🛡️ Wazuh Servidor MCP (Model Context Protocol)

Converse com o seu SIEM Wazuh em Português. Consulte alertas, investigue ameaças com SOAR/DFIR, verifique vulnerabilidades (CVEs), gerencie regras, decodificadores e execute ações de resposta ativa no seu ambiente Wazuh através de conversação natural com assistentes de IA (Antigravity IDE, LM Studio, Claude Desktop, VS Code).

🚀 Recursos e Funcionalidades

• 78 Ferramentas de Segurança 100% em Português: Ferramentas em snake_case prontas para uso por qualquer assistente MCP.

• Orquestrador de Triagem SOAR (investigar_incidente_wazuh): Investigação automática em 11 etapas (Alertas, Agente, Processos, Portas, Vulnerabilidades, IOCs, MITRE, FIM, Timeline, Risco e Contenção).

• Conformidade & Audit Regulatório: Relatórios automatizados para LGPD (Art. 46), NIST SP 800-53 e CIS Benchmark.

• Gestão de Regras e Decodificadores: Criação, modificação, testes (wazuh-logtest) e exclusão de regras e decodificadores XML customizados.

• Resposta Ativa e Contenção: Bloqueio de IPs em firewall, isolamento de hosts comprometidos, encerramento de processos e quarentena de arquivos com rollback.

• Suporte Duplo (HTTP SSE e Stdio Proxy): Inclui o wazuh-mcp-bridge.py para integração direta em clientes stdio com zero fricção.

Related MCP server: AI4IA-MCP-Server

📊 Matriz das 78 Ferramentas de Segurança em Português

🛠️ Guia de Início Rápido

Pré-requisitos

• Python 3.11+

• Wazuh Manager (v4.8.0+) com credenciais da API habilitadas (porta 55000)

• Wazuh Indexer (OpenSearch) na porta 9200 (necessário no Wazuh 4.8+ para busca de alertas e vulnerabilidades)

⚙️ Configuração Recomendada no Servidor Wazuh (Linux)

Para garantir que o servidor MCP consiga se conectar ao Wazuh a partir da sua rede local (ou máquina de desenvolvimento):

1. Liberar as Portas no Firewall do Linux:

   • UFW (Ubuntu / Debian):

     sudo ufw allow 55000/tcp comment 'Wazuh Manager API'
     sudo ufw allow 9200/tcp comment 'Wazuh Indexer OpenSearch'
     sudo ufw reload

   • Firewalld (RHEL / AlmaLinux / Rocky):

     sudo firewall-cmd --add-port=55000/tcp --permanent
     sudo firewall-cmd --add-port=9200/tcp --permanent
     sudo firewall-cmd --reload

2. Permitir Conexões Externas no Wazuh Indexer (/etc/wazuh-indexer/opensearch.yml): Por padrão, o OpenSearch pode vir escutando apenas em 127.0.0.1. Para permitir que o MCP Server consulte o Indexer na porta 9200:

   • Abra o arquivo de configuração do Indexer:

     sudo nano /etc/wazuh-indexer/opensearch.yml

   • Verifique ou altere a diretiva network.host para aceitar conexões da rede:

     network.host: 0.0.0.0

   

   • Reinicie o serviço do Wazuh Indexer para aplicar as alterações:

     sudo systemctl restart wazuh-indexer

Instalação e Configuração

1. Clonar o repositório:

   git clone https://github.com/nks1097/Wazuh_Servidor_MCP.git
   cd Wazuh_Servidor_MCP

2. Configurar as variáveis no arquivo .env:

   # Credenciais da API do Wazuh Manager (Porta 55000)
   WAZUH_HOST=seu-IP-wazuh-manager-local
   WAZUH_PORT=55000
   WAZUH_USER=wazuh
   WAZUH_PASS=SuaSenhaWazuh
   
   # Credenciais do Wazuh Indexer (OpenSearch - Porta 9200)
   WAZUH_INDEXER_HOST=seu-IP-wazuh-indexer-local
   WAZUH_INDEXER_PORT=9200
   WAZUH_INDEXER_USER=admin
   WAZUH_INDEXER_PASS=SuaSenhaIndexer
   WAZUH_INDEXER_VERIFY_SSL=false
   
   # Configuração do Servidor MCP
   MCP_HOST=127.0.0.1
   MCP_PORT=3000
   AUTH_MODE=none
   AUTHLESS_ALLOW_WRITE=true

   • crie o arquivo .env

     

   • Exemplo das configuraçoes do arquivo .env

     

   ---

3. Como integrar no Antigravity IDE, LM Studio e ChatGPT Codex:

   💡 1. Como encontrar o caminho exato do seu python (Windows / Linux / macOS): No campo "command" da configuração abaixo, você deve informar o caminho absoluto do executável do Python. Para descobrir o caminho correto:

   • No Linux / macOS:

     which python3
     # ou usando o próprio Python:
     python3 -c "import sys; print(sys.executable)"

   • No Windows (CMD / PowerShell):

     where python

     No PowerShell:

     (Get-Command python).Source

   

   📁 2. Onde fica o arquivo wazuh-mcp-bridge.py?: O script de ponte wazuh-mcp-bridge.py fica localizado na raiz da pasta do projeto clonado (Wazuh_Servidor_MCP/wazuh-mcp-bridge.py). Para obter o caminho absoluto exato para colocar no campo "args":

   • No Linux / macOS: Navegue até a pasta do projeto e rode pwd. O caminho final será: /caminho/obtido/Wazuh_Servidor_MCP/wazuh-mcp-bridge.py.

   • No Windows: Abra o PowerShell na pasta do projeto e rode (Get-Item wazuh-mcp-bridge.py).FullName. Exemplo: C:\Users\SeuUsuario\Wazuh_Servidor_MCP\wazuh-mcp-bridge.py.

   🔹 Para Antigravity IDE (C:\Users\<SeuUsuario>\.gemini\config\mcp_config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "wazuh": {
         "command": "C:\\Caminho\\Para\\Seu\\python.exe",
         "args": [
           "C:\\Caminho\\Para\\Wazuh_Servidor_MCP\\wazuh-mcp-bridge.py"
         ],
         "env": {
           "FASTMCP_LOG_LEVEL": "CRITICAL",
           "FASTMCP_SHOW_SERVER_BANNER": "false",
           "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
         }
       }
     }
   }

   • imagem de Exemplo de configuração mcp_config.json para o Antigravity IDE

   

   🔹 Para LM Studio:

   {
     "mcpServers": {
       "wazuh": {
         "command": "C:\\Caminho\\Para\\Seu\\python.exe",
         "args": [
           "C:\\Caminho\\Para\\Wazuh_Servidor_MCP\\wazuh-mcp-bridge.py"
         ]
       }
     }
   }

   • imagem de Exemplo de configuração mcp_config.json para o LM Studio

   

   🔹 Para ChatGPT Codex (C:\Users\<SeuUsuario>\.codex\config.toml ou ~/.codex/config.toml):

   [mcp_servers.wazuh]
   command = "C:\\Caminho\\Para\\Seu\\python.exe"
   args = [
     "C:\\Caminho\\Para\\Wazuh_Servidor_MCP\\wazuh-mcp-bridge.py",
   ]

   • imagem de Exemplo de configuração mcp_config.json para o codex

   

VIDEO DE CONFIGURAÇÃO DE FORMA SIMPLIFICADA USANDO GRATUITAMENTE LLM LOCAL COM LM STUDIO

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