Secure Agent MCP Gateway
Enables AI agents to safely call MCP tools through a security gateway that enforces per-role authorization and least-privilege tool scoping.
README
Secure Agent MCP Gateway
SOC alert triage with an MCP-to-MCP security gateway: the agent never
talks to real tools directly. Every tools/list / tools/call is scoped
and authorized by role (viewer | operator | admin).
main.py (agent) → gateway → mcp_server (tools)
More detail: gateway/README.md.
Quick start (local)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# edit .env — set LLM_API_KEY (never commit .env)
Three role services (local)
# 1) Viewer — reputation lookups only
python main.py --mcp --role viewer --alert sample_alert.json
# 2) Operator — triage / summarize / notify (no block or escalate)
python main.py --mcp --role operator --alert sample_alert.json
# 3) Admin — full tool set through the gateway
python main.py --mcp --role admin --alert sample_alert.json
Deterministic path (no MCP / no gateway):
python main.py --alert sample_alert.json
Policy-only check:
python -m gateway.policy
Docker deploy
Requires Docker + Compose. Secrets stay outside the image:
cp .env.example .env
# set LLM_API_KEY in .env
Build
docker compose build
# or:
docker build -t secure-agent-mcp-gateway:latest .
Three services (one role each)
Same image; different GATEWAY_ROLE. Each container runs the full chain
(main → gateway → mcp_server) for that role.
# 1) Viewer
docker compose run --rm triage-viewer
# 2) Operator
docker compose run --rm triage-operator
# 3) Admin
docker compose run --rm triage-admin
Or start by service name:
docker compose up triage-viewer
docker compose up triage-operator
docker compose up triage-admin
Pass the key without a file:
LLM_API_KEY=sk-... docker compose run --rm triage-admin
Plain Docker (no Compose)
docker build -t secure-agent-mcp-gateway:latest .
docker run --rm \
-e LLM_API_KEY \
-e LLM_MODEL=gpt-4o-mini \
-e GATEWAY_ROLE=viewer \
secure-agent-mcp-gateway:latest \
python main.py --mcp --role viewer --alert sample_alert.json
docker run --rm -e LLM_API_KEY -e GATEWAY_ROLE=operator \
secure-agent-mcp-gateway:latest \
python main.py --mcp --role operator --alert sample_alert.json
docker run --rm -e LLM_API_KEY -e GATEWAY_ROLE=admin \
secure-agent-mcp-gateway:latest \
python main.py --mcp --role admin --alert sample_alert.json
Environment
| Variable | Purpose |
|---|---|
LLM_API_KEY |
Required for agent / findings summary |
LLM_MODEL |
Default gpt-4o-mini |
LLM_PROVIDER |
Default openai |
GATEWAY_ROLE |
viewer | operator | admin |
.env is gitignored. Only .env.example is committed.
Roles (policy)
| Role | Can use |
|---|---|
viewer |
check_ip_reputation |
operator |
reputation, triage, summarize, notify |
admin |
all tools including block_ip + escalate_alert |
Defined in gateway/policy.yaml.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。