AI赋能安全运营：基于Splunk MCP的自主调查智能体构建指南（收藏学习）

本文提出了一种基于Splunk MCP服务器与LangChain/LangGraph框架构建SOC分析智能体的创新方案。该方案通过自然语言交互实现SPL查询自动生成与执行，解决了安全分析师学习周期长、工作流割裂等痛点。系统采用模块化架构，包含需求解析、SPL生成、查询执行、威胁分析和报告生成五个核心环节，支持人机协同审批机制。实验表明，该方法能有效提升安全运营效率，使分析师专注于战略决策。文章还分

乔代码嘚

448人浏览 · 2026-01-10 14:36:35

乔代码嘚 · 2026-01-10 14:36:35 发布

文章介绍了如何利用Splunk模型上下文协议(MCP)服务器，结合LangChain与LangGraph框架，构建自主开展安全威胁调查的SOC分析智能体。该架构通过自然语言交互处理复杂SPL查询，解决了安全分析师学习周期长、工作流割裂等痛点，实现需求解析、SPL生成、查询执行、威胁分析和报告生成等自动化流程，让人机协同的安全运营新模式成为可能，使分析师能专注于战略决策而非机械性工作。

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。

点击查看图片原图

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：

点击查看图片原图

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
1. 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
1. 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
1. 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
1. 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。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述