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kylin-sentinel-agent

by ArtForests
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Python
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Kylin Sentinel Agent

Tests

面向麒麟操作系统的安全智能运维 Agent：将自然语言运维请求转换为可审查、可授权、可执行、可追溯的工作流。

项目

信息

开发者

王泽睿

指导老师

董乐红

赛题

2026 中国软件杯 A2 · 面向麒麟操作系统的安全智能运维 Agent 设计与实现

默认模式

只读运行；写操作需要显式开启并通过策略与确认

Kylin Sentinel Agent Web UI

为什么做这个项目

让大模型直接执行系统命令会带来四类问题：规划结果不等于执行授权、工具权限边界过宽、高风险操作缺少人工确认、执行过程难以追溯。

Kylin Sentinel Agent 将“模型规划”与“系统授权”分离：LLM 只负责生成结构化计划，确定性的 Guardrail、Policy Kernel 和 Agent Firewall 决定计划能否执行；Executor 仅接受通过校验并绑定参数的授权结果。

遇到的问题

对应机制

LLM 可能产生越权或提示注入计划

Guardrail 检测危险意图、注入与敏感信息

规划结果不能直接作为执行依据

Policy Kernel 按路径、命令、SQL、能力和影响范围做确定性授权

确认后参数可能被替换

Agent Firewall 使用签名 receipt 绑定归一化参数

高风险任务需要中断后继续

Workflow Runtime 支持暂停、确认、恢复与失败归因

运维操作难以复盘

Trace、Audit、Session 和 Memory 记录完整链路

Related MCP server: kingdee-k3cloud-mcp

系统架构

Kylin Sentinel Agent Architecture

核心执行链路：

Web UI / HTTP API / MCP Client
              |
              v
      LLMPlanner / Rule Planner
              |
              v
 Guardrail -> Policy Kernel -> Agent Firewall
              |
              v
      MCP Dispatcher / Executor
              |
              v
 Sensors / Safe Actions / Audit / Memory

主要能力

  • Web UI、HTTP API、流式对话接口和内置 MCP JSON-RPC 网关。

  • 系统、磁盘、进程、网络、服务、文件和配置等运维巡检工具。

  • 受控 Shell、服务操作、日志轮转、临时文件清理和 MariaDB 只读查询。

  • allow / require_confirm / deny 三级策略决策与参数绑定回执。

  • 工作流暂停、恢复、回滚信息、失败归因和全链路审计。

  • 本地知识库、会话记忆、记忆投毒隔离和敏感内容脱敏。

  • OpenTelemetry 可选观测，以及 OpenAI-compatible LLM 可选接入。

安全边界

  • 默认设置 KYLIN_WRITE_ENABLED=0，只读能力优先。

  • LLM 不直接获得工具执行权，模型评分不能替代确定性策略。

  • 私钥、凭据、敏感路径和危险命令默认拒绝或进入人工确认。

  • 写操作必须同时通过写开关、工具策略、参数校验与确认机制。

  • MariaDB 工具限制为单一配置数据库的只读查询。

  • Prompt、LLM 输入输出和审计数据进入运行时前执行敏感信息脱敏。

快速开始

环境要求：Linux / Kylin Advanced Server V11，Python 3.10 及以上。

python3 -m venv .venv_mcp
. .venv_mcp/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt

KYLIN_WRITE_ENABLED=0 python app.py

默认监听：

http://127.0.0.1:8000

健康检查：

curl http://127.0.0.1:8000/api/health

默认使用本地规则与 mock provider，不需要外部 API Key。启用外部 LLM 时，请通过环境变量传入 KYLIN_LLM_API_KEY，不要写入源码、文档或提交历史。

API 与 MCP

普通对话：

curl -s http://127.0.0.1:8000/api/chat \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"message":"帮我查看系统状态"}'

列出内置 MCP 工具：

curl -s http://127.0.0.1:8000/mcp \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

独立 FastMCP 服务可按能力拆分启动：

python sdk_server_app.py --server ops-sensor-server
python sdk_server_app.py --server ops-action-server
python sdk_server_app.py --server audit-server

测试与验收

运行单元测试：

python -m unittest discover -s tests -v

运行完整 readiness audit：

python scripts/readiness_audit.py --full \
  --venv-python .venv_mcp/bin/python

当前公开版本包含 159 项 unittest，覆盖策略、Guardrail、Firewall、Executor、MCP、工作流、会话、记忆、观测与运行时脱敏。

项目结构

kylin_sentinel/   核心 Agent、策略、工具、执行器与 Web/API
tests/            单元测试
scripts/          readiness、评测、性能和验收脚本
deploy/           systemd、sudoers 与策略示例
evals/            Prompt Injection 与 MCP 滥用测试集
knowledge_base/   本地运维知识库
docs/             需求、设计、说明、测试、性能和部署文档
figures/          Web UI 与系统架构图

技术文档

使用提示

本项目包含系统巡检与受控运维能力。请仅在本人拥有管理权限的测试环境中运行；首次使用保持只读模式，并在启用写操作前检查策略文件、工具白名单和确认流程。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

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