mcp-hangar
★ 18
vs
sourcerykit
★ 21
mcp-hangar vs sourcerykit
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。；sourcerykit：SourceryKit（即 Provably SDK）是一个 Python 库，为任何 Python 代理集成了一个确定性的评估层。它记录出站 HTTP 调用，根据可信记录评估声明，并强制执行端点策略，以确保代理在定义的边界内运行。
01
简评
mcp-hangarSecurity & Safety · ★ 18
防止未经授权或恶意更改 LLM 工具的描述和行为。
sourcerykitSecurity & Safety · ★ 21
确保 LLM 代理遵守预定义的安全性策略和可信端点。
02
并排对比
字段
mcp-hangarsourcerykit分类
安全与合规
安全与合规
Stars
★ 18
★ 21
许可证
MIT
NOASSERTION
安装方式
pip install mcp-hangar && mcp-hangar init -y
git clone [email protected]:ProvablyAI/provably-python-sdk.git && pip install -e ./provably-python-sdk
更新时间
1天前
3天前
开源
是
是
标签
策略执行, 准入控制, 出站控制
Python SDK, LLM 代理, 可验证的防护栏
03
功能特性
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
sourcerykit01拦截并检查出站 HTTP 调用，确保只访问可信端点。
02捕获并存储所有 HTTP 请求和响应到 PostgreSQL 数据库中。
03使用确定性比较，根据经过验证的索引值评估代理声明。
04与主流 LLM 框架和 SDK 无缝集成，例如 OpenAI、LangChain 和 LlamaIndex。
04
使用场景
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。
sourcerykit↳确保 LLM 代理遵守预定义的安全性策略和可信端点。
↳根据 AI 代理的外部交互，验证其所做声明的准确性。
↳构建可审计的 AI 系统，其中每个外部调用和代理声明都可被记录和验证。
↳为代理实现可验证的防护栏，以防止未经授权的访问或数据篡改。
FAQ
常见问题
mcp-hangar 和 sourcerykit 有什么区别？
mcp-hangar 和 sourcerykit 都属于 Security & Safety 类别。mcp-hangar 有 18 Stars，sourcerykit 有 21 Stars。
mcp-hangar 和 sourcerykit 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。防止未经授权或恶意更改 LLM 工具的描述和行为。 时选 mcp-hangar，确保 LLM 代理遵守预定义的安全性策略和可信端点。 时选 sourcerykit。
mcp-hangar 是免费的吗？
是的，mcp-hangar 在 GitHub 开源（MIT）。
sourcerykit 是免费的吗？
是的，sourcerykit 在 GitHub 开源（NOASSERTION）。
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