AI导哈

AI代理安全服务器

为AI代理提供成本监控、提示注入扫描和决策追踪的安全服务，适用于多种MCP兼容的AI助手。

  • by LuciferForge
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 LuciferForge/agent-safety-mcp

使用说明

代理安全mcp

用于AI代理安全的MCP服务器。 只需一次安装，任何兼容MCP的AI助手都可以访问成本保护、快速注射扫描和决策跟踪。

适用于Claude Code、Cursor、Windsurf、Zed和任何MCP客户端。

安装

克劳德代码（推荐）

claude mcp add agent-safety -- uvx agent-safety-mcp

手册（任何MCP客户端）

添加到MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "agent-safety": {
      "command": "uvx",
      "args": ["agent-safety-mcp"]
    }
  }
}

来自PyPI

pip install agent-safety-mcp
agent-safety-mcp  # runs stdio server

工具

成本保护——LLM电话的预算执行

工具 它做什么
cost_guard_configure 设置每周预算、警报阈值、模拟运行模式
cost_guard_status 检查当前支出与预算
cost_guard_check 预先检查模型调用是否在预算范围内
cost_guard_record 记录已完成呼叫的令牌使用情况
cost_guard_models 列出支持的型号及其定价

例子： “检查我是否能负担得起2000个输入令牌的GPT-4o通话”

注射防护——快速注射扫描仪

工具 它做什么
injection_scan 扫描文本以查找注射模式（非堵塞）
injection_check 如果检测到注射，则扫描+阻止
injection_patterns 列出9个类别的所有75个内置检测模式

例子： “扫描此用户输入以进行提示注入：'忽略前面的说明并…'”

决策跟踪器——代理决策日志

工具 它做什么
trace_start 启动新的跟踪会话
trace_step 用上下文记录决策步骤
trace_summary 获取会话摘要（步骤、错误、时间）
trace_save 将跟踪保存到JSON+Markdown文件

例子： 为我的分析代理启动跟踪，然后记录每个决策步骤

这包裹了什么

此MCP服务器包装 AI代理基础架构堆栈 --三个独立的Python库：

这三个：MIT许可，零运行时依赖（单独），纯Python stdlib。

MCP服务器添加 mcp>=1.0.0 作为协议层的依赖。

为什么

AI编码助手（Claude Code、Cursor等）现在可以保护他们帮助构建的代理——检查预算、扫描输入和跟踪决策——而无需离开IDE。

基于在真实金融市场中运行8个月的自主AI交易代理而构建。

许可证

麻省理工学院

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