agentos

AgentOS MCP 服务

使用自然语言构建安全的 AI Agent，实现 0% 的策略违规

属于 Agent OS - 面向 AI Agent 的内核级治理

🚀 快速安装

npx agentos-mcp-server

npm： agentos-mcp-server
MCP Registry： io.github.imran-siddique/agentos

概述

AgentOS MCP 服务将完整的 Agent OS 安全框架带到任何兼容 MCP 的 AI 助手中，包括 Claude Desktop、GitHub Copilot、Cursor 等。通过自然对话创建、部署和管理符合策略的自主 Agent。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│           Claude Desktop / Copilot / Cursor                  │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │            "Create an agent that..."                    │ │
│  └──────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────┼───────────────────────────────────┘
                          │ MCP Protocol
            ┌─────────────▼─────────────┐
            │   🛡️ AgentOS MCP Server   │
            │                           │
            │  • 10 Tools              │
            │  • Policy Engine         │
            │  • Approval Workflows    │
            │  • Audit Logging         │
            │  • Template Library      │
            └─────────────┬─────────────┘
                          │
      ┌───────────────────┼───────────────────┐
      │                   │                   │
┌─────▼─────┐      ┌──────▼──────┐     ┌─────▼─────┐
│  Agents   │      │  Policies   │     │  Audit    │
│  (Local)  │      │  (Enforced) │     │  (Logged) │
└───────────┘      └─────────────┘     └───────────┘

✨ 功能

🤖 通过自然语言创建 Agent

User: Create an agent that processes customer feedback from support emails daily

Claude: ✅ Agent Created Successfully!

Agent: customer-feedback-processor
✅ Data Source: Email inbox via IMAP
✅ Processing: Sentiment analysis + categorization
✅ Output: Daily summary to Slack
✅ Schedule: Every day at 9 AM

Safety Policies Applied:
🛡️ PII Protection: Customer emails/names anonymized
🛡️ Rate Limiting: Max 1000 emails per run
🛡️ Human Review: Negative sentiment cases flagged

🛡️ 强制执行策略，违规率为 0%

• 6 项内置策略（PII、速率限制、成本控制、数据删除、密钥、人工审核）
• 实时策略评估
• 自动拦截违规行为
• 清晰的说明和替代方案

✅ 人机协同审批工作流

• 基于风险的审批要求
• 关键操作需多方审批
• 电子邮件/Slack 通知
• 过期处理

📊 完整的审计追踪

• 以不可变方式记录每项操作
• 记录策略评估
• 生成合规报告
• 导出供审计人员使用

📋 模板库

• 10 多种 Agent 模板（数据处理器、电子邮件助手、备份、抓取工具等）
• 6 种以上策略模板（GDPR、SOC 2、HIPAA、PCI DSS 等）
• 行业专属合规框架

🏛️ 满足合规要求

• SOC 2 - 安全性与可用性控制
• GDPR - 欧盟数据保护
• HIPAA - 医疗健康数据隐私
• PCI DSS - 支付卡安全
• CCPA - 加州隐私保护
• NIST - 网络安全框架
• ISO 27001 - 信息安全
• FedRAMP - 联邦授权

🚀 快速入门

第 1 步：配置 Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agentos": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentos-mcp-server"],
      "env": {
        "AGENTOS_POLICY_MODE": "strict"
      }
    }
  }
}

第 2 步：重启 Claude Desktop

关闭并重新打开 Claude Desktop，以加载 MCP 服务。

第 3 步：开始构建 Agent！

只需自然地向 Claude 提出请求：

"Create an agent that backs up my Documents folder to Google Drive every night"

Claude 将会：

1. 使用合适的配置创建 Agent
2. 根据任务推荐安全策略
3. 让你在部署前进行测试
4. 启用监控后进行部署

💬 对话示例

创建数据处理 Agent

User: I need an agent that processes customer feedback from support emails daily

Claude: ✅ Agent Created Successfully!

Agent: customer-feedback-processor
ID: a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
Status: draft
Language: python

Task:
Process customer feedback from support emails daily

Workflow Steps:
1. connect_email: email.connect
2. process_data: execute
3. output_results: output

Safety Policies Applied:
🛡️ PII Protection: Customer emails/names anonymized
🛡️ Rate Limiting: Max 1000 emails per run
🛡️ Human Review: Negative sentiment cases flagged

Next Steps:
1. Use `test_agent` to run a dry-run test
2. Use `attach_policy` to add more safety policies
3. Use `deploy_agent` when ready to run

部署前测试

User: Test this agent with a scenario of processing 100 emails

Claude: ✅ Test PASSED

Agent: customer-feedback-processor
Scenario: Process 100 customer emails
Mode: Dry Run (no changes)

Configuration Check: ✅ Valid
Workflow Check: ✅ Valid (3 steps)

Policy Evaluation: ✅ No violations detected

Warnings:
⚠️  PII access logged

Resource Estimates:
- Duration: ~30 seconds
- Cost: $0.05

Next Step: Use `deploy_agent` to deploy this agent.

检查合规性

User: Check if this agent is SOC 2 compliant

Claude: # Compliance Report: SOC2

Agent: customer-feedback-processor
Framework: SOC2
Date: 2026-01-30

## Summary
✅ COMPLIANT
Score: 100% (4/4 controls passed)

## Control Assessment

✅ CC6.1: Logical Access Controls
   Restrict logical access to information assets
   Evidence: Policy enforcement enabled, Access logging active

✅ CC6.6: Security Event Monitoring
   Detect and respond to security events
   Evidence: Audit logging enabled, Event timestamps recorded

✅ CC7.2: Incident Response
   Respond to security incidents
   Evidence: Human review enabled, Escalation procedures in place

✅ CC8.1: Change Management
   Manage changes to system components
   Evidence: Deployment approval required, Version control enabled

创建自定义策略

User: Create a policy that blocks access to customer credit card data

Claude: ✅ Custom Policy Created

Policy: Block Access To Customer
ID: custom-a1b2c3d4
Category: security

Description:
Block access to customer credit card data

Rules Generated (1):

🟠 custom_block_rule [high]
   Block actions based on: block access to customer credit card data
   Action: deny

Usage:
1. Attach to agent: `attach_policy` with policyId "custom-a1b2c3d4"
2. Test enforcement: `test_agent` with policy scenarios
3. View active policies: `get_agent_status`

🔧 可用工具

工具	描述
create_agent	根据自然语言描述创建 Agent
attach_policy	为 Agent 添加安全策略
test_agent	部署前进行试运行测试
deploy_agent	在本地或云端部署 Agent
get_agent_status	获取 Agent 状态和指标
list_templates	浏览 Agent 和策略模板
request_approval	为敏感操作创建审批请求
audit_log	查询审计追踪
create_policy	根据描述创建自定义策略
check_compliance	对照合规框架进行检查

工具详情

create_agent

根据自然语言描述创建新的 AI Agent，并自动推荐策略。

参数：

参数	类型	必填	描述
description	string	✅	对 Agent 任务的自然语言描述
policies	string[]		要应用的策略模板
approvalRequired	boolean		执行前是否需要人工审批
language	string		python、typescript、javascript、go
schedule	string		定期执行的 Cron 计划

attach_policy

为 Agent 附加安全策略，并检测冲突。

参数：

参数	类型	必填	描述
agentId	string	✅	要附加策略的 Agent ID
policyId	string	✅	策略模板 ID
customRules	object[]		其他自定义规则

test_agent

使用模拟场景运行试运行测试。

参数：

参数	类型	必填	描述
agentId	string	✅	要测试的 Agent ID
scenario	string	✅	测试场景描述
mockData	object		用于测试的模拟数据
dryRun	boolean		无副作用地运行（默认值：true）

deploy_agent

将 Agent 部署到本地或云环境。

参数：

参数	类型	必填	描述
agentId	string	✅	要部署的 Agent ID
environment	string		local 或 cloud
autoStart	boolean		部署后立即启动

check_compliance

检查 Agent 是否符合监管框架要求。

参数：

参数	类型	必填	描述
agentId	string	✅	要检查的 Agent ID
framework	string	✅	SOC2、GDPR、HIPAA、PCI_DSS、CCPA、NIST、ISO27001、FEDRAMP
generateReport	boolean		生成详细报告

📋 策略模板

内置安全策略

策略 ID	名称	描述
pii-protection	PII 保护	保护个人身份信息（GDPR）
rate-limiting	速率限制	通过速率限制防止资源滥用
cost-control	成本控制	防止自动化导致成本失控
data-deletion	数据删除安全	防止意外数据丢失
secrets-protection	密钥保护	防止凭据泄露
human-review	需要人工审核	对敏感操作要求审批

合规模板

模板 ID	框架	描述
gdpr-compliance	GDPR	欧盟《通用数据保护条例》
soc2-security	SOC 2	SOC 2 Type II 安全控制
hipaa-healthcare	HIPAA	医疗保健数据隐私（PHI 保护）
pci-dss-payments	PCI DSS	支付卡数据安全
read-only-access	安全	将数据库限制为只读
production-safety	运维	为生产环境提供额外防护

🤖 Agent 模板

数据处理

模板	描述	默认策略
data-processor	处理和转换数据文件	rate-limiting、cost-control
web-scraper	抓取网站以收集数据	rate-limiting、cost-control
report-generator	生成定期报告	pii-protection、rate-limiting

通信

模板	描述	默认策略
email-assistant	监控和处理电子邮件	pii-protection、human-review
slack-bot	自动发送 Slack 通知	human-review、rate-limiting

基础设施

模板	描述	默认策略
backup-agent	将文件备份到云存储	cost-control
api-monitor	监控 API 的健康状况和性能	rate-limiting
file-organizer	根据规则整理文件	data-deletion

分析

模板	描述	默认策略
database-analyst	查询数据库并生成报告	data-deletion, pii-protection
content-moderator	审核用户生成的内容	human-review, pii-protection

⚙️ 配置

环境变量

变量	描述	默认值
AGENTOS_API_KEY	云功能的 API 密钥	（无）
AGENTOS_POLICY_MODE	strict 或 permissive	strict
AGENTOS_DATA_DIR	本地数据目录	.agentos
AGENTOS_LOG_LEVEL	debug、info、warn、error	info

策略模式

模式	行为
strict	任何策略违规都会阻止操作
permissive	仅严重违规会阻止操作（警告会记录到日志）

数据存储

所有数据都存储在本地的 AGENTOS_DATA_DIR 中：

.agentos/
├── agents/           # Agent configurations
│   └── {id}.json
├── approvals/        # Approval requests
│   └── {id}.json
└── audit/            # Audit logs (JSONL format)
    └── {date}.jsonl

🏗️ 架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Claude Desktop                           │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    Claude AI Model                      │ │
│  │     Natural language understanding & orchestration      │ │
│  └──────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │
│                         │ MCP Protocol                       │
│  ┌──────────────────────▼─────────────────────────────────┐ │
│  │                    MCP Client                           │ │
│  │          Tool discovery & request handling              │ │
│  └──────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────┼───────────────────────────────────┘
                          │ stdio
┌─────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│               @agentos/mcp-server (Node.js)                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    MCP Server                           │ │
│  │            Tool/Resource/Prompt handlers                │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────┐  │
│  │  Agent   │ │  Policy  │ │ Approval │ │    Audit      │  │
│  │ Manager  │ │  Engine  │ │ Workflow │ │   Logger      │  │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └───────────────┘  │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │              Template Library (50+ templates)           │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │ HTTPS (optional)
┌─────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│              AgentOS Cloud Platform (Future)                │
│     • Persistent storage  • Multi-tenant  • Enterprise      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔒 安全

功能	描述
策略执行	执行前根据策略验证所有操作
数据脱敏	自动从日志中移除敏感数据
密钥保护	密钥绝不会以明文形式存储
审计跟踪	用于合规审查的完整、不可变日志
人工审批	高风险操作必须经过审批
本地优先	默认将所有数据存储在本地

💻 开发

本地开发

# Clone the repository
git clone https://github.com/imran-siddique/agent-os
cd agent-os/packages/mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run in stdio mode (for Claude Desktop)
npm start -- --stdio

# Run in HTTP mode (for development)
npm start -- --http --port 3000

项目结构

packages/mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # Main entry point
│   ├── cli.ts                # CLI with --stdio/--http modes
│   ├── server.ts             # MCP server implementation
│   ├── tools/                # 10 MCP tools
│   │   ├── create-agent.ts
│   │   ├── attach-policy.ts
│   │   ├── test-agent.ts
│   │   ├── deploy-agent.ts
│   │   ├── get-agent-status.ts
│   │   ├── list-templates.ts
│   │   ├── request-approval.ts
│   │   ├── audit-log.ts
│   │   ├── create-policy.ts
│   │   └── check-compliance.ts
│   ├── services/             # Core business logic
│   │   ├── agent-manager.ts
│   │   ├── policy-engine.ts
│   │   ├── approval-workflow.ts
│   │   ├── audit-logger.ts
│   │   └── template-library.ts
│   ├── prompts/              # MCP prompts
│   └── types/                # TypeScript definitions
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

运行测试

npm test
npm run test:coverage

📊 性能

指标	目标
MCP 服务启动时间	<2 秒
工具响应时间	<500ms（p95）
内存占用	<100MB
策略评估时间	<50ms

📜 许可证

MIT 许可证 - 参见 LICENSE。

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