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Defenter Proxy

Defenter Proxy

本地服务
github.com/Defenter-AI安全349 周前更新

关于 Defenter Proxy

Defenter Proxy 是面向 AI 编码 Agent 的语义安全代理,在 IDE 中监控提示词、工具调用及文件和 Shell 操作,并按策略放行、脱敏或拦截。

主要功能

  1. 01实时分析敏感信息与风险行为
  2. 02拦截提示词、MCP 调用和响应
  3. 03监控 Agent 触发的文件及 Shell 操作
  4. 04按策略放行、脱敏或拦截
  5. 05在 IDE 中查看操作与决策

适用场景

  1. 01阻止编码 Agent 传出秘密或客户数据
  2. 02检查 Agent 执行的 Shell 命令与文件读取
  3. 03在 IDE 中追踪 MCP 工具调用

MCP 相关

它拦截并包装 MCP 工具调用及响应,对内容进行分析并执行安全策略。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"defenter-ai-defenter-proxy": {
"command": "uvx",
"args": [
"defenter-proxy"
]
}
}
}
启动命令uvx defenter-proxy

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypidefenter-proxy0.0.96

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Defenter

为 VS Code、Claude Code 和 Cursor 中的 AI 编码 Agent 和 MCP 工具提供实时语义安全保护。

Defenter 会监控 IDE 中的每条提示词、每次编码 Agent 工具调用、每次 MCP 服务调用,以及关键的文件和 Shell 操作。它充当语义策略代理,能够理解 Agent 正在做什么,而不只是它们将数据发送到哪里,因此你可以使用 AI 编码 Agent,同时避免泄露机密或客户数据。


🚀 如何使用

使用 Defenter 最简单的方法是安装 VS Code 或 Cursor 扩展:

安装后,扩展会自动拦截并保护:

  • MCP 服务调用
  • 编码 Agent 提示词和响应
  • Agent 触发的文件读取和 Shell 命令

无需手动配置 MCP。


概述

Defenter 是面向 AI 编码 Agent 的语义策略代理。它在 IDE 中添加了一层智能安全防护,以便:

  • 拦截每条编码 Agent 提示词和每项操作
  • 包装每次 MCP 工具调用及其响应
  • 实时分析负载中的敏感信息和风险行为
  • 通过允许、编辑或阻止等决策来执行安全策略

传统安全工具无法看到 Agent 即将分享或执行的内容。它们关注的是应用和目标位置,而不是 Agent 操作的意图和内容。

Defenter 通过以下方式弥补这一差距:

  • 防止数据泄露和上下文污染
  • 清晰直观地监控每项 Agent 决策

架构与工作原理

此代码库包含 Defenter 代理及相关组件,用于保护 MCP 和编码 Agent 流量。

Defenter 基于 Python 构建为代理和本地中间件,IDE 扩展通过它来执行策略。整体而言:

  • 本地中间件层

    • 在开发者的计算机上运行
    • 挂接编码 Agent 提示词、文件读取和 Shell 执行操作
    • 拦截所有 MCP 工具调用及其响应
    • 在客户端编辑机密信息和个人身份信息(PII)
  • 云端策略引擎

    • 接收经过最小化和编辑的负载
    • 使用分类器和分析器检查数据泄露、上下文污染和提示词注入
    • 实时返回允许、编辑、需要更多信息或阻止等决策
    • 以低延迟运行,确保开发流程顺畅无阻
  • IDE 集成

    • 与 VS Code 和 Cursor 扩展无缝集成
    • 直接在 IDE 中显示所有 Agent 操作和 Defenter 决策的实时监控视图

这些组件协同工作,让你能够使用 AI 编码 Agent 和 MCP 工具,同时不损害代码、数据或工作流的安全。


参考资料

Python 代理:参阅 src/README.md 了解详细的实现文档

VSC 扩展:参阅 targets/vsc-extension/README.md 了解安装和用户指南

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。