mcp-shodan 是一个强大的 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供 Shodan 网络情报和安全服务的无缝访问。通过集成的 IP 地址查询、DNS 查找、漏洞信息（CVEDB）查询和设备发现等工具，AI 模型能够深入分析网络安全态势。

该服务器提供结构化的、格式化的输出，极大地简化了 AI 模型的数据处理和集成流程。开发者可以利用 mcp-shodan 快速构建具备网络安全分析能力的 AI 应用，例如自动化威胁情报收集、漏洞评估和风险预测。

通过 Smithery 或手动安装，mcp-shodan 可以轻松集成到现有的 MCP 环境中。只需配置 Shodan API 密钥，即可让 AI 模型安全地与 Shodan 的数据进行交互，从而提升 AI 在网络安全领域的应用价值。

网络资产全面信息查询

mcp-shodan 允许 AI 模型通过 Shodan API 查询互联网连接设备的全面信息。它不仅限于简单的 IP 地址查找，还能提供地理位置、开放端口、服务信息、云服务提供商以及相关的域名和主机名等详细数据。这种深度信息对于 AI 模型理解网络环境、识别潜在风险以及进行威胁情报分析至关重要。例如，一个安全分析 AI 可以使用此功能来识别暴露在互联网上的数据库服务器，并评估其安全配置是否符合最佳实践。通过结构化的输出，AI 模型可以轻松地将这些信息整合到其分析流程中，从而提高安全事件响应的效率和准确性。技术上，该功能通过调用 Shodan 的 IP lookup API 实现，并对返回的数据进行格式化，以便 AI 模型能够高效地解析和利用。

漏洞情报深度挖掘

mcp-shodan 集成了 Shodan 的 CVEDB，使 AI 模型能够查询详细的漏洞信息。通过 CVE 编号，AI 模型可以获取漏洞的基本信息、严重性评分（CVSS v2 和 v3、EPSS）、影响评估（KEV 状态、缓解措施、勒索软件关联）、受影响的产品（CPE）以及相关的参考链接。这使得 AI 模型能够自动识别和评估网络中的潜在漏洞，并根据漏洞的严重性和影响程度进行优先级排序。例如，一个漏洞管理 AI 可以使用此功能来识别企业网络中存在的 Log4j 漏洞（CVE-2021-44228），并根据 Shodan CVEDB 提供的 KEV 状态和缓解措施，制定相应的修复计划。技术上，该功能通过调用 Shodan 的 CVEDB API 实现，并对返回的数据进行结构化处理，以便 AI 模型能够高效地进行漏洞分析和管理。

设备发现与风险识别

mcp-shodan 允许 AI 模型利用 Shodan 的设备搜索功能，发现连接到互联网的设备，并识别潜在的安全风险。通过 Shodan 查询语法，AI 模型可以搜索特定类型的设备、服务或漏洞。例如，一个物联网安全 AI 可以使用此功能来搜索使用默认凭据的摄像头设备，并识别潜在的安全漏洞。此外，mcp-shodan 还可以提供基于国家/地区的设备分布统计信息，帮助 AI 模型了解全球范围内的网络安全态势。通过结构化的输出，AI 模型可以轻松地将这些信息整合到其风险评估流程中，从而提高网络安全防御的效率和准确性。技术上，该功能通过调用 Shodan 的搜索 API 实现，并对返回的数据进行格式化，以便 AI 模型能够高效地解析和利用。

技术实现

mcp-shodan 基于 Node.js 构建，并使用 Shodan API 进行数据交互。它提供了一组工具，每个工具都封装了特定的 Shodan API 功能，并提供了清晰的参数定义和结构化的输出格式。为了确保安全性和可靠性，mcp-shodan 实现了全面的错误处理机制，包括 API 密钥验证、速率限制处理、网络错误处理以及输入参数验证。此外，mcp-shodan 还提供了详细的文档和示例代码，帮助开发者快速上手并将其集成到自己的 AI 模型中。通过 Smithery 或手动安装，开发者可以轻松地将 mcp-shodan 集成到 Claude 等 AI 客户端中，从而扩展 AI 模型的网络安全能力。