SUNGLASSES
Input firewall for AI agents: scan text and files before they're read. Local, no network by default.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Search security detections across Sigma, Splunk, Elastic, KQL, Sublime, CQL and Jamf with ATT&CK.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
SIGMA_PATHS, SPLUNK_PATHS, ELASTIC_PATHS, KQL_PATHS, SUBLIME_PATHS, CQL_HUB_PATHS, JAMF_PROTECT_PATHS, STORY_PATHSDu brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"security-detections": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"security-detections-mcp"
],
"env": {
"SIGMA_PATHS": "your-value",
"SPLUNK_PATHS": "your-value",
"ELASTIC_PATHS": "your-value",
"KQL_PATHS": "your-value",
"SUBLIME_PATHS": "your-value",
"CQL_HUB_PATHS": "your-value",
"JAMF_PROTECT_PATHS": "your-value",
"STORY_PATHS": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add security-detections --env SIGMA_PATHS=your-value --env SPLUNK_PATHS=your-value --env ELASTIC_PATHS=your-value --env KQL_PATHS=your-value --env SUBLIME_PATHS=your-value --env CQL_HUB_PATHS=your-value --env JAMF_PROTECT_PATHS=your-value --env STORY_PATHS=your-value -- npx -y security-detections-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"security-detections": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"security-detections-mcp"
],
"env": {
"SIGMA_PATHS": "your-value",
"SPLUNK_PATHS": "your-value",
"ELASTIC_PATHS": "your-value",
"KQL_PATHS": "your-value",
"SUBLIME_PATHS": "your-value",
"CQL_HUB_PATHS": "your-value",
"JAMF_PROTECT_PATHS": "your-value",
"STORY_PATHS": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"security-detections": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"security-detections-mcp"
],
"env": {
"SIGMA_PATHS": "your-value",
"SPLUNK_PATHS": "your-value",
"ELASTIC_PATHS": "your-value",
"KQL_PATHS": "your-value",
"SUBLIME_PATHS": "your-value",
"CQL_HUB_PATHS": "your-value",
"JAMF_PROTECT_PATHS": "your-value",
"STORY_PATHS": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
SIGMA_PATHS envSPLUNK_PATHS envELASTIC_PATHS envKQL_PATHS envSUBLIME_PATHS envCQL_HUB_PATHS envJAMF_PROTECT_PATHS envSTORY_PATHS envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto MHaggis bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (3.3.4) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: SUNGLASSES, KillerSkills, Draugr
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Input firewall for AI agents: scan text and files before they're read. Local, no network by default.
Security verdicts for agent skills and MCP servers, from sandbox runs, before you install them.
Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
An MCP (Model Context Protocol) server that lets LLMs query a unified database of Sigma, Splunk ESCU, Elastic, KQL, Sublime (Sublime Security and delivr.to), and CrowdStrike CQL security detection rules.
New here? Start with the [Setup Guide](./SETUP.md) -- covers macOS, Windows (WSL & native), and Linux step by step.
Want it hosted? Skip the install entirely: [Hosted MCP Setup Guide](./docs/HOSTED_MCP.md)
Local (full power) — the npm package you're looking at. Runs on your machine, indexes your own detection repos, exposes all 81 tools. You need Node.js and ~10 minutes.
Hosted (zero setup) — a Streamable HTTP server at detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp. Sign up, generate a token, paste one URL into your MCP client. ~25 read-only tools, always in sync with the latest content, 200 calls/day free. Read on for quick-install buttons.
Claude Code (CLI one-liner):
claude mcp add security-detections -- npx -y security-detections-mcp
Claude Desktop — add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "security-detections": { "command": "npx", "args": ["-y", "security-detections-mcp"] } } }
OpenAI Codex (CLI):
codex mcp add security-detections -- npx -y security-detections-mcp
After install, configure env vars (
SIGMA_PATHS,SPLUNK_PATHS, etc.) to point at your detection repos. See the Setup Guide for full details.
sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE in the resulting config with the token you just generated.Claude Code (CLI one-liner):
claude mcp add --transport http security-detections https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE"
Claude Desktop (via mcp-remote — Desktop doesn't speak remote HTTP natively yet):
{
"mcpServers": { "security-detections": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp", "--header", "Authorization: Bearer sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE" ] } } }
OpenAI Codex (CLI):
export SDMCP_TOKEN="sdmcp_YOUR_TOKEN_HERE" && codex mcp add security-detections --url https://detect.michaelhaag.org/api/mcp/mcp --bearer-token-env-var SDMCP_TOKEN
See the Hosted MCP Setup Guide for the full table of clients, the complete tool inventory, and troubleshooting tips.
The web chat supports Free, Pro/Admin, and BYOK (Bring Your Own Key) routing. You can also see the active model at the top of the chat UI.
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:freenvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:freenousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:freemeta-llama/llama-3.3-70b-instruct:freeopenai/gpt-oss-120b:freeUses app-managed OpenRouter routing with your Preferred Model setting in /account:
| Preferred Model | Routed model |
|---|---|
auto | Free model pool (default: nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free) |
claude | anthropic/claude-sonnet-4-6 |
claude-opus | anthropic/claude-opus-4-6 |
gpt | openai/gpt-5.4 |
gpt-codex | openai/gpt-5.3-codex |
If you set your own API key(s), routing priority is:
sk-ant-...) -> claude-sonnet-4-6-20250514 via Anthropicsk-...) -> gpt-5.4 via OpenAIsk-or-...) -> uses the same Preferred Model mapping table aboveIf multiple keys are present, the first match in that order is used.
npx -y security-detections-mcp
Or clone and build: git clone https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP.git && cd Security-Detections-MCP && npm install && npm run build
Configure env vars to point at your detection repos:
| Variable | Description |
|---|---|
SIGMA_PATHS | Sigma rule directories |
SPLUNK_PATHS | Splunk ESCU detection directories |
ELASTIC_PATHS | Elastic detection rule directories |
KQL_PATHS | KQL hunting query directories |
SUBLIME_PATHS | Sublime MQL rule directories — Sublime Security and delivr.to (comma-separated) |
CQL_HUB_PATHS | CQL Hub (CrowdStrike) query directories |
JAMF_PROTECT_PATHS | Jamf Protect custom analytic detection directories (macOS) |
STORY_PATHS | Splunk analytic story directories (optional) |
ATTACK_STIX_PATH | Path to enterprise-attack.json for threat actor data (optional) |
See the Setup Guide for full per-client config examples (Cursor, VS Code, Claude Desktop, WSL).
Download all sources with sparse checkout (rules only, not full repos):
mkdir -p detections && cd detections
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/SigmaHQ/sigma.git && cd sigma && git sparse-checkout set rules rules-threat-hunting && cd .. git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/splunk/security_content.git && cd security_content && git sparse-checkout set detections stories && cd .. git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/elastic/detection-rules.git && cd detection-rules && git sparse-checkout set rules && cd .. git clone --depth 1 https://github.com/Bert-JanP/Hunting-Queries-Detection-Rules.git kql-bertjanp git clone --depth 1 https://github.com/jkerai1/KQL-Queries.git kql-jkerai1 git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/sublime-security/sublime-rules.git && cd sublime-rules && git sparse-checkout set detection-rules && cd .. git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/delivr-to/detections.git delivr-detections && cd delivr-detections && git sparse-checkout set sublime-rules && cd .. git clone --depth 1 https://github.com/ByteRay-Labs/Query-Hub.git cql-hub
| Tool | Description |
|---|---|
search(query, limit) | Full-text search across all detection fields |
get_by_id(id) | Get a single detection by ID |
list_all(limit, offset) | Paginated list of all detections |
list_by_source(source_type) | Filter by source (sigma, splunk_escu, elastic, kql, sublime, crowdstrike_cql, jamf_protect) |
get_stats() | Index statistics |
rebuild_index() | Force re-index from configured paths |
| Tool | Description |
|---|---|
list_by_mitre(technique_id) | Filter by technique ID (e.g., T1059.001) |
list_by_mitre_tactic(tactic) | Filter by tactic (execution, persistence, etc.) |
list_by_cve(cve_id) | Find detections for a CVE |
list_by_process_name(process_name) | Find detections referencing a process |
list_by_severity(level) | Filter by severity level |
list_by_data_source(data_source) | Filter by data source |
| Tool | Description |
|---|---|
analyze_coverage(source_type?) | Coverage stats by tactic, top techniques, weak spots (~2KB) |
identify_gaps(threat_profile) | Find gaps for ransomware, apt, persistence, etc. (~500B) |
suggest_detections(technique_id) | Detection ideas for a technique (~2KB) |
get_coverage_summary(source_type?) | Tactic percentages (~200B) |
analyze_actor_coverage(actor) | Coverage against a specific threat actor |
compare_actor_coverage(actors) | Compare coverage across multiple actors |
analyze_procedure_coverage(technique_id) | Behavioral procedure breakdown |
generate_navigator_layer(...) | Export ATT&CK Navigator JSON layers |
81 tools total including pattern learning, template generation, knowledge graph, dynamic tables, and autonomous analysis. See the [Tools Reference
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo