heddle
★ 14
vs
mcp-hangar
★ 18
heddle vs mcp-hangar
heddle：Heddle 为模型上下文协议（MCP）工具服务器提供策略和信任层，以安全地将 API 声明式地暴露为 AI 智能体工具。它内置了信任强制、凭证代理和防篡改审计日志等安全功能，并支持容器沙箱和 AI 驱动的配置生成。；mcp-hangar：MCP Hangar 是一个为您的 MCP 服务器集群设计的自托管策略执行平面，提供确定性的入站和出站策略、可归因的审计以及 SIEM 导出。它通过强制执行工具 schema 摘要锁定来确保工具的完整性，从而防止对工具描述的未经授权的更改。
01
简评
heddleSecurity & Safety · ★ 14
安全地将 API 暴露给大型语言模型
mcp-hangarSecurity & Safety · ★ 18
防止未经授权或恶意更改 LLM 工具的描述和行为。
02
并排对比
字段
heddlemcp-hangar分类
安全与合规
安全与合规
Stars
★ 14
★ 18
许可证
MIT
MIT
安装方式
git clone https://github.com/goweft/heddle.git && cd heddle && python -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -e ".[dev]"
pip install mcp-hangar && mcp-hangar init -y
更新时间
1个月前
1天前
开源
是
是
标签
AI 智能体安全, 策略强制, 声明式配置
策略执行, 准入控制, 出站控制
03
功能特性
heddle01声明式 YAML 工具配置
02全面安全控制
03AI 驱动的配置生成
04容器化沙箱
mcp-hangar01针对 LLM 工具的 L7 出站策略
02工具 Schema 摘要锁定，防止未经授权的工具更改
03身份验证和基于角色的访问控制 (RBAC)，实现安全的工具访问
04可归因的审计记录，用于 SIEM 导出
05关键操作的人工审批流程
04
使用场景
heddle↳安全地将 API 暴露给大型语言模型
↳构建 AI 智能体工具网格
↳通过 AI 自动化日常操作
↳管理大型语言模型的 GPU 资源
mcp-hangar↳防止未经授权或恶意更改 LLM 工具的描述和行为。
↳为访问 LLM 工具的不同用户或租户实现细粒度的访问控制和权限管理。
↳维护所有 LLM 工具交互的可归因审计跟踪，用于合规性和安全监控。
↳通过人工审查和审批流程，对敏感或高影响的 LLM 工具操作进行门控。
FAQ
常见问题
heddle 和 mcp-hangar 有什么区别？
heddle 和 mcp-hangar 都属于 Security & Safety 类别。heddle 有 14 Stars，mcp-hangar 有 18 Stars。
heddle 和 mcp-hangar 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。安全地将 API 暴露给大型语言模型 时选 heddle，防止未经授权或恶意更改 LLM 工具的描述和行为。 时选 mcp-hangar。
heddle 是免费的吗？
是的，heddle 在 GitHub 开源（MIT）。
mcp-hangar 是免费的吗？
是的，mcp-hangar 在 GitHub 开源（MIT）。
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