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堡垒分析MCP工具
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MCP工具

堡垒分析MCP工具

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:fortianalyzer-mcp
⭐ 10 Stars 🍴 5 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
mcpfortianalyzerjson-rpc
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,堡垒分析MCP工具 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

堡垒分析MCP工具 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 堡垒分析MCP工具,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。堡垒分析MCP工具 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 堡垒分析MCP工具 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

堡垒分析MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 10
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
5

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

堡垒分析MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/rstierli/fortianalyzer-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "----mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "fortianalyzer-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 堡垒分析MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 堡垒分析MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "____mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "fortianalyzer-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 90/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

FortiAnalyzer MCP Server

CI Python Version License: MIT Version FortiAnalyzer

A Model Context Protocol (MCP) server for FortiAnalyzer JSON-RPC API. This server enables AI assistants like Claude to interact with FortiAnalyzer for log analysis, reporting, security monitoring, and SOC operations.

Note: This is an independent open-source project and is not affiliated with, endorsed by, or supported by Fortinet, Inc. FortiAnalyzer is a trademark of Fortinet, Inc.
Disclaimer: This is an independent community project, not affiliated with or supported by Fortinet. Use at your own risk. Always validate changes in a non-production environment before applying to production systems.

Overview

This MCP server provides a comprehensive interface to FortiAnalyzer's capabilities, allowing AI assistants to:

  • Query and analyze security logs (traffic, threat, event logs)
  • Generate and download reports
  • Monitor real-time analytics via FortiView
  • Manage security alerts and incidents
  • Perform IOC (Indicators of Compromise) analysis
  • Manage devices and ADOMs
  • Run higher-level SOC workflows via the skills layer (beta): incident correlation, triage, indicator/threat-intel enrichment, asset & identity lookups, risk scoring, and full incident investigation
  • Optionally pseudonymize IOC/PII data before it reaches the model, reversibly (beta)

Features

CategoryCapabilities
**Log Analysis**Query traffic, security, and event logs with filters; get log statistics
**PCAP Downloads**Search IPS logs, download PCAP files by session ID or bulk download matching criteria
**Reports**List layouts, run reports, monitor progress, download in PDF/HTML/CSV/XML
**FortiView Analytics**Top sources, destinations, applications, threats, websites, cloud apps
**Alerts & Events**Get alerts, acknowledge, add comments, view alert logs and statistics
**Incident Management**Create, update, track incidents; get incident statistics
**IOC Analysis**Run IOC rescans, check license status, view rescan history
**Device Management**List/add/delete devices, manage device groups and VDOMs
**System**System status, HA status, ADOM management, task monitoring
**Skills Layer** *(beta)*faz_skill dispatcher: 16 opinionated multi-tool orchestrations across data-access, enrichment, and analysis tiers (incident correlation, triage, threat-intel, asset/identity lookups, risk scoring, full investigation, deep root-cause investigation, proactive hunting) with validated, versioned output schemas — off by default
**Data Masking** *(beta)*Reversible FPE masking of IOC/PII fields (IPs, MACs, hostnames, usernames, domains, emails) in tool outputs, with automatic unmasking of tokens in tool arguments — off by default

Requirements

  • Python: 3.12 or higher
  • FortiAnalyzer: 7.x with JSON-RPC API access enabled (skills layer requires 7.6.7+)
  • Authentication: API token (recommended) or username/password
  • Network: HTTPS access to FortiAnalyzer management interface

Install dependencies

uv sync ```

Required when running HTTP mode reachable beyond localhost — without it,

Install dev dependencies

uv sync --all-extras

Run integration tests (requires live FAZ)

pytest tests/integration/ -v ```

Note: Integration tests are verified against FortiAnalyzer 7.6.2. Some features (like API rate limiting) require FAZ 7.6.5+.

Installation

Install package

pip install -e . ```

Using Docker

Pre-built images are available on GitHub Container Registry:

docker pull ghcr.io/rstierli/fortianalyzer-mcp:latest

Quick start with Docker Compose:

```yaml

docker-compose.yml

services: fortianalyzer-mcp: image: ghcr.io/rstierli/fortianalyzer-mcp:latest container_name: fortianalyzer-mcp restart: unless-stopped ports: - "8001:8001" env_file: - .env environment: - MCP_SERVER_MODE=http - MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0 - MCP_SERVER_PORT=8001 - FORTIANALYZER_HOST=your-faz-hostname - FORTIANALYZER_VERIFY_SSL=true - DEFAULT_ADOM=root - FAZ_TOOL_MODE=full - LOG_LEVEL=INFO


> **Security:** Keep `FORTIANALYZER_VERIFY_SSL=true`. For a self-signed FAZ,
> import the FAZ CA certificate into the container trust store rather than
> disabling verification (disabling it exposes the FAZ API token to MITM).
> In HTTP mode, binding to `0.0.0.0` with no `MCP_AUTH_TOKEN` leaves every tool
> unauthenticated — always set a strong token (below) and, where possible,
> publish the port only on an internal interface (e.g. `127.0.0.1:8001:8001`).

Create a `.env` file for secrets (not tracked in git):
bash

Allowed Host headers for HTTP/Docker deployments (optional)

Using the installed command

fortianalyzer-mcp

Docker Mode

```bash

Production Deployment (Reverse Proxy)

For production deployments behind a TLS-terminating reverse proxy:

MCP Client → HTTPS → Reverse Proxy (Traefik/nginx) → HTTP → MCP Container → FortiAnalyzer

Key considerations:

  1. MCP_ALLOWED_HOSTS — The MCP SDK validates the Host header to prevent DNS rebinding attacks. By default only localhost and 127.0.0.1 are accepted. Set this to the value clients put in their connection URL (NOT the client's IP):
   # Reverse-proxy hostname (Traefik/nginx):
   MCP_ALLOWED_HOSTS=["mcp.example.com"]
   # Direct Docker exposure on IP+port:
   MCP_ALLOWED_HOSTS=["10.1.5.62:8001"]
   # Port wildcard (any port on the host):
   MCP_ALLOWED_HOSTS=["10.1.5.62:*"]
   
  1. MCP_AUTH_TOKEN — Always set a Bearer token for HTTP deployments. If it is unset, the server runs fail-open: every tool (log search, device add/delete, PCAP download) is exposed unauthenticated to anyone who can reach the port.
   MCP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32)
   
  1. Secrets management — Keep API tokens and auth tokens in an env_file (.env), not inline in docker-compose.yml.

Example with Traefik:

services:
  fortianalyzer-mcp:
    image: ghcr.io/rstierli/fortianalyzer-mcp:latest
    container_name: fortianalyzer-mcp
    restart: unless-stopped
    security_opt:
      - no-new-privileges:true
    env_file:
      - .env
    environment:
      - MCP_SERVER_MODE=http
      - MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0
      - MCP_SERVER_PORT=8001
      - FORTIANALYZER_HOST=your-faz-hostname
      - FORTIANALYZER_VERIFY_SSL=true
      - MCP_ALLOWED_HOSTS=["mcp.example.com"]
      - DEFAULT_ADOM=root
      - FAZ_TOOL_MODE=full
      - LOG_LEVEL=INFO
    networks:
      - frontend
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.faz-mcp-secure.entrypoints=https"
      - "traefik.http.routers.faz-mcp-secure.rule=Host(`mcp.example.com`)"
      - "traefik.http.routers.faz-mcp-secure.tls=true"
      - "traefik.http.services.faz-mcp.loadbalancer.server.port=8001"
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

networks:
  frontend:
    external: true

Examples: ["mcp.example.com"], ["10.1.5.62:8001"], or wildcard ["10.1.5.62:*"]

MCP_ALLOWED_HOSTS=["mcp.example.com"]

Usage Examples

Create and activate virtual environment

uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate

Create virtual environment

python -m venv .venv source .venv/bin/activate

.env

FORTIANALYZER_API_TOKEN=your-api-token

Configuration

Environment Variables

Create a .env file from the example:

cp .env.example .env

Edit .env with your FortiAnalyzer settings:

```bash

Authentication Option 2: Username/Password

Request Settings

FORTIANALYZER_TIMEOUT=30 FORTIANALYZER_MAX_RETRIES=3

Default ADOM (optional, defaults to "root")

DEFAULT_ADOM=root

Skills layer (beta, optional — see "Skills Layer" below)

Reversible data masking (beta, optional — see "Data Masking" below)

Then update the "command" path in claude_desktop_config.json

```

Fix (alternative): grant Claude Desktop Full Disk Access — System Settings → Privacy & Security → Full Disk Access → add Claude. Broader permission; only use if relocation isn't feasible.

Set up environment

export FORTIANALYZER_HOST=your-faz-host export FORTIANALYZER_API_TOKEN=your-token

Set in .env or environment

MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token ```

When configured, all HTTP requests (except /health) must include the Authorization: Bearer <token> header. If not set, the server runs fail-open: it accepts all requests without authentication (kept for backwards compatibility). In HTTP mode this means every tool — including device add/delete and PCAP download — is reachable by anyone who can connect to the port. Always set MCP_AUTH_TOKEN for any HTTP deployment reachable beyond 127.0.0.1, and prefer binding to an internal interface.

Environment File Permissions

Protect your .env files containing API tokens:

chmod 600 .env .env.*

The MCP SDK rejects non-localhost Host headers by default for DNS rebinding protection.

Generating an API Token

  1. Log into FortiAnalyzer web interface
  2. Go to System Settings > Admin > Administrators
  3. Edit your admin user or create a new one
  4. Under JSON API Access, click Regenerate or New API Key
  5. Copy the generated token

API Reference

The server communicates with FortiAnalyzer using the JSON-RPC API over HTTPS. All requests are sent to the /jsonrpc endpoint.

Or using Python module

python -m fortianalyzer_mcp ```

Claude Desktop Integration

Add to your Claude Desktop configuration file:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fortianalyzer": {
      "command": "/path/to/fortianalyzer-mcp/.venv/bin/fortianalyzer-mcp",
      "env": {
        "FORTIANALYZER_HOST": "your-faz-hostname",
        "FORTIANALYZER_API_TOKEN": "your-api-token",
        "FORTIANALYZER_VERIFY_SSL": "true",
        "DEFAULT_ADOM": "root",
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

Note: Use the full path to the fortianalyzer-mcp executable in your virtual environment. The DEFAULT_ADOM setting is optional and defaults to "root" if not specified.

Claude Code Integration

Add to ~/.claude/mcp_servers.json:

{
  "mcpServers": {
    "fortianalyzer": {
      "command": "/path/to/fortianalyzer-mcp/.venv/bin/fortianalyzer-mcp",
      "env": {
        "FORTIANALYZER_HOST": "your-faz-hostname",
        "FORTIANALYZER_API_TOKEN": "your-api-token",
        "FORTIANALYZER_VERIFY_SSL": "true",
        "DEFAULT_ADOM": "root",
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

Integration Tests

Integration tests require a real FortiAnalyzer instance and are not run in CI.

```bash

CI Workflow

The project uses GitHub Actions for continuous integration:

  • Linting: ruff check on all source files
  • Type checking: mypy with strict mode
  • Unit tests: pytest with coverage reporting
  • Python versions: 3.12+

All CI checks must pass before merging pull requests.

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-11
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

FortiAnalyzer MCP Server 是一个为 AI 助手提供 FortiAnalyzer 全面接口的 MCP 服务器。它允许 AI 助手查询和分析安全日志(流量、威胁、事件日志)、生成和下载报告、通过 FortiView 监控实时分析、管理安全告警和事件、执行 IOC(妥协指标)分析,以及管理设备和 ADOM。该项目采用 MIT 许可证,支持 Python 3.12+。

⚡ 功能介绍

日志分析:支持流量、安全和事件日志查询,提供过滤和统计功能。PCAP 下载:可按会话 ID 搜索 IPS 日志并下载 PCAP 文件,支持批量下载。报告生成:列出布局、运行报告、监控进度,支持 PDF/HTML/CSV/XML 多种格式下载。FortiView 分析:实时查看顶级源地址、目标地址等分析数据。告警管理:监控和管理安全告警与事件。设备管理:支持设备和 ADOM 的管理操作。

📋 环境依赖

Python 3.12 或更高版本;FortiAnalyzer 7.x 且已启用 JSON-RPC API 访问;支持 API Token(推荐)或用户名/密码认证;需要 HTTPS 网络连接到 FortiAnalyzer 管理界面。可通过 uv sync 或 pip 安装依赖。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

支持多种安装方式:1) 使用 pip 安装:pip install -e . 2) 使用 Docker:从 GitHub Container Registry 拉取预构建镜像 ghcr.io/rstierli/fortianalyzer-mcp:latest 3) 使用 Docker Compose 快速启动。建议先创建虚拟环境(uv venv 或 python -m venv),然后激活环境后进行安装。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

通过 .env 文件配置关键参数:FORTIANALYZER_API_TOKEN(API 令牌)、FORTIANALYZER_HOST(主机地址)、FORTIANALYZER_VERIFY_SSL(SSL 验证)、DEFAULT_ADOM(默认 ADOM)。MCP_ALLOWED_HOSTS 用于配置允许的主机列表(如 ["mcp.example.com"] 或 ["10.1.5.62:8001"]),HTTP 模式下需要配置此参数以支持本地主机外的访问。

🔌 API 说明

MCP Server 通过 JSON-RPC API 与 FortiAnalyzer 通信,所有请求发送至 /jsonrpc 端点,使用 HTTPS 协议。API Token 生成步骤:登录 FortiAnalyzer 网页界面 → 系统设置 > 管理员 > 管理员列表 → 编辑用户或新建用户 → JSON API 访问下点击重新生成或新建 API 密钥 → 复制生成的令牌。

🔄 工作流/模块

支持两种集成方式:1) Claude Desktop 集成:在 macOS (~Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json) 或 Windows (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) 配置文件中添加 MCP Server 配置。2) Claude Code 集成:在 ~/.claude/mcp_servers.json 中配置。也可直接运行 python -m fortianalyzer_mcp 作为 Python 模块启动服务器。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-11

高质量的开源MCP工具,支持FortiAnalyzer JSON-RPC API

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:fortianalyzer-mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

fortianalyzer-mcp 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:MCP server for FortiAnalyzer JSON-RPC API. Query logs, alerts, incidents, FortiV。⭐10 · Python 主要应用场景包括:网络安全日志分析和事件响应。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:堡垒分析MCP工具 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 堡垒分析MCP工具
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🌐 原始信息
原始名称 fortianalyzer-mcp
原始描述 开源MCP工具:MCP server for FortiAnalyzer JSON-RPC API. Query logs, alerts, incidents, FortiV。⭐10 · Python
Topics mcpfortianalyzerjson-rpc
GitHub https://github.com/rstierli/fortianalyzer-mcp
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/rstierli/fortianalyzer-mcp

收录时间:2026-06-11 · 更新时间:2026-06-11 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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