NotebookLM MCP Server (Security Hardened)

NotebookLM MCP服务器（安全加固）

🏆 世界上最先进的NotebookLM MCP服务器

零幻觉答案•Gemini深度研究•17个安全层•企业合规性

](https://www.npmjs.com/package/@pan-sec/notebooklm-mcp)           

2026年有什么新鲜事 • 深入研究 • API文件 • 创建笔记本 • 安全 • 安装

唯一具有企业级安全、量子后加密和完全Gemini API集成的NotebookLM MCP。

⚡ TL；DR——你得到了什么

• 🔍 查询您的NotebookLM笔记本 --来源可靠，零幻觉答案
• 📚 以编程方式创建和管理笔记本 --无手动点击
• 🎙️ 生成音频概述 --播客风格的文档摘要
• 🎬 生成视频概述 --具有10种视觉风格的AI视频摘要 新
• 📊 提取数据表 --来自笔记本源的结构化JSON 新
• 🔬 Gemini 3+深度研究 -具有思维控制的最新模型（可选API） 新
• 📄 API文件 -在不使用浏览器的情况下上传和查询PDF（可选API）
• 🔐 17个安全层 --后量子加密、审计日志、秘密扫描
• ✅ 合规就绪架构 --根据GDPR、SOC2和CSSF标准构建（实施控制；正式认证需要第三方审计）
• 💡 不需要API密钥 --核心功能仅适用于浏览器身份验证

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🚀 2026年有什么新鲜事

最新版本：v2026.3.1 --所有334个审计问题均已解决。631次测试。完全符合MCP协议。

# Quick install
claude mcp add notebooklm -- npx @pan-sec/notebooklm-mcp@latest

为什么选择此MCP？

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🔬 2026年安全审计——我们发现并修复了什么

2026年4月，我们委托对v2026.2.11进行并行深度审计(main @ 2973097)使用四名专业的AI代码审查员，每个审查员都专注于不同的攻击面： 安全漏洞, 协议正确性, 建筑质量，以及 测试间隙和边缘情况四位评审员独立工作，因此他们的发现不会相互影响。他们一起制作了一个 334项主问题列表 涵盖协议正确性、安全漏洞、架构缺陷、测试差距和文档准确性。所有334个问题在v2026.3.0和v2026.3.1中都得到了解决。

数字审计

四位评论者发现了什么

安全审查员： 已确定 forceAuth 旁路 validateToken() 允许对文件系统工具进行未经身份验证的访问；通过未经验证的交付目标进行webhook SSRF；读取时未验证审计日志哈希链；并发审计写入交错条目；auth令牌salt未持久化（令牌在重新启动时无效）。

方案审查员： 发现38个工具返回错误的响应形状（缺失 structuredContent，错了 isError 语义、传输标签泄漏到内容中）；所有48个工具都不正确或缺失 readOnlyHint/idempotentHint/destructiveHint 注释；9个工具模式缺少数字边界，导致输入超出范围。

架构评审员： 标记3611线 handlers.ts 作为维护责任；整个域函数中的单例导入阻止了单元测试；500线 switch/case 调度增加了O（n）开销，使工具注册容易出错。

测试和边缘案例审查员： 在139个测试中发现了测试套件，对安全关键模块的覆盖率最低； mcp-auth.ts 覆盖率接近于零；不测试提示注入模式、审计日志篡改或并发浏览器会话状态；DSAR处理程序存在未检测到的竞争情况。

关键修复

• 17个安全漏洞 已解决（身份验证旁路、SSRF、审计完整性、竞争条件、选择器注入向量）
• 完全符合MCP协议 --所有48个工具返回正确 structuredContent/isError 形状；注释准确；已强制实施模式边界
• 架构分解 — handlers.ts 通过HandlerContext依赖注入分为9个域模块；100%单元可测试，无需流程模拟
• 测试覆盖率 --15个新的安全关键测试套件，包括浏览器会话、身份验证、提示注入、审计日志、webhook、DSAR和合规性
• 索赔一致 --证书固定已移除（在审计的第一天撤销了实施）；准确记录PQ加密范围；合规性语言使用“已实施的控制”而不是“已认证的”

📋 Full Feature List (48 Tools)

核心笔记本LM（无需API密钥）

Gemini API（可选-需要Gemini_API_KEY）

Webhooks和集成

企业合规性（16个附加工具）

看 合规文件 查看完整列表。

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双子座深度研究（v1.8.0）

人工智能代理最强大的研究能力——现在在您的MCP工具包中。

v1.8.0引入了 Gemini交互API 作为一个稳定的、基于API的研究后端以及浏览器自动化。这使您的代理可以访问谷歌最先进的深度研究代理。

为何这很重要

新工具

deep_research --综合研究代理

"Research the security implications of post-quantum cryptography adoption in financial services"

• 运行谷歌的 深度研究代理 （与Gemini Advanced相同）
• 需要1-5分钟进行全面的、基于网络的分析
• 返回结构化答案 引文和来源
• 非常适合需要多源综合的复杂主题

gemini_query --快速查询

"What are the latest CVEs for Log4j in 2025?" (with Google Search)
"Calculate the compound interest on $10,000 at 5% over 10 years" (with code execution)
"Summarize this security advisory: [URL]" (with URL context)

• 谷歌搜索停飞 --当前信息，而不仅仅是训练数据
• 代码执行 --运行计算、数据分析
• URL上下文 --按需分析网页
• 模型： gemini-3-flash-preview （默认）， gemini-3-pro-preview （强大）， gemini-2.5-flash （遗产）

get_research_status --后台任务监控

在后台进行深入研究并检查进度：

"Start researching [topic] in the background"
... continue other work ...
"Check research status for interaction_abc123"

混合架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      NotebookLM MCP Server v2026.3.x                         │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│  ┌────────────────────────────────┐    ┌──────────────────────────────────┐  │
│  │      BROWSER AUTOMATION        │    │          GEMINI API              │  │
│  │    ✅ NO API KEY NEEDED        │    │    ⚡ OPTIONAL - needs API key   │  │
│  ├────────────────────────────────┤    ├──────────────────────────────────┤  │
│  │                                │    │                                  │  │
│  │  QUERY                         │    │  RESEARCH                        │  │
│  │  • ask_question                │    │  • deep_research                 │  │
│  │  • get_notebook_chat_history   │    │  • gemini_query                  │  │
│  │                                │    │  • get_research_status           │  │
│  │  CREATE & MANAGE               │    │                                  │  │
│  │  • create_notebook             │    │  DOCUMENTS                       │  │
│  │  • batch_create_notebooks      │    │  • upload_document               │  │
│  │  • manage_sources              │    │  • query_document                │  │
│  │  • generate_audio              │    │  • query_chunked_document        │  │
│  │  • generate_video_overview     │    │  • list/delete_document          │  │
│  │  • generate_data_table         │    │                                  │  │
│  │  • sync_notebook               │    │                                  │  │
│  │                                │    │                                  │  │
│  │  HEALTH & SESSIONS     v2026   │    │                                  │  │
│  │  • get_health (deep_check)     │    │  Fast API • 48h retention        │  │
│  │  • get_query_history           │    │  Auto-chunking for large PDFs    │  │
│  └────────────────────────────────┘    └──────────────────────────────────┘  │
│                                                                              │
│                      ┌─────────────────────────────────┐                     │
│                      │       17 SECURITY LAYERS        │                     │
│                      │   Post-Quantum • Audit Logs     │                     │
│                      │   Secrets Scan • Memory Wipe    │                     │
│                      │  GDPR • SOC2 • CSSF Ready*      │                     │
│                      └─────────────────────────────────┘                     │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

💡 Gemini API是完全可选的！ NotebookLM的所有核心功能（问题、笔记本、会话、音频）都可以通过浏览器自动化与 不需要API密钥.下面的Gemini工具是为想要直接访问API的用户提供的额外功能。

Gemini配置（可选）

# Only required if you want Gemini API features (deep_research, gemini_query, upload_document)
GEMINI_API_KEY=your-api-key          # Get from https://aistudio.google.com/apikey

# Optional settings
GEMINI_DEFAULT_MODEL=gemini-3-flash-preview  # Default model (was gemini-2.5-flash)
GEMINI_DEEP_RESEARCH_ENABLED=true            # Enable Deep Research
GEMINI_TIMEOUT_MS=30000                      # API timeout

何时使用Which

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📄 API文件（v1.09）

通过Gemini API直接上传和查询文档-无需浏览器自动化。

v1.9.0引入了 Gemini文件API 用于快速、可靠的文档分析。上传PDF，立即分析，完成后删除。

为何这很重要

新工具

upload_document --快速文档上传

将任何文档上传到Gemini进行即时查询：

Upload /path/to/research-paper.pdf

• 支持：PDF（50MB，1000页）、TXT、MD、HTML、CSV、JSON、DOCX、图像、音频、视频
• 48小时保留 --文件自动过期，或手动删除
• 返回用于查询的文件ID

query_document --询问有关文档的问题

"What are the main findings in this research paper?"
"Summarize section 3 of the document"
"Extract all statistics mentioned in the PDF"

• 完整的文档理解（文本、表格、图表、示意图）
• 多文档查询（比较多个文件）
• API快速响应（无需等待浏览器）

list_documents --查看所有上传的文件

List all my uploaded documents

显示文件名、大小、MIME类型和过期时间。

delete_document --清理敏感文件

Delete file xyz123

立即删除文件（不要等到48小时到期）。

工作流示例

1. upload_document("/research/paper.pdf")
   → Returns: files/abc123

2. query_document("files/abc123", "What methodology was used?")
   → Returns: "The paper uses a mixed-methods approach combining..."

3. query_document("files/abc123", "List all cited authors")
   → Returns: "Smith et al. (2024), Johnson (2023)..."

4. delete_document("files/abc123")
   → File removed

大PDF自动分块（v1.10.0）

没有文件大小限制 --任何大小的PDF都会自动处理。

当您上传的PDF超过Gemini的限制（50MB或1000页）时，系统会自动：

1. 发现 超大PDF
2. 拆分 将其分成最佳块（每个块500页）
3. 上传 所有块并行
4. 退货 用于查询的块元数据

upload_document("/research/massive-2000-page-report.pdf")

→ Returns:
{
  "wasChunked": true,
  "totalPages": 2000,
  "chunks": [
    { "fileName": "files/abc1", "pageStart": 1, "pageEnd": 500 },
    { "fileName": "files/abc2", "pageStart": 501, "pageEnd": 1000 },
    { "fileName": "files/abc3", "pageStart": 1001, "pageEnd": 1500 },
    { "fileName": "files/abc4", "pageStart": 1501, "pageEnd": 2000 }
  ],
  "allFileNames": ["files/abc1", "files/abc2", "files/abc3", "files/abc4"]
}

query_chunked_document --一次查询所有块

对于分块文档，使用此工具查询所有部分并获得聚合答案：

query_chunked_document(
  file_names: ["files/abc1", "files/abc2", "files/abc3", "files/abc4"],
  query: "What are the key recommendations in this report?"
)

→ Queries each chunk, then synthesizes a unified answer

何时使用文档API与记事本LM

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程序化笔记本创建（v1.7.0+）

完全从代码创建NotebookLM笔记本，无需手动点击。

大多数MCP服务器只能 *读* 来自NotebookLM。这个可以 创建笔记本、添加源和生成音频 --所有这些都是通过编程实现的。

create_notebook --立即构建笔记本

在一个命令中创建一个包含多个源的完整笔记本：

{
  "name": "Security Research 2025",
  "sources": [
    { "type": "url", "value": "https://owasp.org/Top10" },
    { "type": "file", "value": "/path/to/security-report.pdf" },
    { "type": "text", "value": "Custom analysis notes...", "title": "My Notes" }
  ],
  "description": "OWASP security best practices",
  "topics": ["security", "owasp", "vulnerabilities"]
}

支持的源类型：

• 统一资源定位符 --网页、文档、文章
• 文件 --PDF、DOCX、TXT等
• 文本 --原始文本、代码片段、注释

batch_create_notebooks --扩大规模

创建 最多10个笔记本电脑 在一次操作中：

{
  "notebooks": [
    { "name": "React Docs", "sources": [{ "type": "url", "value": "https://react.dev/reference" }] },
    { "name": "Node.js API", "sources": [{ "type": "url", "value": "https://nodejs.org/api/" }] },
    { "name": "TypeScript Handbook", "sources": [{ "type": "url", "value": "https://www.typescriptlang.org/docs/" }] }
  ]
}

非常适合：

• 设置项目文档库
• 为新团队成员提供精心策划的知识库
• 批量创建特定主题的研究笔记本

manage_sources --动态源管理

在现有笔记本中添加或删除源：

{
  "notebook_id": "abc123",
  "action": "add",
  "sources": [{ "type": "url", "value": "https://new-documentation.com" }]
}

generate_audio --音频概述创建

以编程方式生成NotebookLM著名的“音频概述”播客：

"Generate an audio overview for my Security Research notebook"

sync_notebook --保持来源更新

从本地目录同步笔记本源：

{
  "notebook_id": "abc123",
  "directory": "/path/to/docs",
  "patterns": ["*.md", "*.pdf"]
}

为何这很重要

您的代理现在可以自主构建整个知识库。

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🎬 视频概览和数据表（v2026.2.0）

生成人工智能驱动的可视化摘要，并从任何笔记本中提取结构化数据——所有这些都是通过编程实现的。

NotebookLM的Studio面板现在提供视频概览和数据表以及音频概览。此版本为两者带来了完全自动化。

generate_video_overview --AI视频摘要

使用以下工具生成笔记本内容的视觉视频概述 10种视觉风格:

两种格式：

• 解说员 --完整解释（5-15分钟）
• 简报 --快速总结（1-3分钟）

"Generate a kawaii-style brief video overview for my Security Research notebook"

get_video_status --检查生成进度

视频生成需要3-10分钟。检查进度：

"Check video status for my Security Research notebook"
→ { "status": "generating", "progress": 0 }
→ { "status": "ready" }

generate_data_table --结构化数据提取

从笔记本源生成结构化表。NotebookLM将关键信息提取到行和列中：

"Generate a data table for my research notebook"

get_data_table --将表提取为JSON

将生成的表提取为结构化JSON进行处理：

"Get the data table from my research notebook"
→ {
    "headers": ["Title", "Year", "Key Finding", "Methodology", ...],
    "rows": [["Paper A", "2025", "Finding X", "Survey", ...], ...],
    "totalRows": 27,
    "totalColumns": 7
  }

何时使用哪个工作室功能

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📊 查询历史和聊天提取（v2026.1.0）

跟踪您的研究并从NotebookLM笔记本中恢复对话。

get_query_history --回顾过去的研究（v1.10.8）

通过MCP进行的所有查询都会自动记录以供审查：

"Show me my recent NotebookLM queries"
"Find queries about security from last week"
"What did I ask the fine-tuning notebook?"

• 自动记录 --每个问答配对都保存了元数据
• 搜索 --在所有查询中查找特定主题
• 过滤器 --按笔记本、会话或日期
• 配额跟踪 --查看查询计数和时间

get_notebook_chat_history --提取浏览器对话（v2026.1.0）

使用以下命令直接从NotebookLM笔记本的聊天UI中提取对话历史记录 上下文管理 为了避免淹没您的AI上下文窗口：

快速审核（预览模式）：

{ "notebook_id": "my-research", "preview_only": true }

返回不含内容的消息计数——提取前测试水。

导出到文件（避免上下文溢出）：

{ "notebook_id": "my-research", "output_file": "/tmp/chat-history.json" }

将完整历史记录转储到磁盘，而不是返回上下文。

穿越历史：

{ "notebook_id": "my-research", "limit": 20, "offset": 0 }
{ "notebook_id": "my-research", "limit": 20, "offset": 20 }

浏览大量历史记录，而无需一次加载所有内容。

退货：

{
  "notebook_url": "https://notebooklm.google.com/notebook/xxx",
  "notebook_name": "My Research",
  "total_messages": 150,
  "returned_messages": 40,
  "user_messages": 75,
  "assistant_messages": 75,
  "offset": 0,
  "has_more": true,
  "messages": [...]
}

使用案例：

• 恢复对话 直接在NotebookLM浏览器中制作（MCP不跟踪）
• 审计研究 --查看笔记本中的查询
• 简历上下文 --从上一节课结束的地方继续
• 配额对账 --理解为什么配额似乎取消了

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为什么是这个叉子？

最初的NotebookLM MCP在生产力方面表现出色，但MCP服务器处理敏感数据：

• 浏览器会话 使用Google身份验证
• Cookie和令牌 存储在磁盘上
• 查询历史 可能包含专有信息

这个叉子增加了 17层安全硬化层 为了保护这些数据。

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安全特性

后量子基元（局部静止）

磁盘上的秘密加密使用混合后量子基元：

ML-KEM-768 (Kyber) + ChaCha20-Poly1305

• ML-KEM-768：NIST标准化后量子密钥封装
• ChaCha20-Poly1305：现代流密码（不受定时攻击）

范围，老实说： 这是 当地人休息 加密。两把钥匙都有效 在同一台机器上，PQ密钥被包裹在一个经典密钥中 源自机器绑定的秘密，不由远程接收者持有。 这可以防止离线盗窃单个加密文件，而不是 抵御“立即收获，稍后解密”攻击（需要远程PQ 持有未包装钥匙的收件人）。

与跨平台支持

对所有主要操作系统的完全原生支持：

所有敏感文件（加密密钥、身份验证令牌、审计日志）在每个平台上都以仅限所有者的权限自动保护。

企业合规就绪架构（v1.6.0+）

按照受监管行业所需的标准建造。所有代码级技术控制都得到了实施——完全合规还需要组织流程控制（政策、培训、供应商管理）。正式认证（SOC2 II类报告、GDPR注册、CSSF提交）需要第三方审计。

合规工具（16个MCP工具）

compliance_dashboard    - Real-time compliance status
compliance_report       - Generate audit reports (JSON/CSV/HTML)
compliance_evidence     - Collect evidence packages
grant_consent          - Record user consent
submit_dsar            - Handle data subject requests
request_erasure        - Right to be forgotten
export_user_data       - Data portability export
create_incident        - Security incident management
...and 8 more

看 合规性-规格.md 获取完整文档。

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安装

开箱即用（无API密钥）

所有核心NotebookLM功能只需浏览器身份验证即可立即工作：

可选： 添加 GEMINI_API_KEY 用于奖励功能，如 deep_research, gemini_query，以及 upload_document.

有关可重复的身份验证，请参阅 经过身份验证的测试运行手册.

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克劳德代码

claude mcp add notebooklm -- npx @pan-sec/notebooklm-mcp@latest

使用身份验证+Gemini（推荐）

claude mcp add notebooklm \
  --env NLMCP_AUTH_ENABLED=true \
  --env NLMCP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -base64 32) \
  --env GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key \
  -- npx @pan-sec/notebooklm-mcp@latest

法典

codex mcp add notebooklm -- npx @pan-sec/notebooklm-mcp@latest

Cursor

添加 ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
      "env": {
        "NLMCP_AUTH_ENABLED": "true",
        "NLMCP_AUTH_TOKEN": "your-secure-token",
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      }
    }
  }
}

Google Antigravity

添加 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json （macOS/Linux）或 %USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json （Windows）：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"]
    }
  }
}

使用可选的env变量：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      }
    }
  }
}

注： 反重力不支持 ${workspaceFolder} 变量。使用绝对路径。

OpenCode

添加 ~/.config/opencode/opencode.json （全球）或 opencode.json 在项目根目录中：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "notebooklm": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      }
    }
  }
}

注： OpenCode使用 "mcp" （不是 "mcpServers")以及 "command" 是一个数组。

Windsurf

添加 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      }
    }
  }
}

VS Code + Copilot

添加到您的VS代码 settings.json:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "notebooklm": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
        "env": {
          "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
        }
      }
    }
  }
}

Other MCP Clients

大多数MCP客户端使用此标准格式：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pan-sec/notebooklm-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      }
    }
  }
}

常见配置位置：

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快速开始

1.安装（见上文）

2.身份验证

"Log me in to NotebookLM"

*Chrome浏览器打开→ 使用 Google 登录*

3.添加您的笔记本

首选 notebookm.google.com → 创建笔记本→ 上传文档→ 分享链接

4.使用它

"Research [topic] using this NotebookLM: [link]"

5.尝试深入研究（新！）

"Use deep research to investigate [complex topic]"

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完整的工具参考

研究工具

笔记本管理

源代码管理（v1.7.0+）

工作室功能（v2026.2.0）

会话和系统

合规性（v1.6.0+）

16个符合GDPR、SOC2和CSSF要求的合规工具。

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什么得到保护

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配置

所有安全功能都是 默认启用.通过环境变量覆盖：

# Authentication
NLMCP_AUTH_ENABLED=true
NLMCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token

# Gemini API (v1.8.0+)
GEMINI_API_KEY=your-api-key
GEMINI_DEFAULT_MODEL=gemini-3-flash-preview  # Default (was gemini-2.5-flash)
GEMINI_DEEP_RESEARCH_ENABLED=true
GEMINI_TIMEOUT_MS=30000
NOTEBOOKLM_NO_GEMINI=false       # Set to true to disable all Gemini tools

# Tool Profiles
NOTEBOOKLM_PROFILE=standard      # minimal (5 tools) | standard (33 tools) | full (all 47)
NOTEBOOKLM_DISABLED_TOOLS=       # Comma-separated list of tools to hide

# Encryption
NLMCP_USE_POST_QUANTUM=true
NLMCP_ENCRYPTION_KEY=base64-32-bytes  # Optional custom key

# Session Limits
NLMCP_SESSION_MAX_LIFETIME=28800  # 8 hours
NLMCP_SESSION_INACTIVITY=1800     # 30 minutes

# Secrets Scanning
NLMCP_SECRETS_SCANNING=true
NLMCP_SECRETS_BLOCK=false         # Block on detection
NLMCP_SECRETS_REDACT=true         # Auto-redact

# Audit Logging
NLMCP_AUDIT_ENABLED=true

# Multi-Session Support (v2026.1.2+)
NOTEBOOK_PROFILE_STRATEGY=isolated  # isolated|single|auto
NOTEBOOK_CLONE_PROFILE=true         # Clone auth from base profile

多会话模式

使用独立的浏览器配置文件同时运行多个Claude Code会话：

# Add to ~/.bashrc or ~/.zshrc
export NOTEBOOK_PROFILE_STRATEGY=isolated
export NOTEBOOK_CLONE_PROFILE=true

它是如何工作的：

• 每个会话都有自己的Chrome配置文件（没有锁冲突）
• 从经过身份验证的基本配置文件克隆隔离配置文件
• 身份验证协调确保克隆等待任何正在进行的身份验证

看 安全.md 以获取完整的配置参考。

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安全扫描

运行MEDUSA安全扫描程序：

npm run security-scan

或集成到CI/CD中：

- name: Security Scan
  run: npx @pan-sec/notebooklm-mcp && npm run security-scan

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比较

与其他笔记本LM MCP相比

安全与合规（此分叉独有）

\*合规准备就绪：实施代码级技术控制。完全合规还需要组织过程控制和通过第三方审计的正式认证。

底线：如果您需要的不仅仅是基本查询，或者关心安全性，那么只有一个选择。

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版本历史记录

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报告漏洞

发现安全问题？ 不要公开GitHub问题。

电子邮件：support@pantheonsecurity.io

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学分

• 安全加固: 万神殿安保
• 后量子加密: @高贵/后量子
• API双子星: 谷歌人工智能

许可证

麻省理工学院——和原版一样。

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加强安全性🔒 通过 万神殿安保

由谷歌Gemini 3提供技术支持🚀

完整的安全文件 • 合规指南 • 报告漏洞