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

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 10 🐛 待处理 24 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 90
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。

项目预览

DocSentinel 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队arthurpanhku
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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★ 90
上线时间2026-03-06 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积64.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 90

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

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