Panther 로컬 MCP 서버

CI 파이프라인, 스크립트 에이전트, 사용자 지정 내부 도구용으로 mcp-panther 서버를 로컬에서 실행

개요

Panther 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버는 MCP 클라이언트에서 Panther와의 자연어 상호작용을 가능하게 합니다 중 어떤 것을 선택하든 상관없습니다. 애널리스트로서 알러트를 조사하든, 디택션 엔지니어로서 Cursor에서 룰을 작성하든, 또는 CISO로서 지표와 빠른 인사이트를 찾든, MCP 서버를 통해 Panther API 를 대화형 AI로 사용할 수 있습니다.

Panther MCP 서버는 조직 전반의 사용자들이 Panther에 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다. 예를 들어, Python으로 프로그래밍하는 법을 몰라도 룰을 작성할 수 있고, SQL이나 PantherFlow 같은 쿼리 언어 없이 데이터를 검색할 수도 있습니다.

예를 들어, Panther MCP 서버를 다음 용도로 사용할 수 있습니다:

디택션 엔지니어링: Cursor 같은 클라이언트를 사용해 데이터 레이크의 실제 로그를 기반으로 룰을 생성합니다.
- Cursor에서 "계정 333333444444에서 AWS 관리자 계정이 생성될 때 모니터링하는 룰을 만들어줘"
알러트 분류: 특정 기간 내에 생성된 여러 알러트를 검토하고 상관관계를 분석합니다.
- Claude for Desktop에서 "지난 24시간 동안 생성된 중간 이상 알러트를 IP별로 그룹화해서 모두 보여줘"
위협 조사: 보안 로그를 쿼리하고 이상 징후를 조사합니다.
- Claude for Desktop에서 "지난 하루 동안의 AWS CloudTrail 로그에서 로그인 실패 시도를 쿼리해줘."
Panther 운영: 다음과 같은 운영 문제의 해결을 처음부터 끝까지 신속하게 진행합니다. 룰 오류 또는 시스템 오류.
- Claude for Desktop에서 "이번 달 알러트 볼륨 기준 상위 10개 룰에 대한 보고서를 생성해줘"

Panther MCP 서버에는 알러트, 데이터, 룰, 데이터 모델, 스키마, 메트릭, Panther 사용자 등 여러 엔터티를 다루는 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 도구에 대해 자세히 알아보려면 의 Available Tools 섹션을 참고하세요. mcp-panther 리포지토리의 README.

Panther MCP 서버는 오픈 소스입니다. 자세한 내용은 여기서 기여 가이드라인을 확인하세요. MCP 서버에서 버그를 찾았거나 사용 중 추가 지원이 필요하면 리포지토리에 이슈를 생성하세요.

선택한 클라이언트(예: Claude for Desktop)에 MCP 서버를 설치하세요.
- 다음을 사용해 로컬에 Panther MCP 서버를 설치할 수 있습니다 docker 또는 uvx. 전체 설치 방법은 README의 MCP 서버 설치 섹션을 참고하세요.
Panther와 관련된 질문을 하거나 프롬프트를 입력하세요(예: "의심스러운 S3 버킷 접근에 대한 디택션을 작성해줘").
클라이언트는 mcp-panther의 도구를 사용하여 와 상호작용하고 Panther의 API를 필요한 데이터를 수집합니다.
클라이언트는 mcp-panther 의 응답을 사용하여 질문에 답하거나 요청한 작업을 실행합니다.

Panther MCP 서버를 안전하게 사용하려면 다음 가이드를 따르는 것이 매우 권장됩니다. mcp-panther 리포지토리 README의 Security Best Practices 섹션.

Panther MCP 서버와 Panther AI 둘 다 자유 형식 프롬프트를 사용해 AI로 Panther 인스턴스와 상호작용할 수 있게 해주지만, 몇 가지 중요한 차이가 있습니다:

Panther MCP 서버

Panther AI

주요 사용 사례

디택션 엔지니어링, 도구 간 워크플로, 임시 조사, 내부 맞춤형 에이전트 생성

가이드형 알러트 분류 및 인시던트 대응

접근 방식

MCP 클라이언트 예: Cursor, Claude for Desktop, Goose

Panther Console(및 API, Cloud Connected 고객용)

통합 기능

다른 MCP 서버와 함께 작동 (예: GitHub, Slack, Notion 등)

Panther 전용 워크플로만

다음에 적합

Panther 전반에 걸친 유연성이 필요한 복잡하고 탐색적인 작업

반복 가능하고 일관된 보안 운영 워크플로

AI 모델

MCP 클라이언트가 선택한 모델을 사용함(예: GPT-4, Claude, LLama4 등)

접근 수준

API 토큰 권한

읽기 전용(권장 최소)

알러트 읽기, 룰 보기 , 정책 보기, 데이터 레이크 쿼리, 로그 소스 보기 개요 보기, 사용자 정보 읽기 , API 토큰 정보 읽기

쓰기 작업

알러트 관리, 룰 관리, 그리고/또는 정책 관리

AI 분류

Panther AI 실행

마지막 업데이트 1개월 전

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