代币安全启动了非人类身份（NHI）的模型上下文协议（MCP）服务器

这种能力将代理ai的力量带入了现代安全操作，并使团队能够使用简单的自然语言与复杂的nhi数据进行交互。

提供身份威胁检测和响应平台的启动Security宣布了非人类身份（NHI）的模型上下文协议（MCP）服务器。这种能力将代理AI的力量带入了现代安全操作，并使团队能够使用简单的自然语言与复杂的NHI数据进行交互。

令牌MCP服务器利用开放标准的模型上下文协议将大型语言模型（LLMS）带有企业身份数据，提供智能见解并通过对话界面进行指导补救。

安全团队现在可以提出问题并提出请求，例如：

*“最风险的服务身份是什么？为什么？”

*“昨天遭到妥协的实例。提供减轻风险的步骤。”

*“哪些身份具有脆弱的凭据，我该如何旋转它们？”

AI驱动的响应将提供针对客户环境，身份和数据的详细答案和补救指南。

代币安全性CPO Nissim Pariente说：“这次发布是迈向代理安全操作的重要一步。” “通过将人工智能的力量与深层身份背景相结合，我们将自然语言变成实时，可行，自主和特定环境的动作。”

“这是安全团队的游戏规则改变者，” Hibob Ciso的Tamir Ronen说。 “令牌MCP将把耗时的调查转变为快速，AI驱动的见解和缓解计划。这将节省数小时的识别，优先级和自动化风险的方法。”

大规模解锁可见性和可行性

令牌MCP为安全团队带来了两个关键功能：

*增强的可见性：通过将上下文从身份姿势风险到使用模式和所有权数据的上下文，令牌MCP可以优先考虑对机器身份风险的优先级，从云到本地。

*智能补救措施：令牌MCP提供了精确的，特定于客户的补救指南，包括针对每个环境量身定制的CLI命令，脚本和解释，授权团队以更快，更自信地解决问题。

为工具安全团队设计的已经使用

令牌MCP与领先的AI聊天平台（例如Claude，Chatgpt和Gemini）无缝集成。安全团队可以从他们已经依赖和信任的工具中与他们的数据进行交互，而无需通过复杂的仪表板学习新语言或筛选。

在早期的客户部署中，令牌MCP在关键用例中显示出价值：

*快速识别并确定最风险的服务身份和因素中的因素。

*提供一个分步计划，以减轻特定于客户的命令和脚本的折衷实例。

*授予特定身份的权限，可以使用自然语言请求访问资源。

*生成代码以旋转脆弱身份的凭据。

这些功能降低了调查时间，加速了响应，并使复杂的身份挑战易于实现。

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