Zeek-MCP

此仓库提供了一组工具，用于构建一个MCP服务器（Model Context Protocol），您可以将其与您的对话式AI客户端集成。

目录

• 先决条件

• 安装

• 使用方法

  • 1. 克隆仓库
  • 2. 安装依赖项
  • 3. 运行MCP服务器
  • 4. 使用MCP工具

• 示例

• 许可证

先决条件

• Python 3.7+
• Zeek 已安装并可在您的 PATH 中找到（对于 execzeek 工具）
• pip（用于安装Python依赖项）

安装

1. 克隆仓库

bash
git clone https://github.com/Gabbo01/Zeek-MCP
cd Zeek-MCP

2. 安装依赖项

建议使用虚拟环境：

bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venvScriptsactivate # Windows
pip install -r requirements.txt

注意： 如果您没有 requirements.txt 文件，可以直接安装：

bash
pip install pandas mcp

使用方法

该仓库提供了两个主要的MCP工具和一个命令行入口点：

3. 运行MCP服务器

bash
python Bridge_Zeek_MCP.py --mcp-host 127.0.0.1 --mcp-port 8081 --transport sse

• --mcp-host: MCP服务器的主机地址（默认: 127.0.0.1）。
• --mcp-port: MCP服务器的端口（默认: 8081）。
• --transport: 传输协议，可以是 sse（Server-Sent Events）或 stdio。

4. 使用MCP工具

您需要使用支持MCP工具调用的大语言模型（LLM），通过调用以下工具来实现：

1. execzeek(pcap_path: str) -> str

   • 描述: 在删除工作目录中现有的 .log 文件后，在给定的PCAP文件上运行Zeek。
   • 返回: 生成的 .log 文件名列表字符串，或在出错时返回 "1"。

2. parselogs(logfile: str) -> DataFrame

   • 描述: 解析单个Zeek .log 文件并返回解析后的内容。

您可以通过HTTP（如果使用SSE传输）或嵌入到LLM客户端（例如：Claude Desktop）与这些端点进行交互：

Claude Desktop 集成：

要将Claude Desktop设置为Zeek MCP客户端，请转到 Claude -> Settings -> Developer -> Edit Config -> claude_desktop_config.json 并添加以下内容：

json
{
"mcpServers": {
"Zeek-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"/ABSOLUTE_PATH_TO/Bridge_Zeek_MCP.py",
]
}
}
}

或者直接编辑此文件：

/Users/YOUR_USER/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

5ire 集成：

另一个支持后端多个模型的MCP客户端是 5ire。要设置Zeek-MCP，请打开5ire并转到 Tools -> New 并设置以下配置：

1. 工具键: ZeekMCP
2. 名称: Zeek-MCP
3. 命令: python /ABSOLUTE_PATH_TO/Bridge_Zeek_MCP.py

或者，您可以使用Chainlit框架，并按照文档来集成MCP服务器。

示例

从chainlit聊天机器人客户端使用MCP工具的一个示例，这里使用了一个示例pcap文件（您可以在pcaps文件夹中找到一些）。

在这种情况下，使用的模型是claude-3.7-sonnet-reasoning-gemma3-12b

许可证

请参阅 LICENSE 获取更多信息。