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它解决了什么问题

许多组织在部署 AI 资产时，面临“凭证蔓延”和缺乏集中治理的问题。这个项目提供单一、受治理的控制平面，而不是让每个开发人员手动在 dotfiles 中使用单独凭证连接 MCP 服务器和代理程序。它消除了用户需要在笔记本电脑上存储长期令牌的需求，并提供了一种统一的方式来发现和审计企业中的 AI 工具。

它的工作方式

系统由数据平面（用于路由、TLS 和认证验证的 nginx 反向代理）和控制平面（管理库存、访问模型和审计轨迹的 FastAPI 服务）组成。它通过 OAuth2/OIDC 与现有的身份提供者（如 Okta、Keycloak 或 Entra ID）集成。

主要机制包括：

• 集中式网关：MCP 服务器、代理程序和 REST 端点的单一入口点。
• 出口认证：网关代理第三方 SaaS 凭证（OAuth 3LO/OBO），在出口时注入令牌，因此它们永远不会到达用户的本地机器。
• 动态发现：代理程序和助手在运行时使用自然语言语义搜索来查找工具，而不是依赖硬编码配置。
• 虚拟 MCP 服务器：能够将多个后端的工具聚合到单个端点，并具有每个工具的访问控制。

适用对象

• 开发人员：构建 AI 代理程序和编码助手，需要安全的方式连接到工具。
• 平台和安全团队：需要对 AI 资产强制执行访问控制、审计日志和安全扫描。
• 企业决策者：希望标准化整个组织中 AI 工具的部署。

重点特色

• 统一 AI 资产注册表：在一个地方管理 MCP 服务器、A2A 代理程序、可重用的技能和自定义实体。
• 企业级认证：支持每个用户的出口认证，并与主要身份提供者集成。
• 用于 HTTP 的 AI 网关：可作为模型推理（OpenAI、Bedrock）和任何通用 REST 端点的认证代理。
• 安全优先：包含失败关闭的准入网关，并对所有已注册资产进行安全扫描。
• 联合：可以拉入外部注册表，例如 Anthropic 的 MCP Registry 或 AWS Agent Registry。