MCP_Security 是一款专为威胁情报设计的 MCP 服务器，它通过 ORKL API 为 AI 模型提供安全数据。该服务器提供了一系列工具，用于获取和分析最新的威胁报告、威胁行动者以及情报来源。开发者可以利用这些工具，通过简单的函数调用，例如 fetch_latest_threat_reports 和 fetch_threat_actor_details，将实时威胁情报无缝集成到 AI 应用中。

通过 MCP 协议，AI 模型能够安全地查询 ORKL API，无需复杂的 API 集成或安全配置。MCP_Security 简化了威胁情报的获取流程，使开发者能够专注于构建更智能、更安全的 AI 系统。它支持通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等多种传输机制与 AI 模型交互，具有良好的灵活性和可扩展性。核心价值在于降低了 AI 模型集成威胁情报的门槛，提升了安全分析的效率和准确性。

威胁情报报告检索

MCP_Security 的核心功能之一是能够检索最新的威胁情报报告。通过 fetch_latest_threat_reports 工具，AI 模型可以快速获取近期发布的威胁报告列表，包括报告的标题和唯一ID。这个功能极大地简化了 AI 模型获取安全威胁信息的过程，无需手动浏览大量的安全资讯网站或订阅邮件列表。AI 模型可以利用这些信息，例如，自动分析报告标题，识别潜在的安全风险，并根据风险等级采取相应的应对措施。技术实现上，该工具通过调用 ORKL API 获取数据，并将其格式化为 MCP 标准格式，方便 AI 模型解析和使用。

威胁行为者信息查询

MCP_Security 允许 AI 模型查询特定威胁行为者的详细信息。通过 fetch_threat_actor_details 工具，只需提供威胁行为者的 ID，AI 模型就能获取关于该行为者的详细描述、攻击手法、目标行业等信息。这使得 AI 模型能够更精准地识别和应对潜在的攻击威胁。例如，一个安全分析 AI 模型可以使用此功能来识别与特定攻击事件相关的威胁行为者，并预测其可能的下一步行动。该工具依赖于 ORKL 提供的威胁情报数据，并通过 MCP 协议安全地传输给 AI 模型。

威胁情报来源追溯

MCP_Security 提供了追溯威胁情报来源的能力。通过 fetch_source_details 工具，AI 模型可以查询特定威胁情报来源的元数据，例如来源的信誉评分、数据更新频率等。这有助于 AI 模型评估威胁情报的可靠性，并做出更明智的决策。例如，一个风险评估 AI 模型可以使用此功能来验证威胁情报的真实性，避免因采信虚假信息而导致误判。技术上，该工具通过 ORKL API 获取来源信息，并将其以结构化的方式呈现给 AI 模型。

集成优势

MCP_Security 通过 MCP 协议与 AI 模型无缝集成，简化了威胁情报的获取和利用过程。它提供了一组标准化的工具，使得 AI 模型能够以统一的方式访问来自 ORKL 的威胁情报数据。这种集成方式降低了 AI 模型与外部安全数据源对接的复杂性，提高了开发效率。此外，MCP 协议的安全特性确保了威胁情报数据在传输过程中的安全性，防止数据泄露或篡改。