Visão Geral
O Servidor MCP de Origem da Conexão Cato permite que você conecte com segurança agentes de IA e plataformas de automação diretamente ao seu ambiente Cato — sem integrar API personalizada.
Em vez de orquestrar manualmente chamadas de API em scripts, você expõe ferramentas estruturadas da Cato para qualquer cliente MCP compatível. Isso permite que fluxos de trabalho de IA recuperem dados, investiguem incidentes e automatizem ações de maneira segura e controlada.
Com o Servidor MCP de Origem da Conexão, você pode:
Conectar agentes de IA ao Cato usando um protocolo padronizado
Eliminar lógica de orquestração de API personalizada
Reduzir complexidade de integração
Manter governança e visibilidade centralizadas
O Servidor MCP de Origem da Conexão é projetado para organizações que desejam operacionalizar a IA em fluxos de trabalho de segurança e rede, mantendo controle rigoroso sobre o acesso aos dados e limites de execução.
Compreendendo os Blocos de Construção
O que é um LLM?
Um Modelo de Linguagem Grande (LLM) é um modelo de IA treinado em grandes volumes de texto que pode entender e gerar linguagem natural.
Em ambientes empresariais, LLMs podem: resumir incidentes, gerar passos de investigação, consultar sistemas e automatizar fluxos de trabalho operacionais.
No entanto, um LLM não tem acesso inerente ao seu ambiente. Ele requer interfaces controladas para recuperar e agir de forma segura sobre os dados.
O que é MCP?
O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) é um protocolo padronizado que permite que LLMs acessem com segurança ferramentas externas e fontes de dados estruturadas.
Em vez de permitir que um LLM chame APIs diretamente, o MCP:
Define ferramentas em um formato estruturado
Controla como as ferramentas são invocadas
Retorna respostas legíveis por máquina
Mantém limites de execução estritos
O que é um Cliente MCP?
Um cliente MCP é o componente de software que conecta um LLM a um ou mais servidores MCP. Ele pode hospedar ou conectar-se a um LLM, e também a vários servidores MCP. Descobre ferramentas e usa as ferramentas para executar chamadas com segurança.
O cliente não implementa a lógica da Cato - ele consome ferramentas expostas pelo Servidor MCP Cato.
Exemplos de Clientes MCP
Plataformas comuns compatíveis com MCP incluem:
Cursor IDE - Ambiente de desenvolvimento AI com suporte nativo para MCP
OpenAI Codex (desktop, CLI, integrações IDE) – Agente de codificação AI com suporte a servidores MCP
Claude Desktop - Assistente AI para Desktop que se conecta a servidores MCP e usa ferramentas estruturadas
O que é o Servidor MCP Remoto Cato?
O Servidor MCP de Origem da Conexão Cato é um ponto final MCP hospedado que expõe ferramentas Cato através de uma conexão remota segura.
Em vez de implantar e manter um servidor MCP local, seu cliente MCP conecta-se diretamente ao ponto final MCP hospedado pela Cato. Ele expõe ferramentas estruturadas da Cato, autentica-se na sua conta e retorna os resultados para o cliente MCP.
Essa abordagem simplifica significativamente a integração e reduz a sobrecarga operacional.
MCP Remoto vs. MCP Local
Implantação de MCP Local
Você hospeda o servidor MCP em sua infraestrutura
Você gerencia a disponibilidade e a escalabilidade
Você mantém os controles de segurança
Você lida com a exposição de rede e manutenção
Esse modelo oferece flexibilidade, mas aumenta a complexidade operacional.
Implantação Remota MCP da Cato
Cato hospeda e gerencia o servidor MCP
Nenhuma implantação de infraestrutura é necessária
Nenhuma manutenção local de serviço é necessária
Conexão segura com o ambiente Cato é fornecida
MCP Remoto vs. Pergunte ao AI
O assistente de IA incorporado da Cato, Perguntar IA, está integrado diretamente ao Aplicativo de Gerenciamento Cato (CMA). Cato controla o LLM, e Pergunte ao AI está otimizado para análise e orientação no console.
Uma MCP remota permite controlar o LLM e a camada de orquestração, e sua plataforma de IA pode correlacionar os dados da Cato com outros sistemas empresariais.
O MCP de Origem da Conexão permite fluxos de trabalho de IA mais amplos além do CMA.
Usando o Servidor MCP Remoto da Cato
Depois de configurar o Servidor MCP de Origem da Conexão no seu cliente MCP, o cliente pode acessar imediatamente os dados da Cato de acordo com o período de retenção do data lake para a sua conta. Por exemplo, se sua conta retiver três meses de dados, o cliente MCP pode consultar até três meses de dados históricos.
O acesso a dados e as ações disponíveis são estritamente controlados pelas permissões atribuídas à chave API que você usa para autenticação. O servidor MCP aplica o mesmo modelo de acesso baseado em papéis usados pela API da Cato, garantindo que agentes de IA e fluxos de trabalho de automação acessem apenas dados e realizem ações permitidas por essa chave.
Requisitos
Um cliente compatível com MCP (por exemplo, Cursor IDE, ou OpenAI Codex)
Chave API válida para a conta Cato
Conectando ao Servidor MCP Remoto da Cato
Uma vez conectado, o cliente MCP descobre automaticamente as ferramentas expostas pelo servidor MCP Cato. O servidor é atualizado dinamicamente com novas ferramentas, e nenhuma ação é necessária para o cliente MCP.
Estas são as chaves API da Cato que você pode usar:
Uma chave de API do administrador para uso pessoal ou interativo
Uma chave de API de serviço para automação e fluxos de trabalho de produção
Para conectar um cliente MCP ao servidor remoto MCP da Cato:
Certifique-se de que seu cliente MCP já está conectado ao seu LLM
Configure seu cliente MCP com o URL para o endpoint da API Cato:
https://api.catonetworks.com/api/v1/rest/mcpO mesmo URL é usado para todas as instâncias de CMA.
Adicione um cabeçalho de autenticação personalizado:
Nome do Cabeçalho: x-api-key
Valor do Cabeçalho:<Chave API da Cato>
Salve e ative a conexão MCP.
Exemplos de Casos de Uso
Investigação de Ameaças Assistida por AI
Um analista pergunta: Investigue este IP e resuma eventos de segurança relacionados.
O cliente MCP:
Chama o ferramenta de Eventos de Segurança
Recupera dados estruturados relevantes
Retorna resultados para o LLM
O LLM resume os achados
Enriquecimento Automático de Incidentes XOps
Quando uma história XOps é gerada, o agente de IA recupera: Fluxos relacionados, reputação do alvo e histórico do usuário. O agente então responde com:
Um relatório contextual
Ações de mitigação sugeridas
Soluções de Problemas de Rede Orientadas por AI
Este exemplo demonstra como, usando o servidor MCP da Cato, a IA realiza consultas estruturadas e interdomínio em métricas de rede e aplicação. Isso substitui a navegação manual em vários painéis no CMA.
Um administrador relata que usuários no site de Londres estão enfrentando acesso lento ao Microsoft 365.
Usando o MCP de Origem da Conexão, o agente de IA consulta:
Métricas de Operações de Site
Saúde do link WAN
Estatísticas de perda de pacotes e latência
Métricas de desempenho de aplicação
Ele detecta:
Aumento de perda de pacotes no link WAN primário
SLA degradado para a classe de tráfego M365
Ele correlaciona:
Degradação da qualidade do link
Saturação da largura de banda durante horas de pico
Ele recomenda:
Falha no link secundário
Ajustando prioridade de QoS
Investigando desempenho do ISP
Limitação de Serviços Conhecidas
Clientes MCP que suportam apenas conexões MCP locais (STDIO) não podem se conectar diretamente ao ponto final MCP Remoto da Cato. Para usar esses clientes, você deve implantar um proxy MCP leve que conecte a conexão STDIO local ao servidor MCP remoto da Cato.