快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install mcp-bastion-sdk

详细介绍

🛡️ MCP堡垒安全

模型上下文协议的生产就绪安全框架

![License](LICENSE) ![Python](https://www.python.org) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io)

🚀 10层防御•4通道检测•零知识证明•生产就绪

______________________________________________________________________

🎯 什么是MCP Bastion安全？

MCP Bastion Security是一个专门为模型上下文协议（MCP）设计的综合生产安全框架。与通用安全工具不同，我们实现：

✅ 10层纵深防御：从隔离到ZK证明的完整安全管道
✅ 4通道检测：语义分析、形式验证、自定义ML、行为GNN
✅ 零知识证明：隐私保护安全验证
✅ 全面覆盖：针对81多种记录在案的MCP攻击技术的防护
✅ 生产性能：\ L1

L1 -->|"✅"| L2 L2 --> L3_6 L3_6 --> L7 L7 -->|"✅"| L8 L8 --> L9 L9 --> L10 L10 --> ZK ZK --> DECISION

DECISION -->|"ALLOW"| ALLOW["✅ Forward to Server"] DECISION -->|"BLOCK"| BLOCK["🚫 Return Error + Proof"]

style START fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:3px style L1 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style L2 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style L3_6 fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#2e7d32,stroke-width:3px style L7 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style L8 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style L9 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style L10 fill:#ff9800,color:#fff,stroke:#e65100,stroke-width:2px style ZK fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:3px style DECISION fill:#2196f3,color:#fff,stroke:#0d47a1,stroke-width:3px style ALLOW fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#2e7d32,stroke-width:3px style BLOCK fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:3px


**📖 [查看完整的架构文档](ARCHITECTURE.md)**

### 核心创新：4通道检测（第3-6层）

检测引擎执行 **四个平行通道** 从不同角度分析每个MCP呼叫：

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### 🔬 通道1:MCP语义模式分析器

**创新：** 了解MCP协议语义的协议感知语义分析。

**传统方法：**

Generic regex matching

if re.match(r"\.\.\/", path): return BLOCK


**我们的新颖方法：**

MCP-aware semantic analysis

features = extract_mcp_features(call) # Tool permissions, resource scope tool_risk = analyze_tool_context(features) # Understand tool capabilities arg_risk = analyze_argument_semantics(call) # Argument relationships pattern_risk = check_attack_patterns(features) # Attack technique patterns

return aggregate_semantic_risks(tool_risk, arg_risk, pattern_risk)


**主要区别：**

- 了解工具功能和权限
- 分析参数关系（而不仅仅是单个值）
- 情境相关风险评分
- 全面的攻击模式覆盖

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### 🔬 通道2：正式验证引擎

**创新：** MCP安全属性的第一个正式验证系统。

**它的作用：**

- 将MCP调用转换为逻辑公式
- 数学上 **证明** 安全属性保持（或不保持）
- 使用SMT解决方案进行自动验证
- 生成正式证书或反例

**安全属性示例：**

∀ path ∈ arguments: normalized(path) ⊆ workspace_root

Translation: "For all paths in arguments, the normalized path must be within workspace root"

This is PROVEN, not just checked heuristically.


**为什么具有开创性：**

- 提供数学确定性（非概率性）
- 抓住边缘案例启发式失误
- 生成正式证明（审计跟踪）

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### 🔬 通道3:MCP专用变压器

**创新：** 第一个专为MCP协议设计的变压器架构。

**不转移学习** -这是一个专门构建的神经网络：

class MCPTransformer: - MCP structural attention (understands protocol structure) - Tool-context attention (tool-specific features) - Argument relationship attention (parameter dependencies) - Multi-task heads: * Technique classification (which SAFE-T technique) * Severity prediction (LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL) * Mitigation suggestion (which SAFE-M to apply)


**关键创新：**

- 非通用NLP-专为MCP设计
- 多任务学习（同时3个输出）
- 协议感知注意力机制

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### 🔬 通道4：调用图行为分析器

**创新：** MCP的第一个基于图的行为分析。

**传统方法：** 跟踪请求计数、速率
**我们的方法：** 将会话建模为有向图

Build call graph

graph = build_call_graph(session) ↓ Extract graph features (density, paths, patterns) ↓ Match against known attack graphs: - read_file → encode → send_http (exfiltration) - list_files → read_multiple → external_api (recon + exfil) - read_config → modify_settings → execute (privilege escalation) ↓ Use GNN to detect novel attack patterns


**为什么革命：**

- 检测多阶段攻击（单次呼叫分析未检测到这些攻击）
- 新模式的图神经网络
- 首先将图论应用于MCP安全

### 通道架构深度学习

flowchart TD subgraph CH1["Channel 1: Semantic Pattern Analyzer"] direction TB S1["Extract MCP Features • Tool permissions • Resource scope • Argument semantics"] S2["Analyze Tool Context • Capability analysis • Permission validation"] S3["Check Attack Patterns • 81 techniques • Pattern matching"] S4["Semantic Risk Score 0.0 - 1.0"] S1 --> S2 --> S3 --> S4 end

subgraph CH2["Channel 2: Formal Verification"] direction TB F1["Convert to Logic • First-order logic • Temporal properties"] F2["Generate Security Property • From threat spec • Formal specification"] F3["Automated Proof • SMT solving • Theorem proving"] F4["VERIFIED or VIOLATED + Proof/Counterexample"] F1 --> F2 --> F3 --> F4 end

subgraph CH3["Channel 3: MCP Transformer"] direction TB M1["Encode MCP Call • Tokenization • MCP structure"] M2["Multi-Head Attention • Structural attention • Tool-context attention"] M3["Multi-Task Prediction • Techniques • Severity • Mitigations"] M4["ML Confidence 0.0 - 1.0"] M1 --> M2 --> M3 --> M4 end

subgraph CH4["Channel 4: Call Graph Analyzer"] direction TB B1["Build Call Graph • Nodes = calls • Edges = dependencies"] B2["Extract Graph Features • Density, paths • Patterns"] B3["Match Attack Patterns + GNN Detection"] B4["Behavioral Risk 0.0 - 1.0"] B1 --> B2 --> B3 --> B4 end

style CH1 fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px style CH2 fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px style CH3 fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px style CH4 fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px


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## 🚀 突破：零知识证明系统

**突破性创新：** ZK证明首次应用于协议级安全。

### 问题

传统检测揭示 **为什么** 有东西被堵住了：

❌ "Blocked: Contains '../' (path traversal pattern)"


**风险：** 攻击者学习检测逻辑并躲避它。

### 我们的解决方案：零知识证明

Generate proof that call is unsafe WITHOUT revealing detection logic

proof = prover.prove_safety(mcp_call, detection_result, witness)

Gateway verifies proof without seeing detection logic

valid = verifier.verify(proof)


**属性：**

- **躲藏：** 证据并不能揭示检测模式
- **声音：** 无法生成虚假证明
- **可验证：** 任何人都可以在没有秘密知识的情况下进行验证

**影响：**

- 防止检测系统的对抗性学习
- 实现隐私保护安全
- 保持竞争优势
- **具有专利价值的基础知识产权**

### ZK验证系统流程

flowchart LR MCP["MCP Call"]

P1["Run Detection 4 Channels"] P2["Generate Witness Private Evidence"] P3["Create Commitment COM witness"] P4["Generate ZK Proof π"]

PROOF["ZK Proof π Decision + Commitment NO evidence revealed"]

V1["Verify Proof π"] V2["Check Public Inputs"] V3["Cryptographic Check"] V4["Accept or Reject"]

ACCEPT["✅ Trust Decision WITHOUT knowing why"] REJECT["❌ Reject Proof"]

MCP --> P1 P1 --> P2 P2 --> P3 P3 --> P4 P4 --> PROOF PROOF --> V1 V1 --> V2 V2 --> V3 V3 --> V4 V4 -->|"Valid"| ACCEPT V4 -->|"Invalid"| REJECT

style P1 fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:2px style P2 fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:2px style P3 fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:2px style P4 fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:2px style PROOF fill:#ffd54f,stroke:#f57c00,stroke-width:3px style V1 fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px style V2 fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px style V3 fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px style V4 fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px style ACCEPT fill:#4caf50,color:#fff,stroke:#1b5e20,stroke-width:3px style REJECT fill:#f44336,color:#fff,stroke:#b71c1c,stroke-width:3px


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## 📊 技术规格

### 演出

|度量|值|注释|
|--------|-------|-------|
| **延迟（P50）** |35-45ms |网关+检测+转发|
| **延迟（P95）** |\ str:
    return open(path).read()

发生了什么：

@secure() 装饰器拦截调用
运行新颖的4通道检测
如果风险评分>阈值，则阻止
对代码透明

部署：

pip install mcp-bastion-sdk
# Add @secure() to your tools
# Deploy normally

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模式2：用户保护（CLI）

MCP客户端的一个命令保护：

mcp-bastion protect cursor
✅ Protected Cursor IDE - 3 MCP servers secured

这有什么作用：

自动发现Cursor的MCP配置
用mcp堡垒网关包裹所有服务器
通过检测引擎路由流量
自动阻止威胁

支持：

光标IDE
克劳德桌面版
自定义MCP客户端

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🔧 快速开始

1.部署平台（5分钟）

git clone https://github.com/mcp-bastion-security/mcp-bastion-security
cd mcp-bastion-security

# Start all services
docker-compose up -d

# Platform ready at:
# - Gateway: http://localhost:8002
# - Detection API: http://localhost:8001

2.保护您的客户

# Install CLI
pip install mcp-bastion

# Protect Cursor (or Claude Desktop)
mcp-bastion protect cursor

# Verify
mcp-bastion status

3.保护您的服务器（开发人员）

from safe_mcp_sdk import secure

@server.tool()
@secure(platform_url="http://localhost:8001")
async def sensitive_operation(data: str):
    # Your code here - protected automatically
    return process(data)

就是这样！ 您的MCP基础设施现在受到以下保护：

4种新型检测通道
零知识证明验证
威胁情报数据库
生产级性能

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📚 文档

建筑.md -带有详细图表的完整架构
安装.md -安装和设置指南
贡献.md -如何做出贡献
安全.md -安全策略和漏洞报告
更改日志.md -版本历史

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🤝 贡献

我们欢迎三个层面的贡献：

检测方法 （简单）：添加MCP攻击技术的模式
渠道改进 （中）：增强检测算法
研究（高级）：新颖的检测方法，机器学习模型

看贡献.md 了解详情。

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📄 许可证

MIT许可证-请参阅许可证了解详情。

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🙏 致谢

Anthropic：模型上下文协议规范
学术启示MITRE ATT&CK，形式化方法研究，ZK证明系统
MCP安全研究社区：攻击技术研究和威胁情报

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📞 联系

项目负责人：Saurabh Yergattikar
GitHub: mcp堡垒安全
领英: Saurabh Yergattikar

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🛡️ 让MCP对每个人都安全🛡️

10层防御•4通道检测•零知识证明•生产就绪

通过创新构建 Saurabh Yergattikar

目录标签

安全PythonClaudeAI安全本地部署协议保护零知识证明多通道检测生产级安全

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

session

工具数量（toolCount，工具数）

0

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

stdiosession部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

MCP World

mcpworld.com

/detail/3b9f737d17c33b5009815313706f7d6a

专为Model Context Protocol设计的10层防御安全框架，提供4通道检测和零知识证明，保护AI助手与数据源连接的安全性。

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Build call graph

Generate proof that call is unsafe WITHOUT revealing detection logic

Gateway verifies proof without seeing detection logic

模式2：用户保护（CLI）

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2.保护您的客户

3.保护您的服务器（开发人员）

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