关于 PrivacyFence
PrivacyFence 是连接 MCP 兼容 AI 助手与业务系统的开源隐私和审批网关,适合需要控制 AI 数据访问并保留审计记录的个人与组织。它由独立策略处理敏感读取和重要操作审批,也可在本地检测个人信息;凭据留在 PrivacyFence 中。
主要功能
- 01敏感读取与写入需人工审批
- 02按策略自动放行常规请求
- 03本地检测可能的个人信息
- 04记录并链式保护审计日志
- 05连接多种业务系统
适用场景
- 01审批 AI 对邮件和文件的敏感读取
- 02限制并审核 Slack 或 CRM 写入操作
- 03自动放行指定文件夹或频道的请求
- 04审计 AI 对业务系统的访问决定
MCP 相关
它作为 MCP 服务连接 MCP 兼容客户端与已配置的业务系统,提供带审批和策略控制的工具。Claude Desktop 可通过扩展连接,其他客户端可通过本地 Streamable HTTP 或组织部署连接。
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。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
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
PrivacyFence
让 AI 访问系统,而不交出钥匙。 敏感操作由你批准,日常事务自动处理。
PrivacyFence 是一个开源隐私与审批网关,连接 AI 助手和业务系统。它可将 Claude Desktop、Claude Code 等兼容 MCP 的助手连接到 Gmail、Google Drive、Calendar、Slack、Salesforce、Jira、Confluence、Telegram 等服务。
PrivacyFence 会独立于 AI 执行规则,限制助手可以查看和执行的操作。敏感读取和影响重大的操作需要人工批准,而日常请求可按策略自动处理。可选的 PII 检测会在个人数据传给 AI 之前于本地运行,并记录每项决策以供审计。
PrivacyFence 可运行在员工自己的电脑上(macOS、Windows 或 Linux),也可部署在组织控制的基础设施中作为中央服务,以便 claude.ai 等 Web 客户端也能连接。连接器凭据由 PrivacyFence 保管,绝不交给 AI 客户端;所有数据都不会经过 PrivacyFence 运营的服务器,因为根本没有这类服务器。
网站: privacyfence.eu · 下载: privacyfence.eu/download · 文档: privacyfence.eu/docs
为什么需要
让 AI 助手访问 Gmail、Drive、Slack 或 Salesforce,通常意味着授予它长期权限,并相信它会妥善使用这些权限。允许读取某条记录,不代表你希望把它发送给 AI;客户端提示词中的工具名称,也无法说明即将发生什么变更。PrivacyFence 在助手和系统之间设立独立的控制点:AI 发起请求,PrivacyFence 作出决定,你可以先查看可能造成的影响,再决定是否执行。
功能
- 人工审批:敏感读取和写入操作都需要审批。审批卡片会显示实际内容或变更、请求者及请求原因,而非仅显示原始工具名称或 JSON 负载。
- 本地 PII 检测:读取内容传给 AI 前,会标出可能的个人数据;即使某项规则原本会放行,也会将请求转为审批卡片。
- 基于策略的自动处理:范围明确的始终允许规则(例如发件人域名、Drive 文件夹、Slack 频道或 Jira 项目)可让日常请求无需审批卡片即可执行。
- 审计日志:记录每项已接受、已拒绝和自动批准的请求,并通过链式记录检测未经授权密钥的编辑。
- 凭据由 PrivacyFence 保管。 在打包安装中,PrivacyFence 使用专属服务账户运行,因此以你的身份运行的 AI 客户端无法读取凭据,也无法批准自己的请求。
- 连接器范围明确:每个工具的操作门控都固定在代码中。PrivacyFence 不是用于任意 MCP 工具的通用代理。
## 工作原理
Claude Desktop 通过 PrivacyFence 扩展程序(PrivacyFence.mcpb)连接;Claude Code 和其他支持 Streamable HTTP 的客户端直接连接本地 /mcp 端点;在组织部署中,claude.ai、ChatGPT(Developer Mode)和 Gemini Enterprise 等客户端通过组织的身份提供方使用 OAuth 登录。工作原理按步骤展示了一次读取和一次写入。
平台
| 安装方式 | 运行环境 |
|---|---|
macOS(.dmg) | macOS 13 或更新版本,Apple silicon |
Windows(-setup.exe) | Windows 10 / Windows Server 2016 或更新版本,x64 |
Linux(.deb) | Ubuntu 24.04、Debian 13 或更新版本,amd64 |
| 组织部署 | 配备 Python 3.11 或更新版本及 systemd 的 Linux 服务端(pip install privacyfence) |
已在每种安装方式下使用 Claude Desktop 和 Claude Code 进行测试;在 macOS 上使用 ChatGPT 桌面应用进行测试;并通过组织部署使用 claude.ai、ChatGPT(Developer Mode)和 Gemini Enterprise 进行测试。任何兼容 MCP 的客户端都可以连接。请参阅 平台支持。
连接器
| 连接器 | AI 客户端可通过其执行的操作 |
|---|---|
| Gmail | 搜索和读取邮件、邮件串及附件;创建草稿和回复、标签、过滤器;归档。没有工具会发送邮件。 |
| Google Drive、Docs 和 Sheets | 搜索、读取、下载、上传、移动和写入文件;编辑和设置 Docs 格式;读取、写入和设置 Sheets 格式 |
| Google Calendar | 读取活动、空闲/忙碌状态和会议室;创建、更新和删除活动;设置外出和工作地点 |
| Google Contacts、Tasks | 读取、创建和更新联系人及任务 |
| Google Apps Script | 读取和写入项目源代码;读取你启动的运行结果(PrivacyFence 绝不会运行脚本) |
| Slack | 列出和读取频道、私信及消息串;搜索;发送消息;发起群聊 |
| Telegram | 读取和搜索聊天;发送消息 |
| Salesforce | 读取记录、搜索、运行报告;创建和更新记录 |
| Jira | 读取、创建、更新、评论和转换问题 |
| Confluence | 搜索和读取页面及附件;创建和更新页面 |
| Jira Assets | 浏览架构、对象类型和属性;搜索和读取对象、关联对象及关联工单;导出为 CSV/JSON(只读) |
| Grist | 列出文档和表格;审核后读取记录;添加和更新记录、添加表格和列(不会删除任何内容) |
| Peek | 列出你共享的 HTML 页面及其版本;审核后读取评论、访问次数和访问者;发布页面和新版本、选择可打开页面的人员、重命名、评论和删除页面 |
| Miro | 列出白板和标签;审核后读取内容项和连接线;经审批后添加和更改便笺、卡片、文本、形状、框架和连接线(不会删除任何内容) |
连接器概述了每个连接器会审核的内容,以及哪些写入操作需要审批;工具参考列出了所有工具及其防护机制。
快速开始
- 从 privacyfence.eu/download 下载适用于你平台的安装程序并运行。
- 退出登录后重新登录一次,让账号的新群组成员资格生效。
- 配套应用(菜单栏、系统托盘或应用程序菜单)提示时,添加通行密钥并妥善保管恢复代码。
- 在配套应用中打开 设置 并连接你的服务。
- 使用
PrivacyFence.mcpb连接 Claude Desktop,或使用/mcp端点连接 Claude Code。 - 向助手提出请求,然后在卡片上批准。
各平台的分步指南:开始使用, 然后选择 macOS、Windows 或 Linux。有关 claude.ai、ChatGPT 或整个团队的使用方式,请参阅 组织部署。
文档
- 开始使用和连接服务
- 审批与策略:卡片、PII 检查、始终允许规则、隐私过滤器
- 工作原理:守护进程、MCP 端点、PrivacyFence 自带的工具、无人值守会话
- 配置参考:所有
settings.yaml和组织捆绑包键 - 组织部署:集中运行 PrivacyFence
- 安全与合规:信任边界、权限分离、审计日志
- 所有已发布文档:privacyfence.eu/docs。参与贡献:CONTRIBUTING.md。各版本的变更:CHANGELOG.md。
限制
PrivacyFence 是独立的开源软件,并非经过认证的合规产品。它没有认证、业务连续性计划或 SLA,本身也无法确保部署符合任何法规。它无法防范 root 或本地 Administrator,也无法防范未打包安装(从源码检出或通过 pip 安装)中的本地代码。以你的身份运行的进程可以读取本地审核界面,但无法通过该界面批准;在本地模式下,也不会验证 AI 客户端提供的名称。完整列表请参阅
PrivacyFence 不作出的保证。
如需报告漏洞,请参阅 SECURITY.md。
许可证
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。