Y

YaraFlux威胁分析服务

一种模型上下文协议服务器,使AI助手能够对文件和URL进行基于YARA规则的威胁分析,支持全面的规则管理和详细的扫描结果。

security-and-iamfile-systems

415 查看 · 2026-07-07 更新

简介

一种模型上下文协议服务器,使AI助手能够对文件和URL进行基于YARA规则的威胁分析,支持全面的规则管理和详细的扫描结果。

简介

一种模型上下文协议服务器,使AI助手能够对文件和URL进行基于YARA规则的威胁分析,支持全面的规则管理和详细的扫描结果。

YaraFlux MCP 服务器

GitHub release (latest by date) CI codecov Codacy Badge License: MIT Python Version FastAPI MCP Code style: black

一个用于YARA扫描的模型上下文协议(MCP)服务器,为大型语言模型提供基于YARA规则分析文件的能力。

📋 概述

YaraFlux MCP 服务器通过标准化的模型上下文协议接口,使AI助手能够执行基于YARA规则的威胁分析。该服务器将YARA扫描与现代AI助手集成在一起,通过模块化架构支持全面的规则管理、安全扫描和详细的结果分析。

🧩 架构概览

+------------------------------------------+ | AI Assistant | +--------------------+---------------------+ | | Model Context Protocol | +--------------------v---------------------+ | YaraFlux MCP Server | | | | +----------------+ +---------------+ | | | MCP Server | | Tool Registry | | | +-------+--------+ +-------+-------+ | | | | | | +-------v--------+ +-------v-------+ | | | YARA Service | | Storage Layer | | | +----------------+ +---------------+ | | | +------------------------------------------+ | | +-----------------+ +---------------+ | YARA Engine | | Storage | | - Rule Compiling| | - Local FS | | - File Scanning | | - MinIO/S3 | +-----------------+ +---------------+

YaraFlux 遵循一种模块化架构,将以下方面分离:

  • MCP集成层:处理与AI助手的通信
  • 工具实现层:实现YARA扫描和管理功能
  • 存储抽象层:提供灵活的存储选项
  • YARA引擎集成:利用YARA进行扫描和规则管理

有关详细的架构图,请参阅架构文档

✨ 特性

  • 🔄 模块化架构

    • MCP集成、工具实现和存储的清晰分离
    • 标准化的参数解析和错误处理
    • 灵活的存储后端,支持本地和S3/MinIO选项
  • 🤖 MCP集成

    • 集成了19个MCP工具,提供全面的功能
    • 优化了Claude Desktop集成
    • 可直接从对话中分析文件
    • 兼容最新的MCP协议规范
  • 🔍 YARA扫描

    • URL和文件内容扫描
    • 详细匹配信息及上下文
    • 扫描结果的存储和检索
    • 性能优化的扫描引擎
  • 📝 规则管理

    • 创建、读取、更新、删除YARA规则
    • 规则验证并提供详细的错误报告
    • 从ThreatFlux仓库导入规则
    • 按来源(自定义与社区)分类
  • 📊 文件分析

    • 用于二进制分析的十六进制视图
    • 可配置参数的字符串提取
    • 文件元数据和哈希信息
    • 安全的文件上传和存储
  • 🔐 安全特性

    • API访问的JWT认证
    • 非root容器执行
    • 安全的存储隔离
    • 可配置的访问控制

🚀 快速开始

使用Docker镜像

# Pull the latest Docker image docker pull threatflux/yaraflux-mcp-server:latest # Run the container docker run -p 8000:8000 \ -e JWT_SECRET_KEY=your-secret-key \ -e ADMIN_PASSWORD=your-admin-password \ -e DEBUG=true \ threatflux/yaraflux-mcp-server:latest ### Using Docker building from source ```bash # Clone the repository git clone https://github.com/ThreatFlux/YaraFlux.git cd YaraFlux/ # Build the Docker image docker build -t yaraflux-mcp-server:latest . # Run the container docker run -p 8000:8000 \ -e JWT_SECRET_KEY=your-secret-key \ -e ADMIN_PASSWORD=your-admin-password \ -e DEBUG=true \ yaraflux-mcp-server:latest

从源代码安装

# Clone the repository git clone https://github.com/ThreatFlux/YaraFlux.git cd YaraFlux/ # Install dependencies (requires Python 3.13+) make install # Run the server make run

🧩 Claude Desktop集成

YaraFlux设计为通过Model Context Protocol无缝集成到Claude Desktop。

  1. 构建Docker镜像:
docker build -t yaraflux-mcp-server:latest .
  1. 添加到Claude Desktop配置 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{ "mcpServers": { "yaraflux-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--env", "JWT_SECRET_KEY=your-secret-key", "--env", "ADMIN_PASSWORD=your-admin-password", "--env", "DEBUG=true", "--env", "PYTHONUNBUFFERED=1", "threatflux/yaraflux-mcp-server:latest" ], "disabled": false, "autoApprove": [ "scan_url", "scan_data", "list_yara_rules", "get_yara_rule" ] } } }
  1. 重启Claude Desktop以激活服务器。

🛠️ 可用的MCP工具

YaraFlux提供了19个集成的MCP工具:

规则管理工具

  • list_yara_rules: 列出可用的YARA规则,并提供过滤选项
  • get_yara_rule: 获取特定YARA规则的内容和元数据
  • validate_yara_rule: 验证YARA规则语法并提供详细的错误报告
  • add_yara_rule: 创建新的YARA规则
  • update_yara_rule: 更新现有的YARA规则
  • delete_yara_rule: 删除YARA规则
  • import_threatflux_rules: 从ThreatFlux GitHub仓库导入规则

扫描工具

  • scan_url: 使用指定的YARA规则扫描URL内容
  • scan_data: 使用指定规则扫描提供的数据(base64编码)
  • get_scan_result: 从之前的扫描中获取详细结果

文件管理工具

  • upload_file: 上传文件进行分析或扫描
  • get_file_info: 获取已上传文件的元数据
  • list_files: 分页和排序列出已上传文件
  • delete_file: 删除已上传的文件
  • extract_strings: 从文件中提取ASCII/Unicode字符串
  • get_hex_view: 获取文件内容的十六进制视图
  • download_file: 下载已上传的文件

存储管理工具

  • get_storage_info: 获取存储使用统计
  • clean_storage: 清除旧文件以释放存储空间

📚 文档

完整的文档可以在 docs/ 目录中找到:

🗂️ 项目结构

yaraflux_mcp_server/ ├── src/ │ └── yaraflux_mcp_server/ │ ├── app.py # FastAPI application │ ├── auth.py # JWT authentication and user management │ ├── config.py # Configuration settings loader │ ├── models.py # Pydantic models for requests/responses │ ├── mcp_server.py # MCP server implementation │ ├── utils/ # Utility functions package │ │ ├── __init__.py # Package initialization │ │ ├── error_handling.py # Standardized error handling │ │ ├── param_parsing.py # Parameter parsing utilities │ │ └── wrapper_generator.py # Tool wrapper generation │ ├── mcp_tools/ # Modular MCP tools package │ │ ├── __init__.py # Package initialization │ │ ├── base.py # Base tool registration utilities │ │ ├── file_tools.py # File management tools │ │ ├── rule_tools.py # YARA rule management tools │ │ ├── scan_tools.py # Scanning tools │ │ └── storage_tools.py # Storage management tools │ ├── storage/ # Storage implementation package │ │ ├── __init__.py # Package initialization │ │ ├── base.py # Base storage interface │ │ ├── factory.py # Storage client factory │ │ ├── local.py # Local filesystem storage │ │ └── minio.py # MinIO/S3 storage │ ├── routers/ # API route definitions │ │ ├── __init__.py # Package initialization │ │ ├── auth.py # Authentication API routes │ │ ├── files.py # File management API routes │ │ ├── rules.py # YARA rule management API routes │ │ └── scan.py # YARA scanning API routes │ ├── yara_service.py # YARA rule management and scanning │ ├── __init__.py # Package initialization │ └── __main__.py # CLI entry point ├── docs/ # Documentation ├── tests/ # Test suite ├── Dockerfile # Docker configuration ├── entrypoint.sh # Container entrypoint script ├── Makefile # Build automation ├── pyproject.toml # Project metadata and dependencies ├── requirements.txt # Core dependencies └── requirements-dev.txt # Development dependencies

🧪 开发

本地开发

# Set up development environment make dev-setup # Run tests make test # Code quality checks make lint make format make security-check # Generate test coverage report make coverage # Run development server make run

CI/CD 工作流

此项目使用 GitHub Actions 进行持续集成和部署:

  • CI 测试:在每次推送到 main 和 develop 分支以及拉取请求时运行

    • 运行测试、格式化、代码检查和类型检查
    • 构建并测试 Docker 镜像
    • 将测试覆盖率报告上传到 Codecov
  • 版本自动递增:在推送到 main 分支时自动递增版本

    • 更新 pyproject.toml、setup.py 和 Dockerfile 中的版本
    • 为新版本创建 git 标签
  • 发布版本:在成功版本自动递增后触发

    • 为多个阶段构建 Docker 镜像
    • 从 git 提交生成发布说明
    • 创建带有附件的 GitHub 发布
    • 将 Docker 镜像发布到 Docker Hub

这些工作流确保了代码质量并自动化了发布过程。

状态检查

以下状态检查会在拉取请求上运行:

  • 格式验证:确保代码遵循 Black 和 isort 格式标准
  • 代码检查:验证代码质量和是否符合编码标准
  • 测试执行:运行完整的测试套件以验证功能
  • 覆盖率报告:确保代码库有足够的测试覆盖率

🌐 API 文档

交互式 API 文档可访问:

有关详细 API 文档,请参阅 API 参考

🤝 贡献

欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。

  1. 叉仓库
  2. 创建你的功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开一个 Pull Request

📄 许可证

此项目根据 MIT 许可证授权 - 详情见 LICENSE 文件。

💖 捐赠或请求功能

服务配置

[{'mcpServers': {'yaraflux-mcp-server': {'args': ['run', '-i', '--rm', '--env', 'JWT_SECRET_KEY=your-secret-key', '--env', 'ADMIN_PASSWORD=your-admin-password', '--env', 'DEBUG=true', '--env', 'PYTHONUNBUFFERED=1', 'threatflux/yaraflux-mcp-server:latest'], 'autoApprove': ['scan_url', 'scan_data', 'list_yara_rules', 'get_yara_rule'], 'command': 'docker', 'disabled': False}}}]

来源