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MCP Server · AI代理

Agent Key

AgentKey是一个专为AI代理设计的集中式凭证管理平台,提供安全、生产就绪的环境,用于存储、轮换和访问凭证,采用行业标准加密和短期临时令牌。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理安全Python审计日志

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作者 / 组织
YASSERRMD
提供方
YASSERRMD

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选型结论

Agent Key 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -e .

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

代理密钥

Secure Credential Management for AI Agents

Features • Quick Start • SDK • API Reference • Architecture

______________________________________________________________________

概述

AgentKey是一个 集中式凭证管理平台 专为AI代理设计。它提供了一个安全的、生产就绪的环境,用于使用行业标准加密和短期临时令牌存储、轮换和访问凭据。

为什么选择AgentKey?

人工智能代理通常需要访问多个外部服务(OpenAI、AWS、数据库等),但安全管理这些凭据具有挑战性:

  • 危险分子:在代理代码或环境变量中硬编码秘密是危险的
  • 无审计追踪:谁访问了什么凭证,何时访问的?
  • 无旋转:秘密永远不变,增加暴露风险
  • 无中央控制:分散在不同系统中的凭据

AgentKey解决了这些问题 通过提供一个集中式的加密保险库,代理可以通过短期令牌访问。

特性

🔐 安全凭证存储

  • 静态AES-256-GCM加密
  • 用于访问的短期临时JWT令牌
  • 凭据从未在日志中公开

🤖 代理管理

  • 为每个AI代理创建专用身份
  • 每个代理有多个API密钥过期
  • 精细的访问控制

🔄 凭证轮换

  • 通过仪表板手动旋转
  • 通过SDK进行程序化轮换
  • 回滚的版本历史记录

📊 审计日志

  • 完整访问历史记录
  • IP地址跟踪
  • 事件过滤和搜索

🎨 现代仪表板

  • 基于React的直观用户界面
  • 实时统计
  • 团队协作功能

📦 开发包

  • 简单的凭证检索
  • 凭据的CRUD操作
  • 异步支持

📦 安装

先决条件

  • Docker&Docker编写
  • Node.js 18+(用于前端开发)
  • Rust 1.75+(用于后端开发)

快速入门(Docker Hub)

运行AgentKey的最快方法是使用我们预构建的Docker镜像:

# Pull the images
docker pull yasserrmd/agentkey-backend:latest
docker pull yasserrmd/agentkey-frontend:latest

# Run with docker-compose
curl -O https://raw.githubusercontent.com/YASSERRMD/agent-key/main/docker-compose.yml
docker-compose up -d

快速入门(本地开发)

  1. 克隆仓库:
   git clone https://github.com/YASSERRMD/agent-key.git
   cd agent-key
  1. 启动堆栈:
   docker-compose up -d --build

后端运行 :8080,前端打开 :3000.

  1. 安装SDK(从源代码):
   cd sdk/python
   pip install -e .

创建您的第一个代理

  1. 注册 在 http://localhost:3000/signup
  2. 创建代理 (例如,“我的人工智能机器人”)
  3. 生成API密钥 对于代理人
  4. 添加凭据 (例如,OpenAI API密钥)
  5. 使用SDK 访问凭据

Python SDK使用

pip install agentkey
from agentkey import AgentKey

# Initialize with your agent's API key
agent = AgentKey(
    api_key="ak_your_agent_api_key",
    base_url="http://localhost:8080"
)

# Get a credential value
openai_key = agent.get_credential_value("openai-key")
print(f"Retrieved: {openai_key[:10]}...")

# List all credentials
credentials = agent.list_credentials()
for cred in credentials["data"]:
    print(f"- {cred['name']} ({cred['credential_type']})")

# Update a credential
agent.update_credential("openai-key", "sk-new-key-value")

# Create a new credential
agent.create_credential(
    name="database-password",
    secret="super-secret-password",
    credential_type="database"
)

软件开发工具包

开发包

完整文档: sdk/python/README.md

pip install agentkey
方法说明
get_credential_value(name)获取解密密钥
list_credentials()列出所有代理凭据
create_credential(name, secret, ...)创建新凭据
update_credential(name, new_secret)更新现有机密
delete_credential(name)删除凭据

api参考

认证

端点方法描述
/api/v1/auth/registerPOST用户注册
/api/v1/auth/loginPOST用户身份验证
/api/v1/auth/meGET获取当前用户

代理

端点方法描述
/api/v1/agentsGET列出所有代理
/api/v1/agentsPOST创建新代理
/api/v1/agents/{id}GET获取代理详细信息
/api/v1/agents/{id}PATCH更新代理
/api/v1/agents/{id}DELETE删除代理

凭证

端点方法描述
/api/v1/agents/{id}/credentialsGET列出代理凭据
/api/v1/agents/{id}/credentialsPOST创建凭据
/api/v1/credentials/{id}GET获取凭据详细信息
/api/v1/credentials/{id}PATCH更新凭据
/api/v1/credentials/{id}DELETE删除凭据

令牌(SDK)

端点方法描述
/api/v1/agents/{id}/credentials/{name}/tokenGET获取临时令牌

配置

端点方法描述
/api/v1/credential-typesGET列出凭据类型
/api/v1/credential-typesPOST创建自定义类型
/api/v1/auditGET查看审核日志
/api/v1/statsGET仪表板统计信息

建筑

系统概述

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         AgentKey                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│   ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐   │
│   │   React UI   │────▶│  Rust API    │────▶│  PostgreSQL  │   │
│   │  Dashboard   │     │  (Actix-web) │     │   + Redis    │   │
│   └──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘   │
│                              │                                  │
│                              ▼                                  │
│                    ┌──────────────┐                            │
│                    │  Python SDK  │                            │
│                    │  (Agents)    │                            │
│                    └──────────────┘                            │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈

组件技术
后端Rust+Actix网站
数据库PostgreSQL 15
缓存Redis 7
前端React+Vite+TypeScript
样式尾风CSS
状态状态
软件开发工具包Python 3.8+

安全模型

  1. 凭据已加密:AES-256-GCM,带证书AAD
  2. 双密钥架构:

- 代理API密钥:长期身份密钥(用于请求访问) - 短暂访问令牌:用于传输秘密的短暂JWT(5分钟)

  1. 代理隔离:每个代理只能访问自己的凭据
  2. 智能SDK:自动处理令牌生成、缓存和刷新

项目结构

agent-key/
├── src/                    # Rust backend
│   ├── handlers/           # HTTP request handlers
│   ├── services/           # Business logic
│   ├── models/             # Database models
│   └── middleware/         # Auth middleware
├── frontend/               # React dashboard
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # UI components
│   │   ├── pages/          # Page layouts
│   │   ├── services/       # API clients
│   │   └── store/          # State management
├── sdk/
│   └── python/             # Python SDK
├── migrations/             # SQL migrations
├── docker-compose.yml      # Container orchestration
└── Dockerfile              # Backend container

发展

本地运行

# Backend (Rust)
cargo run

# Frontend (React)
cd frontend && npm run dev

# Full stack (Docker)
docker-compose up -d

运行测试

# Backend tests
cargo test

# Frontend tests
cd frontend && npm test

# Python SDK tests
cd sdk/python && python -m pytest tests/

推送到Docker Hub

构建镜像并将其推送到Docker Hub(替换 YASSERRMD 使用您的用户名):

# Backend
docker build -t YASSERRMD/agentkey-backend:latest .
docker tag YASSERRMD/agentkey-backend:latest YASSERRMD/agentkey-backend:0.1.0
docker push YASSERRMD/agentkey-backend:latest
docker push YASSERRMD/agentkey-backend:0.1.0

# Frontend
docker build -t YASSERRMD/agentkey-frontend:latest ./frontend
docker push YASSERRMD/agentkey-frontend:latest

路线图

  • \[\]自动凭证轮换
  • \[\]Webhook通知
  • \[\]多租户改进
  • \[\]TypeScript/Node.js SDK
  • \[\]Go SDK
  • \[\]SSO集成
  • \[\]Kubernetes Helm图表

贡献

欢迎投稿!请在提交PR之前阅读我们的投稿指南。

  1. 克隆该仓库
  2. 创建要素分支
  3. 提交您的更改
  4. 打开拉取请求

许可证

该项目根据 代理密钥源可用许可证.

您可以:

  • 在本地用于个人、教育或内部业务目的
  • 自行托管您自己的应用程序
  • 修改并贡献改进

您不得:

  • 作为SaaS、托管服务或托管解决方案提供
  • 作为商业服务向第三方提供访问权限

看 许可证 完整条款。

______________________________________________________________________

Made with ❤️ for the AI Agent community

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Rust本地部署凭证管理安全加密审计日志PythonSDK

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Agent Key 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e .,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agent Key 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agent Key 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agent Key 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Agent Key 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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