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当前，安全运营领域正经历一场根本性变革，对智能自动化的需求达到了前所未有的高度。网络威胁攻击者每天都在利用人工智能发起攻击。今天，我想分享一种高阶实现方案——如何借助 Splunk 模型上下文协议（MCP）服务器，结合 LangChain 与 LangGraph 框架，构建一个能够自主开展安全威胁调查的安全运营中心（SOC）分析智能体。

痛点：人工智能与安全数据的融合困境

安全分析师往往需要花费大量时间编写和调试 Splunk 搜索处理语言（SPL）查询语句。尽管 SPL 功能十分强大，但它也存在明显的使用门槛：

• 学习周期长：新入职的分析师通常需要数月时间才能熟练掌握
• 工作流割裂：在威胁调查与查询语句编写之间来回切换，会打断分析思路
• 结果不一致：不同分析师编写的查询语句存在差异，易导致分析结果参差不齐
• 响应效率低：手动编写查询语句的模式，会拖慢对时效性要求极高的威胁调查工作

如果能让 AI 智能体来处理 SPL 相关的复杂工作，让分析师专注于威胁研判和战略决策，岂不是两全其美？

解决方案：Splunk MCP 实现 AI 与安全数据的高效对接

Splunk 模型上下文协议（MCP）服务器，是连接 AI 智能体与 Splunk 环境的安全桥梁。它将 Splunk 的核心功能封装为可调用的工具，任何兼容 MCP 协议的 AI 系统都能直接调用。

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本文示例中用到的工具

这意味着，你的 AI 智能体可以像人类一样向 Splunk 发出指令，例如：“展示过去 24 小时内所有的登录失败记录，并按源 IP 地址分组”——而 Splunk MCP 会自动将这条自然语言指令转换成标准的 SPL 查询语句。

架构设计：基于 LangGraph + Splunk MCP 并借助 Claude 大模型实现

我利用 LangGraph 的有状态工作流能力，结合 Splunk MCP，搭建了一套完整的自主式 SOC 分析智能体。该架构遵循符合人类思维习惯的威胁调查流程：

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图中的每个节点对应威胁调查的一个独立阶段：

1. 需求解析：智能体先梳理 Splunk 中可用的索引与元数据，规划具体的调查路径
2. SPL 生成：借助 Splunk 人工智能技术，将自然语言指令转化为经过优化的 SPL 查询语句
3. 查询执行：在 Splunk 中运行查询语句，可根据需求设置人工审批环节
4. 威胁分析：对查询结果进行深度分析，识别潜在的安全威胁与异常行为
5. 报告生成：输出一份包含完整调查过程与结论的分析报告

代码演示

只需几行代码，就能实现 LangChain 与 Splunk MCP 的对接：

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 结合 Splunk MCP 服务器初始化大语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

splunk_llm = llm.bind_tools([
    {
        "type": "mcp",
        "server_label": "splunk",
        "server_url": "<https://your-instance.splunkcloud.com/mcp>",
        "require_approval": "never"
    }
])

# 现在可以用自然语言向 Splunk 发起查询了！
response = splunk_llm.invoke(
    "查询过去 24 小时内所有包含编码命令的 PowerShell 执行记录"
)

完整的实现方案还包含以下功能：

• 用于追踪调查进度的状态管理模块
• 针对高敏感度查询的人机协同审批机制
• 复刻人类分析师工作流程的多阶段任务流
• 自动生成包含调查结果与处置建议的分析报告

实际应用场景

以下是几个可直接落地的威胁调查查询示例：

# 调查暴力破解攻击
investigate_with_splunk(
    "展示过去 24 小时内所有登录失败记录，"
    "按源 IP 地址与用户名分组，并高亮显示失败次数超过 10 次的账户"
)

# 检测数据泄露行为
investigate_with_splunk(
    "查询过去 7 天内，从内部主机向外部 IP 地址发起的异常大流量数据传输记录"
)

# 排查“就地取材”攻击
investigate_with_splunk(
    "搜索包含编码命令，且向非企业内网 IP 发起网络连接的 PowerShell 执行记录"
)

代码获取

我已将完整的实现代码发布在 GitHub 上，供大家参考学习：
🔗 网络安全领域 AI 智能体——Splunk MCP 实战示例

该示例包含以下内容：

• 完整的 LangGraph 工作流实现代码
• 状态管理模块的定义逻辑
• 人机协同审批流程的处理方案
• 可直接运行的威胁调查查询示例
• 生产环境部署的注意事项与建议

未来展望

这个示例仅仅是智能体框架与企业级安全平台融合应用的开端。未来可拓展的方向包括：

• 多源数据关联分析：将 Splunk 数据与终端检测响应（EDR）、威胁情报、云安全平台的数据进行融合分析
• 自动化剧本执行：根据智能体的调查结果，自动触发安全编排自动化与响应（SOAR）工作流
• 持续性威胁狩猎：实现智能体 7×24 小时全天候主动排查潜在威胁
• 跨组织协同调查：支持智能体在不同组织机构之间协调开展威胁调查工作

Splunk MCP、LangChain 与 LangGraph 的组合，为安全运营打造了全新的技术范式。通过实现安全数据的自然语言交互，我们并非要取代人类分析师，而是要赋能他们，让其能力得到倍数级提升。

分析师可以将精力聚焦于需要人类判断的战略性工作：解读攻击者的意图、制定风险处置决策、优化企业整体安全态势。而那些机械重复的查询语句编写、初步威胁分级等工作，则可交由 AI 智能体完成。

安全运营的未来，是人机协同的未来。借助 Splunk MCP 与 LangGraph 这类工具，这样的未来已触手可及。欢迎大家通过提交 Issue 或 Pull Request 的方式，直接参与到这个 GitHub 项目的建设中。

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