt befindet sich derzeit in der öffentlichen Vorschau und wird aktiv weiterentwickelt. Funktionen und Funktionalität können sich vor der stabilen Version 1.0 ändern. Wir ermutigen zur Erkundung und zum Testen, bitten jedoch, Produktionsbereitstellungen zu vermeiden. Wir freuen uns über Ihr Feedback über GitHub Issues, um die endgültige Version mitzugestalten.

Dokumentation

Die vollständige Dokumentation finden Sie unter developer.crowdstrike.com/falcon-mcp.

Related MCP server: falcon-mcp

Module

Weitere Informationen zu erforderlichen API-Bereichen, verfügbaren Tools und FQL-Ressourcen finden Sie in der Modulübersicht.

Schnellstart

Installation

Mit uv (empfohlen)

uv tool install falcon-mcp

Mit pip

pip install falcon-mcp

Konfiguration

Legen Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen fest (oder verwenden Sie eine .env-Datei – siehe Konfigurationsanleitung):

export FALCON_CLIENT_ID="your-client-id"
export FALCON_CLIENT_SECRET="your-client-secret"
export FALCON_BASE_URL="https://api.crowdstrike.com"

Ausführen

falcon-mcp

Siehe den Erste-Schritte-Leitfaden für vollständige Installations- und Konfigurationsdetails.

Editor-Integration

Verwendung von uvx (empfohlen)

{
  "mcpServers": {
    "falcon-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--env-file",
        "/path/to/.env",
        "falcon-mcp"
      ]
    }
  }
}

Mit Modulauswahl

{
  "mcpServers": {
    "falcon-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--env-file",
        "/path/to/.env",
        "falcon-mcp",
        "--modules",
        "detections,hosts,intel"
      ]
    }
  }
}

Docker

{
  "mcpServers": {
    "falcon-mcp-docker": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--env-file",
        "/full/path/to/.env",
        "quay.io/crowdstrike/falcon-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Siehe den Nutzungsleitfaden für alle Befehlszeilenoptionen, Modulkonfiguration und Bibliotheksnutzung.

Container-Nutzung

# Pull the latest image
docker pull quay.io/crowdstrike/falcon-mcp:latest

# Run with .env file (stdio transport)
docker run -i --rm --env-file /path/to/.env quay.io/crowdstrike/falcon-mcp:latest

# Run with streamable-http transport (add --api-key when the port is reachable beyond localhost)
docker run --rm -p 8000:8000 --env-file /path/to/.env \
  quay.io/crowdstrike/falcon-mcp:latest \
  --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --api-key your-secret-key

[!CAUTION] HTTP-Transporte haben standardmäßig keine Authentifizierung. Die Bindung an eine Nicht-Loopback-Adresse (--host 0.0.0.0) legt einen nicht authentifizierten Server offen, den jeder, der den Port erreichen kann, mit Ihren CrowdStrike-Anmeldeinformationen steuern kann. Behalten Sie für die lokale Nutzung die standardmäßige Loopback-Bindung bei und setzen Sie --api-key, sobald Sie an mehr als die Loopback-Adresse binden. Verwaltete Laufzeitumgebungen wie AWS Bedrock AgentCore und Google Cloud Run sitzen hinter einer eigenen Netzwerk-Sicherheitsebene, daher gilt dies nicht für sie. Siehe den Konfigurationsleitfaden.

Siehe den Leitfaden zur Docker-Bereitstellung für lokales Erstellen, benutzerdefinierte Ports und erweiterte Konfigurationen.

Dynamischer Modus

Das gleichzeitige Ausführen vieler Module bläht das Kontextfenster auf, das jeder KI-Client vorhalten muss. Der dynamische Modus ersetzt die vollständige Tool-Oberfläche durch drei Tools — falcon_list_enabled_tools, um jedes auf dem Server verfügbare Tool zu sehen, falcon_search_tools, um Kandidaten-Tools per Schlüsselwort zu finden und dann das Parameterschema für das gewählte Tool abzurufen, und falcon_execute_tool, um es auszuführen — sodass Agents nur die Schemas laden, die sie tatsächlich benötigen.

falcon-mcp --dynamic
# or: FALCON_MCP_DYNAMIC=true

Siehe den Leitfaden zum dynamischen Modus für den vollständigen Workflow „Entdecken → Ausführen“ und die damit verbundenen Kompromisse.

Einschränken, was ein Server tun kann

--modules ist pro Modul eine Alles-oder-nichts-Entscheidung: Wenn Sie ein Modul aktivieren, um seine Such-Tools zu erhalten, werden auch alle ändernden Tools offengelegt, die es mit sich bringt. Drei Optionen auf Tool-Ebene engen diese Oberfläche ein.

# Investigation-only server: no tool that mutates tenant state is registered
falcon-mcp --read-only

# Expose exactly two tools, nothing else
falcon-mcp --tools falcon_search_detections,falcon_search_hosts

# Keep the module, drop one tool
falcon-mcp --modules hostgroups --exclude-tools falcon_delete_host_groups

# All of detections, plus one tool from a module you did not enable
falcon-mcp --modules detections --tools falcon_search_applications

Tool-Namen sind die mit falcon_ beginnenden Namen, die Ihr Client anzeigt. Ein nicht erkannter Name bricht den Start ab, anstatt ignoriert zu werden, sodass ein Tippfehler in einer Sperrliste nicht stillschweigend ein Tool ungeschützt lassen kann.

Kombinieren der Optionen

--tools ist additiv, kein einschränkender Filter. Die Option gewährt einzelne Tools zusätzlich zu den Modulen, die --modules bereits aktiviert hat, und greift dabei über die Modulgrenze hinweg:

• Für sich allein registriert --tools X nur X — standardmäßig werden keine Module geladen.

• --modules detections --tools X registriert jedes Tool aus detections plus X, selbst wenn X zu einem Modul gehört, das nicht aktiviert ist. Dieses Modul steuert nur X bei, nicht seine gesamte Oberfläche, und falcon_list_enabled_modules listet es nicht auf. falcon_list_enabled_tools listet X dagegen auf — es meldet die auf dem Server verfügbaren Tools und ist damit die verlässliche Antwort auf „Ist diese Funktion hier verfügbar?“

Zum Entfernen verwenden Sie --exclude-tools oder --read-only. Alle vier Stellschrauben lassen sich kombinieren und werden in einer festen Reihenfolge angewendet:

1. --exclude-tools entfernt ein Tool bedingungslos, auch wenn --tools es nennt.

2. --read-only entfernt jedes ändernde Tool bedingungslos, auch wenn --tools es nennt.

3. --tools fügt die von ihm genannten Tools hinzu und umgeht dabei die Modulschranke.

4. --modules bestimmt, welche Tools standardmäßig Kandidaten sind.

Da die ersten beiden Regeln immer gewinnen, können --read-only und --exclude-tools bedenkenlos als verbindliche Untergrenze für alle Bereitstellungen festgelegt werden: Eine additive --tools-Liste kann nicht über sie hinausgehen. Um „alles durchsuchen, nichts ändern und dieses eine Tool nicht einmal anbieten“ auszudrücken, kombinieren Sie beide:

falcon-mcp --read-only --exclude-tools falcon_execute_rtr_read_only_command

Die Filterung gilt auch für den dynamischen Modus — ein zurückgehaltenes Tool fehlt in den Ergebnissen von falcon_search_tools und wird von falcon_execute_tool abgelehnt. Da der dynamische Modus anhand des Namens weiterleitet, anstatt Tools einzeln zu registrieren, stellt diese Ablehnung klar, dass das Tool existiert, aber von der Serverkonfiguration zurückgehalten wird, und nennt die eine verantwortliche Regel. Ein Agent meldet also ein deaktiviertes Tool als deaktiviert, anstatt dem Benutzer zu sagen, die Funktion existiere nicht. falcon_list_enabled_tools enthält in beiden Modi ein Feld filters_active, sobald eine Regel wirksam ist. Das Startprotokoll meldet, welche Regeln aktiv sind und wie viele Tools --read-only und --exclude-tools zurückgehalten haben, damit Sie bestätigen können, was Sie bereitgestellt haben. Führen Sie den Server mit --debug aus, um die zurückgehaltenen Tools namentlich zu sehen.

Diese Optionen filtern Tools, nicht Ressourcen. Die FQL-Leitfaden-Ressource eines zurückgehaltenen Tools bleibt verfügbar — Leitfäden sind statische Felddokumentationen ohne Mandantendaten.

Bereitstellungsoptionen

• Amazon Bedrock AgentCore

• Google Cloud (Agent Platform / Gemini Enterprise)

Mitwirken

# Clone and install
git clone https://github.com/CrowdStrike/falcon-mcp.git
cd falcon-mcp
uv sync --all-extras

# Run tests
uv run pytest

[!IMPORTANT] Dieses Projekt verwendet Conventional Commits für automatisierte Releases. Bitte befolgen Sie das Format für Commit-Nachrichten, das in unserem Mitwirkungsleitfaden beschrieben ist.

Entwicklerdokumentation

• Dokumentationsleitfaden: Architektur- und Wartungsleitfaden für die Dokumentation

• Leitfaden zur Modulentwicklung: Anleitung zur Implementierung neuer Module

• Leitfaden zur Ressourcenentwicklung: Anleitung zur Implementierung von Ressourcen

• Leitfaden zu Integrationstests: Leitfaden für die Durchführung von Integrationstests mit echten API-Aufrufen

Registries

falcon-mcp wird in öffentlichen MCP-Katalogen veröffentlicht, damit es in kompatiblen Clients gefunden und mit einem Klick eingerichtet werden