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