DocSentinel 是智能体领域的开源项目，由 arthurpanhku 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,517 个项目，GitHub 星标数为 87。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：安全团队自动评估供应商安全问卷。同类可对比的替代方案包括 OWASP Risk Assessment Framework、DefectDojo、TruffleHog。
DocSentinel
让 AI 智能体自动审阅安全文档，快速找出合规风险与修复方案
DocSentinel 是一个面向网络安全领域的 MCP 服务器，专为 AI 智能体设计，用于自动化评估文档、问卷和报告。它解决安全团队在人工审阅合规文档时效率低、易遗漏的问题。核心能力包括多格式文档解析（如 PDF、Word 等）、基于 RAG 的知识库检索、风险识别、合规差距分析以及修复建议生成。它支持通过 Ollama 或 OpenAI 接入本地或云端 LLM，并基于 FastAPI 构建，易于集成到现有智能体工作流中。项目处于早期阶段，但已具备完整的评估流程框架。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 87
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队arthurpanhku
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,compliance,document-parsing,fastapi,llm,mcp,ollama,openai,openclaw,rag,security,security-assessment
GitHub 星标★ 87
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-06 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 多格式文档解析，覆盖常见安全报告与问卷
- 内置 RAG 知识库，提升风险识别准确性
- 输出结构化风险与修复建议，便于直接落地
不足之处
- 文档/社区待观察
- 早期项目，功能完整性与稳定性需验证
适用场景
- 安全团队自动评估供应商安全问卷
- 合规审计中快速分析政策文档差距
- 安全报告批量审阅与风险摘要生成
替代项目
OWASP Risk Assessment Framework、DefectDojo、TruffleHog
项目介绍
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