Cyberbro MCP Server

Servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Cyberbro.

Este proyecto está empaquetado como una distribución estándar de Python y puede iniciarse con:

• uvx mcp-cyberbro

• pip install mcp-cyberbro y luego mcp-cyberbro

Por qué este servidor

• Analiza observables (IP, dominio, URL, hash, etc.) a través de los motores de Cyberbro.

• Integra acciones de análisis de amenazas directamente en asistentes compatibles con MCP.

• Ejecuta con transportes stdio, sse o streamable-http.

• Compatible con cualquier cliente MCP que admita uno de estos transportes.

Instalación

Uso con uvx (independiente)

uvx mcp-cyberbro --cyberbro_url http://localhost:5000

Uso con pip

pip install mcp-cyberbro
mcp-cyberbro --cyberbro_url http://localhost:5000

Desarrollo local

pip install -e .
mcp-cyberbro --cyberbro_url http://localhost:5000

Docker

El comando predeterminado del contenedor inicia en modo streamable-http en el puerto 8000.

docker run --rm -p 8000:8000 \
  -e CYBERBRO_URL=http://host.docker.internal:5000 \
  ghcr.io/stanfrbd/mcp-cyberbro:latest

Para forzar el transporte stdio:

docker run -i --rm \
  -e CYBERBRO_URL=http://host.docker.internal:5000 \
  ghcr.io/stanfrbd/mcp-cyberbro:latest \
  --transport stdio

Configuración

Copia .env.example y establece al menos:

• CYBERBRO_URL (obligatorio)

Variables de entorno admitidas:

• CYBERBRO_URL

• API_PREFIX (predeterminado: api)

• SSL_VERIFY (true/false)

• MCP_TRANSPORT (stdio, sse, streamable-http)

• MCP_HOST

• MCP_PORT

• MCP_MOUNT_PATH

• MCP_SSE_PATH

• MCP_STREAMABLE_HTTP_PATH

Las banderas de CLI también están disponibles y sobrescriben los valores de entorno.

Integración con clientes MCP

Puedes usar este servidor con Claude Desktop, Claude Code, Cursor, clientes MCP compatibles con OpenAI o cualquier otro cliente MCP.

Ejemplo de configuración usando uvx:

{
  "mcpServers": {
    "cyberbro": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-cyberbro"],
      "env": {
        "CYBERBRO_URL": "http://localhost:5000"
      }
    }
  }
}

Ejemplo con Docker + stdio:

{
  "mcpServers": {
    "cyberbro": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CYBERBRO_URL",
        "ghcr.io/stanfrbd/mcp-cyberbro:latest",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "CYBERBRO_URL": "http://localhost:5000"
      }
    }
  }
}

Uso en VSCode - Ejemplo

Crea .vscode/mcp.json

{
	"servers": {
		"mcp-cyberbro": {
			"type": "stdio",
			"command": "uvx",
			"args": [
				"mcp-cyberbro"
			],
			"env": {
				"CYBERBRO_URL": "http://127.0.0.1:5000"
			}
		}
	}
}

Metadatos del registro MCP

server.json se incluye para la publicación en el registro MCP y apunta al paquete PyPI mcp-cyberbro.

Pipelines de lanzamiento

Flujos de trabajo creados para lanzamientos:

• .github/workflows/publish-test-pypi.yml

• .github/workflows/publish-pypi.yml

• .github/workflows/publish-mcp-plugin.yml

Herramientas disponibles

• analyze_observable

• is_analysis_complete

• get_analysis_results

• get_engines

• get_web_url

Ejemplos de prompts

Aquí tienes ejemplos prácticos de prompts que puedes usar con cualquier asistente compatible con MCP conectado a Cyberbro.

Obtención de detalles de indicadores

• Cyberbro: Comprueba los indicadores para target.com

• ¿Puedes comprobar la reputación de esta IP con Cyberbro? 192.168.1.1. Usa los motores github, google y virustotal.

• Quiero analizar el dominio example.com. ¿Qué puede decirme Cyberbro al respecto? Usa un máximo de 3 motores.

• Analiza estos observables con Cyberbro: suspicious-domain.com, 8.8.8.8 y 44d88612fea8a8f36de82e1278abb02f. Usa todos los motores disponibles.

Análisis de observables

• Encontré esto (hash|dominio|url|ip|extensión). ¿Puedes enviarlo para su análisis a Cyberbro y analizar los resultados?

Investigación OSINT

• Crea un informe OSINT para el dominio example.com usando Cyberbro. Usa todos los motores disponibles y pivota sobre los resultados para obtener más información. Usa un máximo de 10 solicitudes de análisis.

Agradecimientos

• Model Context Protocol

• MCP Python SDK

• Cyberbro

Licencia

MIT