关于 Catalyst Governance
Catalyst 是面向 AI Agent 的托管治理层,会依据权限规则检查重要操作、将提案交由人工审批并记录决策。它适用于需要策略执行、合规扫描和 Agent 活动审计记录的团队。
主要功能
- 01操作前权限检查
- 02人工审批工作流
- 03四种治理模式
- 04覆盖八个框架的合规扫描
- 05哈希链式操作审计账本
- 06审批事件 Webhook
适用场景
- 01要求生产部署先经审批
- 02阻止超出声明能力的操作
- 03审计 Claude Code 操作
- 04按合规框架扫描活动
MCP 相关
Catalyst 通过托管 MCP 服务,以 Streamable HTTP 和 SSE 暴露治理工具。MCP 客户端可检查操作、处理审批、运行合规扫描并导出审计账本。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://catalyst.stratogenic.ai/mcpclaude mcp add --transport http catalyst https://catalyst.stratogenic.ai/mcp{"mcpServers":{"catalyst":{"type":"http","url":"https://catalyst.stratogenic.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"catalyst":{"type":"http","url":"https://catalyst.stratogenic.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"catalyst":{"type":"http","url":"https://catalyst.stratogenic.ai/mcp"}}}{"mcpServers":{"catalyst":{"serverUrl":"https://catalyst.stratogenic.ai/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://catalyst.stratogenic.ai/mcp需要授权https://catalyst.stratogenic.ai/mcp/sse需要授权工具
31| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| items | array | 是 | |
| domain | any | 否 |
详细介绍
Catalyst MCP 服务
面向 AI Agent 的治理中间件——支持 SSE 和 Streamable HTTP 两种传输方式的托管 MCP 服务。
功能
Catalyst 在 AI Agent 与重要操作之间加入治理层。在 Agent 写入文件、发送消息、部署代码或调用外部 API 之前,都会先向 Catalyst 检查。根据治理模式,操作可能会获准、转交给人工审批,或被拒绝。
核心功能:
- 执行前权限控制,采用渐进式信任模型:
observe → advisory → proposal → strict - 人工参与的审批流程——Agent 提交提案,由人工批准或拒绝
- 支持 8 种框架的合规扫描:GDPR、SOC 2、ISO 27001、HIPAA、PCI-DSS、EU AI Act、Bribery Act、AML/KYC
- 哈希链式审计账本——记录每项 Agent 操作,且
touched_by.source=mcp - 针对
proposal.accepted/proposal.declined事件发送 Webhook 通知
与 Claude Code 搭配使用
Claude Code 是 Catalyst 专为其设计的主要使用场景。Claude Code 在每个会话内自行进行治理——运行危险命令前会询问,但这些决策不会留下审计记录,无法在上下文重置后保留,也不属于组织的审批工作流。
Catalyst 将治理外部化。连接后,Claude Code 尝试执行的每项重要操作都会经过你的策略检查,记录到不可篡改的账本中;如有需要,还会在 Catalyst 控制面板中等待人工审批,然后 Claude Code 才会继续。
用一条命令连接:
claude mcp add catalyst \
--transport sse \
--url https://catalyst.stratogenic.ai/mcp/sse \
--header "X-API-Key: SGC_your_key_here"
或者使用 Streamable HTTP(Claude Code 0.10+):
claude mcp add catalyst \
--transport http \
--url https://catalyst.stratogenic.ai/mcp \
--header "X-API-Key: SGC_your_key_here"
Claude Code 会在执行破坏性操作前自动调用 catalyst_check_action,并在需要提交提案时调用 catalyst_await_approval。每项操作都会记录到账本中,并标记为 touched_by.source=mcp——你将获得一份永久且可验证的记录,说明 AI 编码 Agent 执行了什么操作,以及何时执行。
治理在实际使用中的效果:
| Claude Code 操作 | Catalyst 响应(提案模式) |
|---|---|
git push --force | proposal_required — 等待审批 |
rm -rf ./dist | allow — 已列入白名单的构建操作 |
| 部署到生产环境 | proposal_required — 等待审批 |
| 编辑源文件 | allow — 符合已声明的能力范围 |
| 调用外部 API | proposal_required — 未声明的能力 |
将治理模式设为 observe,即可先仅启用完整审计记录;设为 advisory,可标记偏差而不阻止操作;设为 proposal,可要求对敏感操作进行人工审批;设为 strict,则仅允许明确列入白名单的能力。
在 catalyst.stratogenic.ai 获取 API 密钥。
连接
Streamable HTTP(推荐——Glama、Smithery 和较新的客户端均要求使用):
{
"mcpServers": {
"catalyst": {
"url": "https://catalyst.stratogenic.ai/mcp",
"transport": "http",
"headers": { "X-API-Key": "<your-key>" }
}
}
}
SSE(适用于尚不支持 Streamable HTTP 的客户端):
{
"mcpServers": {
"catalyst": {
"url": "https://catalyst.stratogenic.ai/mcp/sse",
"transport": "sse",
"headers": { "X-API-Key": "<your-key>" }
}
}
}
在 catalyst.stratogenic.ai 获取 API 密钥。
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
catalyst_my_governance | 显示你的治理档案和计划功能 |
catalyst_check_action | 执行操作前检查某项功能是否获准 |
catalyst_log_task | 将任务或操作记录到治理流水线中 |
catalyst_pending_approvals | 列出等待人工签署的提案 |
catalyst_await_approval | 轮询特定提案的审批状态 |
catalyst_register_approval_webhook | 注册审批事件的回调 URL |
catalyst_run_compliance_scan | 运行自动合规扫描(需要附加组件) |
catalyst_list_compliance_frameworks | 列出可用的合规框架 |
catalyst_get_dashboard | 获取治理仪表板快照 |
catalyst_export_ledger | 导出哈希关联的审计链 |
治理循环
catalyst_my_governance() # understand your mode + capabilities
↓
catalyst_check_action("write_file") # allow | proposal_required | deny
↓ if proposal_required
catalyst_log_task("Deploy to prod") # creates proposal, returns proposal_id
↓
catalyst_await_approval(proposal_id) # poll until approved: true
↓ proceed
链接
- 主页:catalyst.stratogenic.ai
- Smithery:smithery.ai/servers/markjsmith311/catalyst
- 官方 MCP Registry:registry.modelcontextprotocol.io
- mcp.so:mcp.so/server/catalyst-governance
- Glama:私有网关连接器——通过 Streamable HTTP 提供 31 个工具
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。