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# mcpinterlock **用于 MCP 工具调用的策略防火墙和审计层。**  执行工具白名单、路径边界、破坏性审批、机密检查和 SSRF 控制。  ## 包含内容 - 具有明确范围的确定性领域分析引擎 - JSON API 和响应式本地浏览器工作台 - CLI 演示和基于文件的分析 - Docker 镜像、单元测试和 GitHub Actions 矩阵 - 无需 API 密钥，不上传用户数据 ## 端到端运行 ``` python -m venv .venv && source .venv/bin/activate python -m pip install -e . mcpinterlock demo mcpinterlock serve ``` 打开 。使用 `mcpinterlock analyze input.json` 分析您自己的 JSON 输入。 ## API - `GET /api/demo` 返回已提交的固件和结果。 - `POST /api/analyze` 在 JSON body 上运行相同的引擎。 ## 当前基础 - [MCP 安全最佳实践](https://modelcontextprotocol.io/docs/tutorials/security/security_best_practices) ## 演示结果 一次 `fetch_url` 调用因两个独立的原因被拒绝：它通过不安全的网络路径针对云实例元数据，并在配置的工作区之外进行写入。另一项单独的测试允许在根目录内进行白名单读取，并将决策记录在 SQLite 中。 ## 范围 该引擎是一个执行前的策略层，而不是 OAuth 实现或 OS 沙箱。生产级 MCP 系统仍然需要受众验证的 token、每个客户端的同意、出口执行和进程隔离。 ## 测试 ``` python -m unittest discover -s tests -v ``` 基于 MIT 许可证授权。

标签：MCP, Python, SSRF防护, 安全网关, 无后门, 策略审计, 请求拦截, 逆向工具