Инструмент Cisco на Python для поиска угроз в MCP-серверах, инструментах, промптах и исходном коде с помощью YARA, LLM-анализа и Cisco AI Defense.
SafeAI-Lab-X/ClawKeeper
Не зависящий от хоста слой безопасности между AI-агентами, использующими инструменты, и самими инструментами: блокирует опасные вызовы и скрывает чувствительные данные в результатах.
- Звёзды
- 1,018
- Форки
- 59
- Открытые issues
- 7
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
ClawKeeper — слой безопасности для агентных систем, вызывающих инструменты: shell, Python, браузер, файловую систему и сетевые функции. Он перехватывает вызовы инструментов до выполнения и проверяет результаты после их получения, поэтому защищать хост-агента можно без переработки его основной логики. ClawKeeper можно подключить к Hermes Agent, инструментам MCP, HTTP-мостам, средам выполнения в стиле OpenClaw или собственному хосту.
Набор правил по умолчанию нацелен на распространённые проблемы безопасности агентов: prompt injection, чтение учётных данных, цепочки их эксфильтрации, опасные команды shell, доступ к защищённым путям, URL с риском SSRF, payload в кодировке base64 или hex и отравленный вывод инструментов. Хосты без Python могут обращаться к Judge API, предоставляемому HTTP-сервером.
Дополнительный демон Watcher анализирует намерения, недавнюю историю вызовов инструментов и предлагаемые вызовы, чтобы принимать решения, которые невозможно учесть правилами для отдельных команд. Обнаруженные Watcher проблемы можно преобразовать в новые шаблоны, сохраняемые в ~/.clawkeeper/ и загружаемые в работающий слой защиты без перезапуска.
Ключевые возможности
- 01Блокирует опасные вызовы инструментов shell, Python, браузера, файловой системы и сети до их выполнения.
- 02Скрывает чувствительные данные в результатах инструментов и проверяет возвращённый вывод на признаки отравления.
- 03Обнаруживает цепочки эксфильтрации учётных данных и попытки доступа к защищённым путям.
- 04Предоставляет HTTP-ядро с эндпоинтами для judge, событий, аудита и сканирования логов и навыков.
- 05Предлагает дополнительный демон Watcher, который анализирует намерения и историю последовательных вызовов инструментов.
Сценарии использования
- Добавление защитного слоя в развертывание Hermes Agent с помощью нескольких строк Python.
- Защита среды выполнения агента без Python: вызов HTTP Judge API перед выполнением инструмента.
- Аудит вызовов инструментов агентом для выявления попыток доступа к учётным данным и их эксфильтрации.
- Обучение слоя защиты новым шаблонам атак на основе обнаружений Watcher.
Темы
Частые вопросы
- Что такое ClawKeeper?
- Не зависящий от хоста слой безопасности между AI-агентами, использующими инструменты, и самими инструментами: блокирует опасные вызовы и скрывает чувствительные данные в результатах. ClawKeeper — слой безопасности для агентных систем, вызывающих инструменты: shell, Python, браузер, файловую систему и сетевые функции. Он перехватывает вызовы инструментов до выполнения и проверяет результаты после их получения, поэтому защищать хост-агента можно без переработки его основной логики. ClawKeeper можно подключить к Hermes Agent, инструментам MCP, HTTP-мостам, средам выполнения в стиле OpenClaw или собственному хосту.
- ClawKeeper можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- У ClawKeeper не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
- ClawKeeper всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в ClawKeeper — 17 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать ClawKeeper?
- Добавление защитного слоя в развертывание Hermes Agent с помощью нескольких строк Python. Защита среды выполнения агента без Python: вызов HTTP Judge API перед выполнением инструмента. Аудит вызовов инструментов агентом для выявления попыток доступа к учётным данным и их эксфильтрации. Обучение слоя защиты новым шаблонам атак на основе обнаружений Watcher.
- Где скачать ClawKeeper?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/SafeAI-Lab-X/ClawKeeper
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Открытый Python-инструментарий для программно настраиваемых ограничений в диалоговых приложениях на базе LLM: он контролирует темы, сценарии диалога и ответы.
Локальный уровень защиты в runtime: проверяет команды оболочки, доступ к файлам, установку пакетов и вызовы инструментов MCP перед выполнением.
CLI и библиотека с открытым исходным кодом для проверки файлов моделей ИИ, кода, работающих конечных точек LLM/агентов/MCP и записанных трасс агентов с отчетом о проблемах и пробелах в проверках.
Платформа Tencent Zhuque Lab для red teaming ИИ, проверяющая AI-агентов, MCP-серверы, Agent Skills и ИИ-инфраструктуру на риски безопасности.
Эталонный стек NVIDIA для более безопасного запуска AI-агентов, таких как OpenClaw, Hermes и LangChain Deep Agents, в песочницах OpenShell.