Microsoft Sentinel Data Exploration
数据与存储by microsoft
从Sentinel data lake中查找相关安全数据,帮助构建更有效的agent,详情见aka.ms/s/de。
什么是 Microsoft Sentinel Data Exploration?
从Sentinel data lake中查找相关安全数据,帮助构建更有效的agent,详情见aka.ms/s/de。
README
Microsoft Sentinel Data Exploration
The data exploration tool collection in the Microsoft Sentinel MCP server lets you search for relevant tables and retrieve data from Microsoft Sentinel's data lake using natural language.
🌐 The Microsoft Sentinel Data Exploration MCP Server Endpoint
The Microsoft Sentinel Data Exploration MCP Server is accessible to any IDE, agent, or tool that supports the Model Context Protocol (MCP). Any compatible client can connect to the following remote MCP endpoint:
Authentication OAuth 2.0
🧩 Use cases
Password-Spray Hunt Build security agents that autonomously select relevant sign-in tables, aggregates login attempts by user and IP, and flags patterns consistent with password-spray behavior—like low-frequency attempts over several months across many accounts.
Impossible Travel Check Build security agents that correlate sign-in events by user, calculates geodistance and time gaps between logins, and flags cases where travel speed exceeds realistic thresholds, suggesting credential compromise.
Multi-factor authorization failures Build security agents that analyzes multi-factor auth logs to detect spikes in failure rates, clustering by user, IP, or time window, and surfaces anomalies that deviate from baseline behavior over long periods.
Dormant Account wake-up Build security agents that based on inactivity thresholds, scans for accounts with long silence followed by recent activity, and builds a timeline showing when and how these accounts re-engaged.
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Explore Microsoft Sentinel data lake with data exploration collection
常见问题
Microsoft Sentinel Data Exploration 是什么?
从Sentinel data lake中查找相关安全数据,帮助构建更有效的agent,详情见aka.ms/s/de。
相关 Skills
数据库建模
by alirezarezvani
把需求梳理成关系型数据库表结构,自动生成迁移脚本、TypeScript/Python 类型、种子数据、RLS 策略和索引方案,适合多租户、审计追踪、软删除等后端建模与 Schema 评审场景。
✎ 把数据库结构设计、ER图梳理和SQL建模放到一处,复杂业务也能快速统一数据模式,少走不少返工弯路。
资深数据科学家
by alirezarezvani
覆盖实验设计、特征工程、预测建模、因果推断与模型评估,适合用 Python/R/SQL 做 A/B 测试、时序分析和生产级 ML 落地,支撑数据驱动决策。
✎ 从 A/B 测试、因果分析到预测建模一条龙搞定,既有硬核统计方法也懂业务沟通,特别适合把数据结论真正落地。
数据库设计
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聚焦数据库 Schema 设计与演进,自动检查规范化、数据类型、约束和索引问题,生成 ERD,并为零停机迁移、数据变更和回滚提供可执行方案。
✎ 专注数据库设计与数据建模,帮你快速理清表结构和关系,减少后期返工,SQL 落地也更顺手。
相关 MCP Server
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PostgreSQL 是让 Claude 直接查询和管理你的数据库的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了开发者需要手动编写 SQL 查询的痛点,特别适合数据分析师或后端开发者快速探索数据库结构。不过,由于是参考实现,生产环境使用前务必评估安全风险,别指望它能处理复杂事务。
SQLite 数据库
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SQLite 是让 AI 直接查询本地数据库进行数据分析的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了 AI 无法直接访问 SQLite 数据库的问题,适合需要快速分析本地数据集的开发者。不过,作为参考实现,它可能缺乏生产级的安全特性,建议在受控环境中使用。
Firecrawl 智能爬虫
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Firecrawl 是让 AI 直接抓取网页并提取结构化数据的 MCP 服务器。
✎ 它解决了手动写爬虫的麻烦,让 Claude 能直接访问动态网页内容。最适合需要实时数据的研究者或开发者,比如监控竞品价格或抓取新闻。但要注意,它依赖第三方 API,可能涉及隐私和成本问题。