面向 AI 编码代理的安全扫描器,检查生成代码、MCP 服务器、提示词和 AI 推荐的依赖包风险。
pipelab-org/pipelock
开源 AI 智能体防火墙,位于智能体与网络之间,拦截密钥外泄、提示注入、SSRF 和 MCP 工具投毒,并输出签名操作凭证。
- Star
- 985
- Fork
- 114
- 未关闭 Issue
- 7
- 最近提交
- 16小时前
这是什么?
Pipelock 是一个部署在 AI 智能体与网络之间的代理。它检查 HTTP、WebSocket、MCP 和 A2A 流量,启用 TLS 拦截时也检查 CONNECT 隧道内容,用于发现密钥外泄、提示注入、SSRF、工具投毒以及高风险的工具调用链。运行模式分为 strict、balanced 和 audit,其中 strict 仅允许白名单域名。
除了拦截,Pipelock 还会为每次边界决策输出由代理签名的操作凭证,审查者可以用自己持有的密钥离线验证代理的判断。项目包含基于哈希链的飞行记录器、证据查看器、多语言实现的凭证校验工具,以及无需配置即可生成示例攻击和凭证的 demo 命令。
功能涵盖通过 stdio 与 Streamable HTTP 包装 MCP 服务、Linux 和 macOS 上的系统级进程沙箱、DLP 规则、响应扫描、紧急开关、扫描 API 以及 SIEM 事件转发。运营仪表盘和车队控制平面等企业功能需要授权,核心部分采用 Apache-2.0 许可证,使用 Go 编写。
核心功能
- 01扫描 HTTP、WebSocket、MCP 和 A2A 流量,检测密钥泄露、提示注入和 SSRF。
- 02输出签名操作凭证,可用公钥离线验证。
- 03通过 stdio 或 Streamable HTTP 包装 MCP 服务,扫描工具描述与响应。
- 04提供 DLP 规则、熵分析和请求中的密钥脱敏。
- 05在 Linux(Landlock、网络命名空间)和 macOS(sandbox-exec)上以系统级沙箱运行智能体。
- 06包含紧急开关、飞行记录器、扫描 API 以及 SIEM 事件转发。
适用场景
- 阻止环境变量中带有 API 密钥的编程智能体把密钥发送到外部地址。
- 在受监管或高安全环境中,将智能体的网络访问限制在域名白名单内。
- 审计 MCP 工具调用,并生成可验证的边界放行或拦截记录。
- 在强制执行前,以 audit 模式评估智能体出站策略。
快速上手
- 1
克隆 v3.7.0 源代码
git clone --branch v3.7.0 --depth 1 https://github.com/pipelab-org/pipelock.git - 2
从源代码构建并安装(需要 Go 1.26+)
make -C pipelock install - 3
生成配置文件
pipelock init --output ./pipelock.yaml - 4
测试扫描器对允许 URL 的处理
pipelock check --config ./pipelock.yaml --url "https://docs.python.org/3/"
使用前须知
- 通过 make install 从源码构建的版本仅包含社区版功能;付费功能需要在发布版二进制中使用许可证密钥。
- 企业版功能(如运维仪表板)需要付费许可证。
- 演示使用临时签名密钥,且运维人员持有签名密钥,因此回执无法证明运维人员诚实。
收录于专题
标签
常见问题
- pipelock 是什么?
- 开源 AI 智能体防火墙,位于智能体与网络之间,拦截密钥外泄、提示注入、SSRF 和 MCP 工具投毒,并输出签名操作凭证。 Pipelock 是一个部署在 AI 智能体与网络之间的代理。它检查 HTTP、WebSocket、MCP 和 A2A 流量,启用 TLS 拦截时也检查 CONNECT 隧道内容,用于发现密钥外泄、提示注入、SSRF、工具投毒以及高风险的工具调用链。运行模式分为 strict、balanced 和 audit,其中 strict 仅允许白名单域名。
- pipelock 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- pipelock 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- pipelock 还在维护吗?
- 活跃维护中。pipelock 最近一次提交是在 2026年11月6日。
- pipelock 适合用来做什么?
- 阻止环境变量中带有 API 密钥的编程智能体把密钥发送到外部地址。 在受监管或高安全环境中,将智能体的网络访问限制在域名白名单内。 审计 MCP 工具调用,并生成可验证的边界放行或拦截记录。 在强制执行前,以 audit 模式评估智能体出站策略。
- pipelock 怎么安装和运行?
- 克隆 v3.7.0 源代码: git clone --branch v3.7.0 --depth 1 https://github.com/pipelab-org/pipelock.git 从源代码构建并安装(需要 Go 1.26+): make -C pipelock install 生成配置文件: pipelock init --output ./pipelock.yaml 测试扫描器对允许 URL 的处理: pipelock check --config ./pipelock.yaml --url "https://docs.python.org/3/"
- 在哪里获取 pipelock?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/pipelab-org/pipelock
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
相关项目
为 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程代理及 MCP 服务器提供访问控制,拦截危险操作并记录全部行为。
开源 AI 安全验证工具,检查模型文件、代码、在线 LLM/Agent/MCP 服务及录制的 Agent 运行记录。
开源标准与 Python 验证器,要求 AI 智能体在执行高风险工具调用前提供可验证的来源与签名证据。
本地优先的运行时安全层,在 AI 智能体执行前审查其命令、文件访问、包安装和 MCP 工具调用。
腾讯朱雀实验室开源的全栈 AI 红队测试平台,用于扫描 AI 智能体、MCP 服务、Agent Skills 与 AI 基础设施的安全风险。