pipelock

给 AI 智能体装上防火墙，拦截数据泄露和注入攻击

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 113 🐛 待处理 7 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 987
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

pipelock 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队pipelab-org
官网地址https://pipelab.org
GitHubhttps://github.com/pipelab-org/pipelock
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型agent-security,ai-agent-security,ai-agents,ai-firewall,ai-security,dlp,egress-proxy,github-action,golang,integrity-monitoring,llm-firewall,llm-security,mcp,mcp-security,prompt-injection,security,security-scanning,security-tools,ssrf,ssrf-protection
GitHub 星标★ 987
上线时间2026-02-08 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积59.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

pipelock 是一个开源的 AI 智能体防火墙，专注于 MCP（模型上下文协议）安全和智能体出口流量管控。它解决了 AI 智能体在调用外部工具和服务时面临的数据泄露、SSRF 攻击和提示注入等安全问题。核心能力包括：扫描代理转发的 HTTP、MCP、A2A 和 WebSocket 流量，检测异常行为；生成由中介机构签名的操作收据，提供可验证的审计证据，确保智能体行为的可追溯性。项目采用 Go 语言开发，性能高效，部署灵活，适用于需要严格安全管控的 AI 应用场景。

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 ★ 987

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 15 分钟 部署方式：本地 (Go/Docke 3 步

安装与启动步骤

  1. 1下载发布包

    从 GitHub Releases 下载对应平台架构的压缩包并验证完整性。

  2. 2Docker 运行

    docker pull ghcr.io/luckypipewrench/pipelock:3.7.0。

  3. 3源码编译

    git clone 后执行 make build 与 make install（社区版不包含发布验证密钥环）。

核心亮点

  • 实时扫描多种协议流量，精准拦截数据外泄和 SSRF 攻击
  • 生成签名操作收据，提供外部可验证的审计证据，增强合规性
  • 支持 MCP、A2A 等新兴 AI 协议，紧跟技术前沿

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • Go 语言实现，对非 Go 开发者有一定上手门槛

适用场景

  • 企业部署 AI 智能体时，需要严格管控外部 API 调用安全
  • 金融、医疗等合规要求高的行业，需审计 AI 行为
  • MCP 服务器集成场景，防止恶意工具调用

替代项目

Lakera Guard、Rebuff、Prompt Guard

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