prodlint
Production readiness for vibe-coded apps. 52 checks for security, reliability, and performance.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search security detections across Sigma, Splunk, Elastic, KQL, Sublime, CQL and Jamf with ATT&CK.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
SIGMA_PATHS, SPLUNK_PATHS, ELASTIC_PATHS, KQL_PATHS, SUBLIME_PATHS, CQL_HUB_PATHS, JAMF_PROTECT_PATHS, STORY_PATHS필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
SIGMA_PATHS envSPLUNK_PATHS envELASTIC_PATHS envKQL_PATHS envSUBLIME_PATHS envCQL_HUB_PATHS envJAMF_PROTECT_PATHS envSTORY_PATHS env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 10일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MHaggis 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.3.4)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: prodlint, AutoPilot IT, WatchGuard MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Production readiness for vibe-coded apps. 52 checks for security, reliability, and performance.
WatchGuard Cloud Firebox, Endpoint Security, ThreatSync, NDR and AuthPoint APIs for every customer
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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
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