ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Agentic Detection Lookups

โดย detection-forgeรุ่น 0.1.0i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.detection-forge/agentic-detection-lookups

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

LOLBAS, GTFOBins, and process parent-child lookups for detection engineering agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub detection-forge ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agentic Detection Lookups ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SSTracker free youth training

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Agentic Detection Lookups

Machine-readable detection lookups for SIEM enrichment and AI agents. MCP-native.

Stop regex-matching 200+ binaries. Enrich in one match() call.

Feed it to your SIEM, your SOAR, your agent, or your LLM.

What is this?

A collection of structured CSV lookup files purpose-built for:

  • SIEM enrichment — one match()/lookup/join replaces entire rule categories
  • AI agent tooling — MCP server included, agents query detection context in real-time
  • Detection automation — consistent schema, CI-updated, deploy-ready

Lookup Files

FileEntriesOSDescription
lolbas_binaries.csv234WindowsLiving Off The Land Binaries and Scripts — risk-scored, categorized, MITRE-mapped
gtfobins.csv477LinuxGTFOBins Unix binaries — shell escape, priv-esc, file ops, MITRE-mapped
parent_child_baselines.csv98BothExpected/suspicious process parent→child relationships for Windows and Linux
Schema Contract

Every lookup file follows:

  1. First column = match key (the field you join on)
  2. Always includes risk or risk_if_unexpected column
  3. Always includes MITRE ATT&CK technique mapping
  4. No nested data — flat columns, pipe-delimited for multi-value
  5. UTF-8, no BOM, Unix line endings, header row always present

Quick Start

SIEM (copy-paste)

CrowdStrike NG-SIEM:

#event_simpleName=ProcessRollup2

| binary := lower(FileName) | match(file="lolbas_binaries.csv", field=binary, column=filename, include=[categories, mitre_ids, risk]) | risk="high"

Splunk:

index=crowdstrike event_simpleName=ProcessRollup2

| rex field=FileName "(? [^\\\\]+)$" | lookup lolbas_binaries.csv filename AS binary OUTPUT categories mitre_ids risk | where risk="high"

Elastic (ES|QL):

FROM logs-endpoint.events.process-*

| WHERE event.action == "start" | ENRICH lolbas-policy ON process.name = filename WITH categories, risk | WHERE risk == "high"

Microsoft Sentinel:

DeviceProcessEvents

| extend binary = tolower(FileName) | join kind=inner (_GetWatchlist('lolbas_binaries')) on $left.binary == $right.filename | where risk == "high"

See queries/ for full query libraries per platform.

MCP Server (AI agents)
{

"servers": { "detection-lookups": { "type": "stdio", "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server"], "cwd": "/path/to/agentic-detection-lookups" } } }

Then your agent can:

→ detection_lookup_binary("certutil.exe")

← {source: "lolbas", risk: "medium", categories: ["Download"], mitre_ids: ["T1105"]}

→ detection_lookup_binary("python") ← {source: "gtfobins", risk: "high", categories: ["shell", "reverse-shell", ...], mitre_ids: ["T1059"]}

→ detection_check_parent_child("winword.exe", "cmd.exe") ← {expected: false, risk_if_unexpected: "critical", mitre_id: "T1204.002"}

MCP Tools

ToolInputOutput
detection_lookup_binaryfilenameRisk, categories, MITRE IDs, source (lolbas/gtfobins)
detection_check_parent_childparent, child, os_filterExpected/suspicious, risk level, triage guidance
detection_list_by_categorycategory, limit, offsetPaginated binaries in that abuse category (cross-platform)
detection_list_by_mitretechnique_id, limit, offsetPaginated binaries mapped to that technique (cross-platform)
detection_searchquery, limitMatches across all lookup data with total/has_more
detection_list_lookups—All files with row counts and columns

Data Sources

LookupSourceUpdate Frequency
LOLBAS binariesLOLBAS ProjectWeekly (automated)GTFOBinsGTFOBinsWeekly (automated)Parent-child baselinesMITRE ATT&CK, SANS, Microsoft docs, public threat reportsManual curation

Installation

Prerequisites
  • Python 3.10+
  • VS Code with GitHub Copilot (for MCP integration)
Install
git clone https://github.com/detection-forge/agentic-detection-lookups.git

cd agentic-detection-lookups python -m venv .venv

Windows:

.venv\Scripts\activate

Linux/macOS:

source .venv/bin/activate pip install -e .

Configure MCP Client (VS Code)

Add to your VS Code User settings (Ctrl+Shift+P → "Preferences: Open User Settings (JSON)") or ~/.vscode/mcp.json:

{

"servers": { "detection-lookups": { "type": "stdio", "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python", "args": ["-m", "mcp_server"], "cwd": "/absolute/path/to/agentic-detection-lookups" } } }

Windows example:

`json

{

"servers": {

"detection-lookups": {

"type": "stdio",

"command": "C:\\Code\\.venv\\Scripts\\python.exe",

"args": ["-m", "mcp_server"],

"cwd": "C:\\Code\\agentic-detection-lookups"

}

}

}

`

Reload VS Code: Ctrl+Shift+P → "Reload Window"

Verify

In Copilot Chat (Agent mode):

Is certutil.exe a LOLBAS binary?

✅ Returns risk, categories, and MITRE mappings = working!

Run standalone (CLI)
detection-lookups

This starts the MCP server on stdio transport (useful for piping JSON-RPC or connecting other MCP clients).

Upload to your SIEM
  • CrowdStrike NG-SIEM: Upload via API or UI (Settings → Lookup Files)
  • Splunk: Settings → Lookups → Lookup table files → Add new
  • Elastic: Create enrich index + ingest pipeline
  • Sentinel: Configuration → Watchlist → Add new

Project Structure

agentic-detection-lookups/

├── lookups/ # The data (CSV files) │ ├── lolbas_binaries.csv │ ├── gtfobins.csv │ └── parent_child_baselines.csv ├── queries/ # Copy-paste detection queries │ ├── crowdstrike_ngsiem.md │ ├── splunk.md │ ├── elastic.md │ └── microsoft_sentinel.md ├── mcp_server/ # MCP server for AI agents │ ├── server.py │ └── init.py ├── scripts/ # Update/maintenance scripts ├── LICENSE # Apache 2.0 ├── NOTICE └── pyproject.toml

Contributing

PRs welcome. See CONTRIBUTING.md for guidelines.

To add a new lookup file:

  1. Follow the schema contract (match key first, include risk + MITRE columns)
  2. Include at least one query example per SIEM platform
  3. Add a tool to the MCP server

License

Apache 2.0 — See LICENSE and NOTICE.


Built by Gene Kazimiarovich | Part of Detection Forge

ถาม PopNx