Источник соединения MCP Server разрешает вам безопасно подключать агент AI и платформы автоматизации напрямую к вашей среде Cato — без создания пользовательских API-интеграций.
Вместо того, чтобы вручную организовывать вызовы API в скриптах, вы открываете структурированные инструменты Cato для любого совместимого клиента MCP. Это позволяет AI-рабочим процессам извлекать данные, расследовать инциденты и автоматизировать действия безопасным и контролируемым образом.
С сервером 'Источник соединения MCP' вы можете:
- Подключить ИИ-агентов к Cato с использованием стандартизированного протокола
- Устранить пользовательскую логику оркестрации API
- Снизить сложность интеграции
- Поддерживать централизованное управление и видимость
Сервер 'Источник соединения MCP' предназначен для организаций, которые хотят внедрить AI в процессы безопасности и сетевые рабочие процессы, сохраняя строгий контроль над доступом к данным и границами выполнения.
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM) — это AI-модель, обученная на больших объёмах текста, которая может понимать и генерировать естественный язык.
Входит в корпоративные среды, LLMs могут: обобщать инциденты, создавать шаги расследования, запрашивать системы и автоматизировать операционные рабочие процессы.
Однако LLM по своей природе не имеет доступа к вашей среде. Ему требуется контролируемые интерфейсы для безопасного извлечения данных и действий.
Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) — это стандартизированный протокол, который позволяет LLM безопасно получать доступ к внешним инструментам и структурированным источникам данных.
Вместо того, чтобы разрешать LLM напрямую вызывать API, MCP:
- Определяет инструменты в структурированном формате
- Управляет тем, как вызываются инструменты
- Возвращает ответы, читаемые машиной
- Сохраняет строгие границы выполнения
Клиент MCP — это компонент ПО, который подключает LLM к одному или нескольким серверам MCP. Он может размещать или подключаться к LLM, а также к нескольким серверам MCP. Он обнаруживает инструменты и использует их для безопасного выполнения вызовов.
Клиент не реализует логику Cato — он потребляет инструменты, открытые сервером Cato MCP.
Общие платформы, совместимые с MCP, включают:
- Cursor IDE - среда разработки с поддержкой ИИ и встроенной поддержкой MCP
- OpenAI Codex (настольные, CLI, IDE интеграции) – агент AI программирования с поддержкой серверов MCP
- Claude Desktop - Настольный AI помощник, который подключается к серверам MCP и использует структурированные инструменты
Сервер Cato Remote MCP — это размещенная конечная точка MCP, которая открывает инструменты Cato через безопасное удаленное соединение.
Вместо развертывания и поддержания локального сервера MCP ваш клиент MCP подключается напрямую к размещенной конечной точке MCP Cato. Он открывает структурированные инструменты Cato, проходит аутентификацию в вашем аккаунте и возвращает результаты клиенту MCP.
Этот подход значительно упрощает интеграцию и снижает эксплуатационные затраты.
- Вы размещаете сервер MCP в своей инфраструктуре.
- Вы управляете доступностью и масштабированием.
- Вы поддерживаете контролы безопасности.
- Вы обрабатываете сетевое воздействие и обслуживание.
Эта модель предоставляет гибкость, но увеличивает сложность эксплуатации.
Встроенный помощник AI 'Задать вопрос AI' интегрирован непосредственно в приложение управления Cato (CMA). Cato контролирует LLM, и Ask AI оптимизирован для анализа и руководства в консоли.
Удаленный MCP позволяет контролировать LLM и слой оркестрации, и ваша AI платформа может коррелировать данные Cato с другими корпоративными системами.
Удаленный MCP включает более широкие рабочие процессы AI на уровне предприятия за пределами CMA.
После того как вы настроите сервер 'Источник соединения MCP' в своем клиенте MCP, клиент сможет немедленно получить доступ к данным Cato согласно периоду хранения данных озера для вашего аккаунта. Например, если ваш аккаунт сохраняет данные на три месяца, клиент MCP сможет выполнять запросы исторических данных до трёх месяцев.
Доступ к данным и доступные действия строго контролируются разрешениями, назначенными ключу API, который вы используете для аутентификации. Сервер MCP применяет такую же модель доступа на основе ролей как и API Cato, обеспечивая, чтобы агенты AI и процессы автоматизации получали доступ только к данным и выполняли действия, разрешенные этим ключом.
- Клиент, совместимый с MCP (например, Cursor IDE или OpenAI Codex)
- Действительный API-ключ для учетной записи Cato
После подключения клиент MCP автоматически обнаруживает инструменты, которые открыты сервером Cato MCP. Сервер динамически обновляется новыми инструментами, и никаких действий для клиента MCP не требуется.
Вот API-ключи Cato, которые вы можете использовать:
- API-ключ админа для персонального или интерактивного использования
- API-ключ сервиса для автоматизации и производственных рабочих процессов
Чтобы подключить клиент MCP к удаленному серверу Cato MCP:
- Убедитесь, что ваш клиент MCP уже подключен к вашему LLM.
-
Настройте ваш клиент MCP с URL для конечной точки API Cato:
https://api.catonetworks.com/api/v1/rest/mcpОдин и тот же URL используется для всех экземпляров CMA
- Добавьте пользовательский заголовок аутентификации:
- Имя заголовка: x-api-key
- Значение заголовка: <API-ключ Cato>
- Сохраните и активируйте соединение MCP.
Аналитик спрашивает: Разследуйте этот IP и суммируйте связанные события безопасности.
Клиент MCP:
- Вызовы инструмента событий безопасности
- Извлечение соответствующих структурированных данных
- Возвращает результаты в LLM
- LLM обобщает выводы
Когда создается история XOps, агент AI извлекает: связанные потоки, репутацию цели и историю пользователя. Агент затем отвечает:
- Контекстный отчет
- Предлагаемые действия по смягчению последствий
Этот пример демонстрирует, как, используя сервер Cato MCP, AI выполняет структурированные, междоменные запросы по сетевым и метрикам приложения. Это заменяет ручную навигацию по множественным панелям управления в CMA.
Администратор сообщает, что пользователи на лондонском сайте испытывают медленный доступ к Microsoft 365.
-
Используя 'Источник соединения MCP', агент AI выполняет запросы:
- Метрики операций сайта
- Состояние канала WAN
- Статистика потери пакетов и задержки
- Метрики производительности приложений
-
Он обнаруживает:
- Увеличенная потеря пакетов на основном канале WAN
- Ухудшение SLA для класса трафика M365
-
Он соотносит:
- Ухудшение качества канала
- Насыщение пропускной способности в пиковые часы
-
Он рекомендует:
- Переключение на вторичный канал
- Настройка приоритета QoS
- Исследование производительности ISP
- Клиенты MCP, поддерживающие только локальные подключения MCP (STDIO), не могут напрямую подключиться к удаленной конечной точке Cato MCP. Чтобы использовать этих клиентов, необходимо развернуть легкий MCP прокси, который мостит локальное соединение STDIO с удаленным сервером Cato MCP.
0 комментариев
Статья закрыта для комментариев.