mcp-cybersec-server

MCP Server de apoyo a operaciones de ciberseguridad — construido sobre el protocolo Model Context Protocol (Anthropic) y la API pública de CIRCL Vulnerability-Lookup.

Práctica 2 del Módulo 8 (Diseño y Publicación de Interfaces para Herramientas IA) del Máster en IA aplicada a la Ciberseguridad.

✨ ¿Qué expone este servidor?

Related MCP server: CVE MCP Server

🏗️ Arquitectura

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│   MCP HOST  (MCP Inspector / VS Code Copilot Agent)│
│   Usuario  →  LLM  →  decide qué invocar           │
└──────────────────────┬─────────────────────────────┘
                       │  stdio (JSON-RPC 2.0)
                       ▼
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│              MCP SERVER (Python + FastMCP)         │
│   ├─ 3 tools   ├─ 2 resources   └─ 1 prompt        │
│   Capa de negocio: circl_client · cve_parser ·     │
│                    models · logger                 │
└──────────────────────┬─────────────────────────────┘
                       │  HTTPS
                       ▼
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│   CIRCL Vulnerability-Lookup API (v5.2.0)          │
└────────────────────────────────────────────────────┘

📂 Estructura del proyecto

mcp-cybersec-server/
├── src/
│   ├── server.py                 # Ensamblado FastMCP
│   ├── circl_client.py           # Cliente HTTP + reintentos con backoff
│   ├── cve_parser.py             # Parser CVE Record 5.x (CVSS multinivel)
│   ├── models.py                 # Modelos Pydantic (contratos)
│   ├── logger.py                 # Logger estructurado (stderr)
│   └── tools/
│       ├── search_cve_by_id.py
│       ├── search_cves_by_keyword.py
│       └── summarize_cve_risk.py
├── resources/
│   ├── playbook_high_risk.md
│   └── risk_matrix.json
├── prompts/
│   └── analyze_asset_vulnerabilities.py
├── tests/
│   ├── test_circl_connectivity.py
│   ├── test_tools.py
│   ├── test_resources.py
│   ├── test_prompt.py
│   └── test_error_handling.py
├── .vscode/mcp.json              # Config MCP para VS Code nativo
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
└── README.md

🚀 Instalación

Requisitos previos

• Python 3.10+ (probado con 3.14.2)

• Node.js 18+ (solo si vas a usar MCP Inspector)

• VS Code 1.99+ (si vas a usar VS Code como MCP Host)

• GitHub Copilot Chat (extensión oficial, incluye modo Agent con soporte MCP)

• Conexión a Internet para consultar CIRCL

Instalación paso a paso (Windows / PowerShell)

# 1) Clonar y entrar al proyecto
git clone <URL_DEL_REPO> mcp-cybersec-server
cd mcp-cybersec-server

# 2) Crear entorno virtual
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# 3) Instalar dependencias
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

# 4) Verificar entorno
python -c "from mcp.server.fastmcp import FastMCP; print('SDK MCP listo')"
python tests\test_circl_connectivity.py

▶️ Lanzar el servidor

El servidor soporta dos modos de arranque, según el Host que lo consuma:

Modo módulo (VS Code Copilot Agent, Claude Desktop, cualquier Host stdio)

python -m src.server

Modo herramienta (MCP Inspector oficial de Anthropic)

mcp dev src\server.py

Esto lanza el Inspector en http://localhost:6274 con un token pre-cargado. Al abrirse el navegador, verás el panel de configuración; ajusta:

• Transport Type: STDIO

• Command: python

• Arguments: -m src.server

Pulsa Connect.

🔌 Integración con MCP Hosts

VS Code + GitHub Copilot Chat (modo Agent) — recomendado para uso interactivo

Con VS Code 1.99+ y la extensión GitHub Copilot Chat instalada:

1. Asegúrate de tener sesión iniciada en GitHub Copilot (plan Free es suficiente).

2. Abre .vscode/mcp.json — ya viene configurado en el repositorio.

3. Haz clic en el CodeLens ▷ Start que aparece encima del bloque "servers".

4. Abre el chat con Ctrl+Alt+I y usa el modo Agent.

5. El Agent detecta automáticamente las tools y las invoca cuando el prompt lo requiera.

{
  "servers": {
    "mcp-cybersec-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "${workspaceFolder}/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "${workspaceFolder}",
      "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" }
    }
  }
}

MCP Inspector oficial — recomendado para validación técnica

Ya explicado arriba con mcp dev src\server.py. Muestra el JSON crudo de cada intercambio, lo que resulta especialmente útil para depuración y para la memoria académica.

🧪 Suite de pruebas

Todos los tests se ejecutan directamente con Python (sin pytest, para minimizar dependencias):

# Conectividad con la API CIRCL
python tests\test_circl_connectivity.py

# Funcional de las 3 tools
python tests\test_tools.py

# Validación de los 2 resources
python tests\test_resources.py

# Plantilla del prompt
python tests\test_prompt.py

# Manejo robusto de errores (6 escenarios críticos)
python tests\test_error_handling.py

🧠 Ejemplos de uso desde Copilot Agent

Una vez conectado el servidor, puedes disparar preguntas naturales que activarán las tools automáticamente:

• "Muéstrame los detalles de CVE-2021-44228 usando el MCP server mcp-cybersec-server."

• "¿Qué CVEs recientes afectan a apache/log4j?"

• "Actúa como analista SOC. Tengo un servidor Log4j 2.14 expuesto a Internet. Consulta CVE-2021-44228, resume el riesgo, lee la risk_matrix y dame un análisis integral con acciones 24h."

El prompt registrado analyze_asset_vulnerabilities acepta cinco parámetros:

🛡️ Manejo de errores

El servidor implementa tres capas de robustez:

1. Reintentos con backoff exponencial en el cliente CIRCL (3 intentos, delays 1.5s / 3s / 6s) para códigos 5xx y timeouts.

2. Excepciones específicas del dominio (CVENotFoundError, CIRCLAPIError, ValueError).

3. Envoltorio con logging estructurado en el servidor — todos los eventos van a stderr para no interferir con el transporte stdio de MCP.

⚠️ Particularidades de la API de CIRCL

Durante el desarrollo descubrí varias particularidades del endpoint público de CIRCL que conviene documentar:

• El endpoint de búsqueda válido es /api/vulnerability/search/{vendor}/{product} (no acepta keyword libre).

• Los nombres de vendor/product en containers.cna.affected[] no coinciden con el índice de /browse/. Ejemplo: en el record aparece "Apache Software Foundation / Apache Log4j2", pero el índice usa vendor=apache / product=log4j.

• La respuesta de /search es un dict con results.cvelistv5 y results.nvd como sub-fuentes; cada item viene como tupla [cve_id, record].

• El CVSS puede estar en containers.cna.metrics o en containers.adp[*].metrics (por ejemplo, CVE-2021-44228 solo tiene CVSS publicado por el ADP de CISA).