モデルコンテキストプロトコルの解読：その内容と使用方法

モデルコンテキストプロトコルの解読：その内容と使用方法

サイバーセキュリティの戦いは絶え間なく続いています。攻撃者は容赦なく革新を続ける一方で、防御側は膨大な数のアラートとサイロ化されたツールに苦戦しています。人工知能（AI）は強力な機能を約束しますが、リアルタイムのコンテキストの欠如と統合の課題が、セキュリティ自動化におけるその有効性を阻害しています。さて、, モデルコンテキストプロトコル（MCP） 革新的なオープンスタンダードとして登場し、インテリジェントな新しい時代の到来を告げています。 セキュリティオペレーション（SecOps）.

サイバーセキュリティにおけるAI自動化のボトルネック

AIの有望性にもかかわらず、, セキュリティオペレーションセンター（SOC） 永続的な障害に直面:

• アラート過負荷: 大量の警告により、真の脅威が見えにくくなります。.
• ツールサイロ: ツールが分離していると、セキュリティの統一されたビューが実現できません。.
• コンテキストがありません: AI が賢明な判断を下すには、多様なソースからの豊富なリアルタイム データが必要ですが、これは従来困難でした。.
• 厳格な統合: AI をセキュリティ ツールに接続するには、多くの場合、カスタマイズされた柔軟性のないソリューションが必要です。.

これらの問題により、セキュリティ チームが切実に必要としている決定的な力の増幅装置としての AI の能力が制限されます。.

モデルコンテキストプロトコル (MCP) とは何ですか? 

Anthropicが開発したオープンスタンダードであるMCPは、ユニバーサルアダプターのような役割を果たし、AIモデルが外部ツール、データソース、サービスとシームレスに通信できるようにします。MCPは、AIが必要なコンテキストを取得する方法を標準化します。.

MCP はクライアント サーバー アーキテクチャを使用します。

• MCPホスト: 外部データやアクションを必要とするAIアプリケーション（例：Hero AIのようなAIアシスタント）。MCPクライアントを実行します。.
• MCP クライアント: ホスト内で、MCP サーバーを検出し、通信します。.
• MCP サーバー: 特定のツール (Swimlane Turbine など)、データベース、または API をラップするラッパーで、その機能とデータを標準化された方法で公開します。.

MCP の 5 つの主なメリット:

1. 相互運用性: 共通言語により、複雑なカスタム統合が軽減されます。ツールにMCPサーバーが搭載されている場合、MCP準拠のAIホストであればどれでもツールと連携できます。.
2. リアルタイムコンテキスト: AI モデルは、MCP サーバーにクエリを実行して、ライブの最新情報を取得します。.
3. 拡張性: AI エージェントは、成長を続ける MCP 対応ツールとデータのエコシステムに簡単に接続できます。.
4. 強化されたセキュリティ: MCP は、リソースへの安全で監査可能なアクセスを容易にします。.
5. 開発効率： MCP サーバーを一度構築すると、多くの AI エージェントがそれを使用できるようになります。.

サイバーセキュリティ自動化におけるMCPの活用方法

サイバーセキュリティにおいて、MCPは変革をもたらします。AIエージェントがセキュリティツールチェーン全体からのデータに安全にアクセスし、それに基づいて行動することを可能にします。

• 統合された可視性: AI セキュリティ エージェントは、SIEM、EDR、脅威インテリジェンスなどの MCP サーバーに接続して、全体的なビューを実現できます。.
• インテリジェントトリアージ: 複数の MCP 接続ソースからの豊富なコンテキストにより、AI はより正確なアラート トリアージを実行できるようになり、誤検知が削減されます。.
• 動的応答: AI エージェントは、MCP を使用して、自動応答の一環として、接続されたセキュリティ ツールでアクションをトリガーできます (例: EDR の MCP サーバー経由でエンドポイントを分離する)。.

疑わしい IP を見つけると、脅威フィードを自動的に照会し、内部ログをチェックし、アクションを推奨する AI アシスタントを想像してみてください。これらはすべて MCP を介して調整されます。.

スイムレーンとMCP：適応型自動化によるSecOpsの強化 

MCPの将来性とパワーと柔軟性を示すために スイムレーンタービン, 、MCPを使用してサンプルプレイブックを作成し、 ヒーローAI VirusTotal、Slack、Firecrawl と通信するための代理店。.

簡単なプロンプトで、アクションはVirusTotalで侵害の兆候（IOC）をチェックします。IOCが安全でない場合は、Slack内の他のチームメンバーにメッセージで判定結果を要約し、追加のアクションを希望する場合に連絡できるリンクを提供します。ドメイン、Slackチャンネル、承認Webhookなどの項目は、自動化プレイブックの一部として動的に生成され、Hero AIにリアルタイムで関連するコンテキストを提供します。.

以下のプロンプトは、変数が上記の Swimlane Turbine プレイブックのプロパティに置き換えられた後に生成されました。.

Turbineでわずか数分で、複数のツールと連携し、意思決定を行い、他のチームに通知する高度なプレイブックを構築できました。このようなプレイブックは効果的かつ効率的であるだけでなく、接続されたMCPサーバーが更新されると自動的に更新・改善されるため、既存のプレイブックに変更を加える必要はありません。5分間のデモ動画で、その仕組みをご覧ください。.

何が起こったのかを分析してみましょう。.

1. AIはMCPを使用して利用可能なツールのリストを取得しました。.
2. VirusTotal ツール get_domain_report が選択され、ドメインが正常に選択され、処理のために VirusTotal MCP サーバーに送信されました。. 
3. AI は VirusTotal からの (長い) 応答を解釈し、Slack の手順を呼び出すことを決定しました。.
4. 必要なSlackチャンネルにメッセージを送信するには、Slack MCPサーバーでチャンネルIDが必要です。そこでAIはまず、提供されたチャンネル名から正しいチャンネルIDを見つけるために、get_channelsツールを使用することにしました。. 
5. その後、AI は VirusTotal からの結果をメッセージにまとめ、Slack MCP サーバー経由で send_message ツールを呼び出しました。. 
6. その後、AI は最初の指示に従って追加のメッセージを作成し、Slack チャンネルへの承認リンクを提供しました。.
7. 最後に、AI はステータス更新で実行された内容を要約し、それをプレイブックにフィードバックしてさらに処理しました。.

結果の Slack メッセージは次のようになりました。

未来：構成可能なコンテキスト認識型セキュリティ

Swimlane による MCP の採用は、サイバーセキュリティにおける AI の将来の方向性と一致しています。その将来は次のとおりです。

• 構成可能: モジュール式のセキュリティ機能により、AI エージェントは必要に応じてツールとデータを選択できます。.
• コンテキスト認識: AI は特定の状況をリアルタイムで深く理解しながら動作します。.
• コラボレーション: AI は人間のアナリストを補強し、タスクを自動化して人間を戦略的な作業に解放します。.

MCPは、より適応性、拡張性、そしてインテリジェント性を備えたAIドリブンのサイバーセキュリティ自動化というSwimlaneのビジョンを実現する上で不可欠な要素です。MCPの導入が進むにつれ、多様なAI機能をシームレスに接続し、オーケストレーションする能力がセキュリティ運用を再定義するでしょう。Swimlaneはこの変革の最前線に立っています。.