Herramienta de Python de Cisco que analiza servidores MCP, herramientas, prompts y código fuente en busca de amenazas de seguridad con reglas YARA, análisis con LLM y Cisco AI Defense.
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SafeAI-Lab-X/ClawKeeper
Middleware de seguridad independiente del host que se interpone entre agentes de IA que usan herramientas y dichas herramientas para bloquear llamadas riesgosas y ocultar resultados sensibles.
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- Issues abiertos
- 7
- Último commit
- hace 2 meses
¿Qué es?
ClawKeeper es una capa de seguridad para sistemas agénticos que usan herramientas como shell, Python, navegador, sistema de archivos y funciones de red. Intercepta las llamadas a herramientas antes de que se ejecuten y analiza los resultados cuando vuelven, para proteger al agente anfitrión sin tener que reescribir su lógica principal. Se puede integrar con Hermes Agent, herramientas MCP, puentes HTTP, entornos de ejecución al estilo de OpenClaw o un host personalizado.
El conjunto de protecciones predeterminado está dirigido a fallos de seguridad habituales en agentes: inyección de prompts, lectura de credenciales, cadenas de exfiltración de credenciales, comandos de shell no seguros, acceso a rutas protegidas, URL de tipo SSRF, cargas codificadas en base64 o hexadecimal y resultados de herramientas manipulados. Los hosts que no usan Python pueden llamar a una Judge API expuesta por un servidor HTTP.
Un daemon Watcher opcional revisa la intención, el historial reciente de herramientas y las llamadas propuestas para tomar decisiones que las reglas para comandos individuales no pueden abarcar. Las detecciones de Watcher se pueden convertir en patrones aprendidos, almacenados en ~/.clawkeeper/ y cargados en caliente en la capa de protección activa.
Funciones clave
- 01Bloquea llamadas riesgosas a herramientas de shell, Python, navegador, sistema de archivos y red antes de que se ejecuten.
- 02Oculta contenido sensible en los resultados de las herramientas y analiza la salida devuelta para detectar manipulaciones.
- 03Detecta cadenas de exfiltración de credenciales y accesos a rutas protegidas.
- 04Ofrece un núcleo HTTP con endpoints para evaluación, eventos, auditoría y análisis de logs/habilidades.
- 05Incluye un daemon Watcher opcional que revisa la intención y el historial de herramientas con varios pasos.
Casos de uso
- Añadir una protección de seguridad a una implementación de Hermes Agent con unas pocas líneas de Python.
- Proteger un entorno de ejecución de agentes que no use Python mediante llamadas a la HTTP Judge API antes de ejecutar herramientas.
- Auditar las llamadas de los agentes a las herramientas para detectar accesos a credenciales e intentos de exfiltración.
- Permitir que una capa de protección aprenda nuevos patrones de ataque a partir de las detecciones de Watcher.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es ClawKeeper?
- Middleware de seguridad independiente del host que se interpone entre agentes de IA que usan herramientas y dichas herramientas para bloquear llamadas riesgosas y ocultar resultados sensibles. ClawKeeper es una capa de seguridad para sistemas agénticos que usan herramientas como shell, Python, navegador, sistema de archivos y funciones de red. Intercepta las llamadas a herramientas antes de que se ejecuten y analiza los resultados cuando vuelven, para proteger al agente anfitrión sin tener que reescribir su lógica principal. Se puede integrar con Hermes Agent, herramientas MCP, puentes HTTP, entornos de ejecución al estilo de OpenClaw o un host personalizado.
- ¿ClawKeeper es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- ClawKeeper no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
- ¿ClawKeeper sigue mantenido?
- Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de ClawKeeper fue el 17 ago 2026.
- ¿Para qué puedo usar ClawKeeper?
- Añadir una protección de seguridad a una implementación de Hermes Agent con unas pocas líneas de Python. Proteger un entorno de ejecución de agentes que no use Python mediante llamadas a la HTTP Judge API antes de ejecutar herramientas. Auditar las llamadas de los agentes a las herramientas para detectar accesos a credenciales e intentos de exfiltración. Permitir que una capa de protección aprenda nuevos patrones de ataque a partir de las detecciones de Watcher.
- ¿Dónde consigo ClawKeeper?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/SafeAI-Lab-X/ClawKeeper
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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