Agenticstore — The Open Source Standard For Local Mcp Tooling

🔒 为什么需要它：企业级 AI 安全与自主 Agent 的结合

让 Claude、Cursor 和 Windsurf 等 AI 助手访问你的代码库和 Web，能带来强大的能力。但将敏感的企业数据传给远程大模型，会造成巨大的安全风险。此外，迅速触及令牌上限会降低大模型上下文窗口的效用，并增加成本。

问题： 你希望通过 Agent 工作流大幅提升效率，但又不能在数据丢失防护（DLP）、合规、泄漏防护或令牌膨胀方面妥协。

解决方案： AgenticStore MCP Server 原生解决了这一整套问题：

• 🛡️ 大模型提示词防火墙： 安全的本地代理，会在提示词离开你的设备之前对其进行拦截、扫描和净化。它会标记泄漏的机密、个人身份信息（PII）和 API 密钥，使用本地模型（如 Ollama）净化数据，并为所有 AI 使用生成严格的审计记录。
• 🧰 MCP 工具包（74 个工具）： 可用于生产环境的强大工具集。立即为 AI 配备代码分析器和 CVE 漏洞扫描器、项目健康检查工具、安全的本地数据检查工具、上下文精简工具、令牌优化器、持久化语义记忆，以及可自托管的 SearXNG Web 搜索。
• ✦ Relay： 面向人类和 AI Agent 的本地项目交付系统。规划项目、创建 Epic 和工单、通过 Codex 或 Claude 分派工作，并在看板上保留决策、Git 证据、验证结果和交接记录。

零订阅费用。零供应商锁定。手动配置 MCP 工具，也可以通过美观的本地 GUI 轻松配置。

🎥 提示词防火墙演示

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（如果上方视频无法加载，点击此处观看演示）

🎥 观看 GUI 演示（MCP 工具）

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🏗️ 工作原理

• 🛡️ LLM 提示词防火墙： 拦截、净化并对所有离开系统的数据进行提示词记录，确保强大的 AI 安全。
• 🔒 100% 隐私优先： 所有操作均在本地运行。生成可靠的 AI 使用审计追踪，同时确保代码和数据未经审计绝不离开你的设备。
• ✂️ LLM Token 优化： 通过代码结构压缩（token_optimizer）和基于相关性的上下文裁剪（context_pruner），大幅减少 Token 消耗。
• 💸 真正免费： 无需账户，没有付费墙，也无需订阅。
• 🧠 持久化 Agent 记忆： 让 AI 无缝记住不同会话中的事实和上下文。
• ⚡ 即插即用： 通过 uvx 或 pip 即可快速安装。MCP 配置同时支持手动 JSON 和 GUI 工作流。

📋 目录

• 🛡️ LLM 提示词防火墙与净化
• 🧰 工具包包含什么
• 🚀 快速入门指南（最快安装方式）
  • V0：Python/uvx（推荐）
  • V1：从 GitHub 源码安装
  • V2：MCP Hub Web 应用（UI）
• ✦ Relay：面向 AI Agent 的 JIRA
• 🔌 连接到你的 AI 客户端
• 🗂 工具目录 — 全部 74 种工具
• 💻 Claude Code CLI 集成
• 🔎 启用网络搜索
• 🎛 覆盖配置与高级用法

🛡️ 大模型提示词防火墙与清理

提示词防火墙让你能完全控制使用云端 AI 编码助手时，哪些自然语言数据和代码会离开你的计算机，为你提供企业级 AI 安全。

说明

防火墙功能目前已在 macOS 上完成测试并稳定运行。即将支持 Linux 和 Windows！

主要功能：

• 代理拦截：设置本地代理，监控所有大模型流量。
• AI 使用审计追踪：自动生成 提示词记录日志。每个提示词级别都会提供清晰警告，准确显示更改或脱敏的内容。
• 一键 UI 设置：安装证书 -> 启动代理。立即开始使用。（注意：为确保安装和运行顺畅，防火墙仅支持在 UI 中设置。）
• 本地大模型集成（可选）：连接你的本地 Ollama 实例。下载开源模型以完全在本地运行，在发送到远程 API 之前，预先清理提示词并扫描代码，使其更完善、更安全。
• 基于规则的清理：轻松定义正则表达式或语法规则，以拦截个人身份信息、AWS 密钥、数据库字符串或专有逻辑。

要启用防火墙并开始收集 AI 使用审计追踪，请启动 GUI Webapp，然后前往 Firewall 标签页安装证书并启动代理。如需了解更深入的技术架构，请阅读官方提供的 AgenticStore Prompt Firewall Documentation，或访问主站 agenticstore.dev。

GPT / OpenAI 客户端与自定义脱敏

MCP Hub → Clients 现已包含 GPT / OpenAI Codex，支持自动 TOML 配置和所选工具。应用配置前必须安装 Codex CLI。防火墙仪表板还支持 OpenAI SDK 应用，可与 Claude Code 配合使用。连接 GPT / OpenAI SDK，即可通过 http://127.0.0.1:8766/openai/v1 路由 Chat Completions 和 Responses 请求。设置现已包含 Redaction Replacement，可使用你自己的字面占位符；留空则恢复为类型默认值。默认情况下，提示词记录会保存转发到上游的已清理提示词。当调查需要时，你可以在 Firewall → Recordings 标签页中明确选择在本地保留清理前的原始提示词。请参阅 OpenAI setup and coverage guide。

🧰 工具包内容（74 个 MCP 工具）

为你的 AI 客户端配备这些模块，其中包含 74 个专用 MCP 工具，经过精心分类，助你最大限度提升工作效率：

• 🛡️ **仅限本地：**62 个工具带有 openWorldHint: false；它们仅在本地或已配置的封闭环境中运行。
• ☁️ **开放世界：**12 个工具可访问公共网络或远程提供方系统。
• 📝 **有状态：**21 个工具可以写入本地状态、执行范围受限的操作或更改外部系统；适用时需明确确认。
• 👓 **只读：**53 个工具通过 MCP 注解标记为可安全重试。

🚀 快速入门指南（最快安装方式）

选择最适合你工作流的设置方式。MCP 支持手动配置和基于 GUI 的管理设置。不知道该选哪个？从 V0 开始。

pip install agentic-store-mcp --upgrade

agentic-store-mcp

agentic-store-mcp --version

pip install git+https://github.com/agenticstore/agentic-store-mcp.git

agentic-store-mcp

# Ensure it is installed via pip
pip install agentic-store-mcp --upgrade

# Launch the web UI  automatically bundled with the core package
agentic-store-webapp 

✦ Relay：面向 AI Agent 的 JIRA

Relay 是 AgenticStore 为人类和 AI Agent 共同参与的项目提供的本地交付系统。它集成在 Web 应用中，任务看板存储在你的计算机上，因此项目上下文可在不同 Agent 会话间持续保留。

使用 Relay 创建多个看板，将工作分组到 Epic 中，为每张工单分配独立的工作区，并并行执行 Codex 或 Claude 交接。每张工单都可以保留进度评论、验证结果、Git 证据、决策上下文、阻塞项、附件，以及处理该工单的会话。你可以向工单和进度更新添加不超过 10 MB 的截图或文件；Agent 可以查看附件元数据，并通过任务看板工具读取原始字节。

并行交接与发布

Relay 在 ~/.config/agentic-store/agent-board.json 中维护一个共享看板，因此工单状态、证据和交接信息会保持同步。它不会共享检出目录：本地工作区交接会创建专用 Git 工作树，并从 origin/main（若不存在，则依次回退到 main 和对应的 master 引用）创建 feature/<ticket-id>-<session> 分支。远程工作区交接会克隆仓库，并创建同类型的功能分支。Relay 会将不可变的基线提交记录为 Git 证据，并在 Agent 启动前扫描本地处于活动状态的 feature/ 和 bug/ 分支，查找合并标记。检测到的任何冲突都会作为合并风险追加到工单中。

这样，多个 Agent 就能安全地隔离各自未提交的更改。共享看板是有意设置的协作状态；源文件、分支指针、虚拟环境和 Agent 终端会话则各自独立，按交接分别创建。请分别审查并合并每个功能分支；工作树不再需要时，使用 Git 删除已完成的工作树。

对于仪表板本身，通常只需运行一个 Relay UI，然后在其他浏览器标签页中打开其 URL。如果默认端口已在提供 Relay 服务，agentic-store-webapp 会打印现有 URL 并退出，不会影响占用该端口的进程。仅在需要时才使用有意隔离的实例：

agentic-store-webapp --port 8782 --no-open
# or ask the OS for a free port if the requested port is occupied
agentic-store-webapp --auto-port --no-open

前端、MCP 软件包和 PyPI 发布必须作为一条兼容链协同推进：先合并并验证 MCP 功能分支，然后让前端 PR 声明所需的软件包版本（或兼容版本范围）。由一位发布协调员统一负责软件包版本变更和 PyPI 发布队列。Agent 不得并行创建版本升级 PR。协调员会批量处理兼容的已合并更改，在验证测试和构建元数据期间锁定发布分支，发布且仅发布一个版本；如果需要回滚，则在支持的情况下撤回有问题的 PyPI 发布，恢复前端之前的软件包版本约束，并发布修正补丁版本。部署前，请将发布 PR 和验证结果记录为相互关联的 Relay 工单。

使用 AI Task Planner 进行分诊

打开 Relay → AI task planner，并描述预期结果、成功标准、约束、产品界面和质量要求。Relay 会启动本地 Codex 或 Claude 规划会话，并使用可复用的规划脚手架。规划器会检查所选看板、提出后续问题、拟定一个包含范围明确的子工单的 Epic，并在你明确批准后才批量创建工作项。

只要代码或面向用户的行为发生变化，脚手架就会将自动化测试和文档纳入计划。相关时，它也会提示加入安全性、无障碍性、迁移、发布和回滚工作。规划会话会记录在 Relay 中，使项目能够保留相应的决策依据。

实用工作流

1. 为产品、发布或客户端计划创建看板。
2. 使用 AI task planner 将目标转化为已批准的 Epic 和可测试工单。
3. 将工单分配给本地仓库或远程 URL，然后交给 Codex 或 Claude；Relay 会为每个会话创建隔离的工作树或克隆。
4. 通过已记录的评论、验证结果和 Git 证据审查工作；随着工作推进，将工单拖动到相应的交付状态。

Relay 不会将项目数据发送到托管式规划服务。它会启动你选择的本地 Agent 客户端，并由该客户端使用其自身配置的模型和隐私设置。

Relay 最新改进

Relay 的近期版本改进了工单处理、Agent 协作和看板体验：

• **工单附件：**可向工单或进度更新添加最大 10 MB 的截图和文件。Relay 会显示图片预览并提供安全下载，Agent 则可通过 task_board 和 read_attachment 获取附件元数据和原始字节。
• **清晰易读的交付历史：**在进度评论中使用 Markdown，将较早的带标签更新展开为易读的内容，并在工作区 URL 可用时，将记录的分支和提交链接到代码仓库。
• **更快地审核工单：**勾选验收标准，在工单抽屉中滚动查看较长的描述和活动，并在工单详情旁查看 Git 证据和活动。
• **更清晰的规划流程：**使用 AI 任务规划器引导式的“结果优先”流程，并将可选规划详情单独归类；在批准创建工单前，先审核拟议的工作。
• **更安全的并行工作：**为每次任务交接分配独立的工作树或克隆，并从配置的 main/master 基线创建分支，同时共享看板活动。
• **归档和恢复工单：**将已完成或已取消的工作项归档至专用的 Archived 状态，在其再次活跃时恢复为 Ready，并在工单历史中保留状态变更记录。
• **按需显示归档工单：**默认看板会隐藏已归档的工作，让活跃交付内容保持清晰；可通过切换开关重新显示已归档工单。
• **更安全的工单设置：**新工单必须关联工作区，因为 Agent 任务交接需要已知的检出目录或远程代码仓库。空工作区视图现在会显示引导式的 Create your first workspace 操作。
• **可采取后续操作的错误提示：**任务交接和工单创建错误会在对应表单中显示原因和后续步骤，而不会消失在通用通知中。
• **更清晰的 Relay 界面：**Web 应用会利用可用的桌面空间，恢复 “Jira for AI Agents” 标语，让规划器任务交接内容更易读，并在启用时将 Archived 放在 Done 旁边。

这些更改保留本地项目记录，同时让任务分流、暂停、恢复以及在人与 Agent 之间交接工作更加安全。

🔌 连接到你的 AI 客户端

由于 AgenticStore MCP 同时支持手动配置和通过 GUI 管理，如果你愿意，也可以将配置片段手动添加到相应客户端的配置文件中。**保存后请记得重启客户端！**有关正确连接 AI Agent 的详细指南，请访问 agenticstore.dev 上的客户端连接文档。

标准复制粘贴配置

基础设置：

{
  "mcpServers": {
    "agentic-store-mcp": {
      "command": "agentic-store-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

启用 Web 搜索（SearXNG）：

{
  "mcpServers": {
    "agentic-store-mcp": {
      "command": "agentic-store-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "SEARXNG_URL": "http://localhost:8080"
      }
    }
  }
}

🗂 工具目录 — 全部 74 个工具

💻 Claude Code 命令行集成

AgenticStore MCP 完全兼容 Claude Code，专为终端工作流打造，使开发者能够通过命令行直接使用全部 74 项命令功能。

安全的 CLI 执行模式

自动将应用无缝安装到 ~/.claude/settings.json，并解析连接绑定。CLI 通过动态命令结构，干净利落地处理传统操作和先进的拦截代理验证。

默认模式：（用于直接调用 API——仅连接普通 Anthropic 模型，不进行防火墙跟踪）：

agentic-store-mcp --install-claude

• 在用户本地的 ~/.claude/settings.json 中显式注册。
• 主动执行 launchctl unsetenv 清理，删除任何过时的 ANTHROPIC_BASE_URL 路由绑定，确保连接稳定地直连 Anthropic 标准 API。
• 动态移除目标系统环境中 ~/.zshrc/~/.bash_profile 内强制代理的痕迹，确保新终端启动时始终保持干净。

防火墙模式：（预先验证代理稳定性，高效地将流量直接映射到 Prompt Recoding 安全边界，以保护企业机密）：

agentic-store-mcp --install-claude --firewall-mode

• 在修改配置目录之前，先原生验证 AgenticStore 防火墙代理是否正在 Port 8766 上正确监听，从而彻底避免部署故障。
• 正式注入 launchctl setenv 路由指令，并正确写入由 nc 守护的 shell 配置文件代码块，将 Node.js TLS ANTHROPIC_BASE_URL 拦截直接接入 Claude。

（注意：--firewall-mode 不允许单独运行，必须同时传入 --install-claude。）

手动配置

运行 claude mcp add agentic-store-mcp "agentic-store-mcp"。

🔎 启用网页搜索

要让 Agent 能够访问互联网，agentic_web_search 会使用私有的 SearXNG 实例。

如果你想使用远程 API 或托管自己的容器，只需附加其 URL。

将环境变量传递给 AI 客户端：

{
  "mcpServers": {
    "agentic-store-mcp": {
      "command": "agentic-store-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "SEARXNG_URL": "http://localhost:8080"
      }
    }
  }
}

🎛 覆盖配置与高级用法

覆盖配置与MCP 设置有关。MCP 支持手动设置和 GUI 设置，因此如果要在不使用 Web GUI 的情况下进行深度集成，可以通过环境变量筛选要加载的工具。

# Debug: List what would be loaded and exit
agentic-store-mcp --list

注意：LLM Prompt Firewall 仅通过 UI 配置。防火墙仅在 UI 中提供，以确保开箱即用的顺畅设置、可靠的代理拦截和无缝提示词记录。

专用工具配置

AgenticStore 可以针对特定任务运行一组专用工具。使用 tool_orchestrator 推荐配置，通过 tool_profile_manage 保存配置，使用 tool_profile_audit 审核其安全边界，然后使用该配置重启 MCP 客户端：

agentic-store-mcp --profile private-code-review

配置始终保留三个配置控制工具。配置会改变客户端连接时提供的工具列表，因此创建或更改配置后必须重启客户端。

🛠️ 故障排除

使用代理后网络中断 使用 LLM Prompt Firewall 代理时，如果服务意外终止，系统代理设置残留可能导致机器无法连接互联网。

如果崩溃后失去互联网连接，请在终端运行以下命令，将代理恢复为默认设置：

networksetup -setsecurewebproxystate "Wi-Fi" off

🤝 贡献与社区

贡献让开源社区成为一个如此适合学习、启发灵感和创造的地方。我们非常感谢你的任何贡献。

如果你想贡献代码或改进内容，请 fork 此仓库并创建 Pull Request。

⭐ 如果这个工具包为你节省了 10 小时的配置时间，请给我们点个星，帮助其他人发现它！

📜 许可证与支持

本项目采用 MIT License 授权，可免费使用、修改和分发。详情请参阅 LICENSE。

使用 ChatGPT 登录的 Codex 可通过 GPT / Codex 连接控制，将模型请求路由到 TLS 防火墙。支持 HTTP 和传出的 JSON WebSocket 提示词；重启 Codex 并验证是否生成了新的记录。请参阅 Codex 代理设置。

防火墙审计日志现在可筛选 已阻止 / 错误和 已净化条目，并新增 显示原始匹配值切换项。新审计结果会在本地保存原始匹配内容；默认响应和显示内容中会隐藏原始值。较早的仅含类别的条目无法恢复原始值。清除会删除已保存的审计详情。

使用 Ctrl+C 停止仪表板时，AgenticStore 会恢复安装前保存的 macOS HTTP/HTTPS 代理设置，然后停止其监听器。若服务或代理意外故障，独立的看门狗会恢复路由。有关限制，请参阅网络代理恢复。