mcp-security

此开源课程通过 .NET、Java、TypeScript、JavaScript、Rust 与 Python 的跨语言实例，介绍 Model Context Protocol（MCP）的基础概念。课程面向开发者，聚焦于从会话设置到服务编排的模块化、可扩展且安全的 AI 工作流实现技巧。

安全执行路径给代理 - 零信任、零设置、零延迟

ToolHive 是一个用于运行与管理 Model Context Protocol (MCP) 服务器的企业级平台。

用于 MCP 安全与代理出口的开源 AI 代理防火墙。扫描经中介的 HTTP、MCP、A2A 与 WebSocket 流量以防范数据外泄、SSRF 和提示词注入，并发出中介签署的操作收据：来自代理外部的可验证审计证据。

企业级 AI 堡垒机，用于安全的 AI API 与 MCP 访问，支持跨 OpenAI、Anthropic、Gemini 和自架 LLM 的统一代理、RBAC、审计日志、速率限制与成本追踪。

轻量级、跨平台的进程沙箱，由 OpenAI Codex 的执行环境驱动。通过文件、网络与凭据控制来沙箱化任何指令。

针对机器操作的后果防火墙。EMILIA Gate 在金钱、代码、权限、基础设施或受管制的状态变更前验证确切的授权；此开放式协议使证据可独立验证。

Open-source antivirus for AI agents: block risky tools, secret access, prompt injection, malicious packages, MCP servers, plugins, and skills at runtime.

开源运行时 AI Agent 安全工具，可实时监控并控制 AI Agent，在 Agent 执行动作前拦截恶意工具使用、提示词注入及策略偏移。