Сканер безопасности для AI-агентов, пишущих код: проверяет сгенерированный код, MCP-серверы, промпты и предложенные AI пакеты на риски.
pipelab-org/pipelock
Открытый межсетевой экран для AI-агентов: блокирует утечку секретов, prompt injection, SSRF и отравление MCP-инструментов, подписывая подтверждения решений.
- Звёзды
- 985
- Форки
- 114
- Открытые issues
- 7
- Последний коммит
- 24 часа назад
Что это?
Pipelock — прокси между AI-агентами и сетью. Он анализирует трафик HTTP, WebSocket, MCP и A2A, а при включённой проверке TLS — и содержимое CONNECT-туннелей, выявляя утечки секретов, prompt injection, SSRF, отравление инструментов и рискованные цепочки вызовов инструментов. Прокси работает в режимах strict, balanced и audit; в режиме strict разрешены только домены из списка разрешённых.
Помимо блокировки, Pipelock выпускает подписанные посредником подтверждения каждого решения на границе, чтобы проверяющий мог с помощью собственного ключа проверить офлайн, какое решение принял прокси. В проект входят flight recorder с цепочкой хешей для подтверждения целостности, просмотрщик доказательств, средства проверки подтверждений на нескольких языках, а также команда demo, которая без настройки генерирует примеры атак и подтверждений.
Инструмент поддерживает обёртывание MCP через stdio и Streamable HTTP, системную изоляцию процессов в Linux и macOS, шаблоны DLP, сканирование ответов, аварийный выключатель, API сканирования и отправку событий в SIEM. Корпоративные функции, например панель оператора и плоскость управления парком устройств, требуют лицензии; ядро распространяется по лицензии Apache-2.0 и написано на Go.
Ключевые возможности
- 01Сканирует трафик HTTP, WebSocket, MCP и A2A на предмет утечки секретов, prompt injection и SSRF.
- 02Выпускает подписанные подтверждения действий, которые можно проверить офлайн с помощью открытого ключа.
- 03Оборачивает MCP-серверы через stdio или Streamable HTTP, сканируя описания инструментов и ответы.
- 04Предоставляет шаблоны DLP, анализ энтропии и редактирование запросов для защиты секретов.
- 05Запускает агентов в системной песочнице в Linux (Landlock, namespaces) и macOS (sandbox-exec).
- 06Включает аварийный выключатель, flight recorder, API сканирования и отправку событий в SIEM.
Сценарии использования
- Не дать агенту для написания кода с API-ключами в окружении отправить их на внешние URL.
- Ограничить агента списком разрешённых доменов в регулируемых или требующих высокого уровня защиты средах.
- Проводить аудит вызовов инструментов MCP и получать проверяемые свидетельства того, что разрешила или заблокировала граница.
- Оценить политику исходящего трафика агента в режиме audit до её принудительного применения.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте исходный код v3.7.0
git clone --branch v3.7.0 --depth 1 https://github.com/pipelab-org/pipelock.git - 2
Соберите и установите из исходного кода (Go 1.26 или новее)
make -C pipelock install - 3
Создайте файл конфигурации
pipelock init --output ./pipelock.yaml - 4
Проверьте сканер на разрешённом URL
pipelock check --config ./pipelock.yaml --url "https://docs.python.org/3/"
Что важно знать
- Сборка из исходного кода с помощью make install доступна только в Community; для платных функций в релизных бинарных файлах требуется лицензионный ключ.
- Для функций Enterprise, таких как панель оператора, требуется платная лицензия.
- Ключ подписи в демоверсии временный, а оператор сам владеет ключом, поэтому квитанции не доказывают честность оператора.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое pipelock?
- Открытый межсетевой экран для AI-агентов: блокирует утечку секретов, prompt injection, SSRF и отравление MCP-инструментов, подписывая подтверждения решений. Pipelock — прокси между AI-агентами и сетью. Он анализирует трафик HTTP, WebSocket, MCP и A2A, а при включённой проверке TLS — и содержимое CONNECT-туннелей, выявляя утечки секретов, prompt injection, SSRF, отравление инструментов и рискованные цепочки вызовов инструментов. Прокси работает в режимах strict, balanced и audit; в режиме strict разрешены только домены из списка разрешённых.
- pipelock можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- pipelock распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- pipelock всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в pipelock — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать pipelock?
- Не дать агенту для написания кода с API-ключами в окружении отправить их на внешние URL. Ограничить агента списком разрешённых доменов в регулируемых или требующих высокого уровня защиты средах. Проводить аудит вызовов инструментов MCP и получать проверяемые свидетельства того, что разрешила или заблокировала граница. Оценить политику исходящего трафика агента в режиме audit до её принудительного применения.
- Как установить pipelock?
- Клонируйте исходный код v3.7.0: git clone --branch v3.7.0 --depth 1 https://github.com/pipelab-org/pipelock.git Соберите и установите из исходного кода (Go 1.26 или новее): make -C pipelock install Создайте файл конфигурации: pipelock init --output ./pipelock.yaml Проверьте сканер на разрешённом URL: pipelock check --config ./pipelock.yaml --url "https://docs.python.org/3/"
- Где скачать pipelock?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pipelab-org/pipelock
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Контроль доступа для AI-агентов, пишущих код: блокировка чтения учётных данных, проверка рискованных действий и журналирование вызовов инструментов в Claude Code, Codex, Cursor и MCP-серверах.
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.
Открытый стандарт и Python-верификатор: требуют подтверждаемого происхождения и подписанных доказательств перед выполнением AI-агентом высокорисковых вызовов инструментов.
Локальный уровень защиты в runtime: проверяет команды оболочки, доступ к файлам, установку пакетов и вызовы инструментов MCP перед выполнением.
Платформа Tencent Zhuque Lab для red teaming ИИ, проверяющая AI-агентов, MCP-серверы, Agent Skills и ИИ-инфраструктуру на риски безопасности.