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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-12 · 当前星标 ★ 649
使用教程
环境要求
- Docker 或单二进制
- 两份策略配置文件
安装与启动步骤
-
1准备两份配置
模型文件定义权限规则,策略文件写具体的允许与拒绝,两者都要有。
-
2起网关
它不需要数据库也不需要额外运行时,起一个进程即可。
-
3把请求转给它
业务侧不再自己判权限,统一问网关,返回是或否。
-
4改策略不用重启
策略变更走它的加载机制,改完即时生效是它的卖点之一。
如何确认成功
同一请求在改策略前后返回相反的判定结果,且无需重启
注意事项
- 它只管授权判定,身份认证要另做。
- 策略写错不会报错但会默认放行或拒绝,先用小范围验证。
- 单点网关要么做高可用,要么接受它挂了业务就拒答。
核心亮点
- 将 Casbin 的 RBAC/ABAC 权限模型与 AI 网关结合,实现基于策略的细粒度访问控制,而非简单白名单。
- 内置 ModSecurity CRS,开箱即用获得 OWASP 级别的 WAF 防护,降低 AI 接口被恶意利用的风险。
- 支持 OAuth 和反向代理,可无缝集成到现有 HTTP 基础设施,统一入口安全策略。
不足之处
- 项目早期,文档和社区生态尚不完善,生产环境部署需自行验证。
- 对 LLM 特有安全场景(如提示注入、模型输出过滤)的覆盖可能有限,需依赖外部规则扩展。
适用场景
- 保护企业内部 AI API 网关,防止未授权访问和恶意请求。
- 为 MCP 服务提供统一的安全接入层,管理多个 AI 工具的调用权限。
- 在微服务架构中作为边缘安全代理,对 HTTP 流量进行 WAF 和认证过滤。
替代项目
Kong Gateway、Traefik、Ory Oathkeeper
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