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MCP-Gatekeeper

by sudo-hrmn

🛡️ MCP-Gatekeeper

Model Context Protocol(MCP)クライアントとアップストリームサーバーのためのランタイムセキュリティゲートウェイ&FastMCPサーバー。

MCP-Gatekeeper は多層防御プロキシおよび FastMCP サーバーであり、**ツールリストの更新とツール応答の100%**を検査して、ツールポイズニング、応答由来のプロンプトインジェクション(例:MCPoison / CurXecute 攻撃)、ツールスキーマのサイレント改ざん(「ラグプル」)、および不正な高リスク操作を防ぎます。

fastmcp.cloud への即時デプロイ、または fastmcp CLI によるローカル実行を想定して設計されています。


🚀 主要な機能と特長

  1. FastMCP Cloud 対応:単一ファイルの FastMCP エントリポイント(server.py)であり、SSE および HTTP トランスポートを使用して fastmcp.cloud に直接デプロイできます。

  2. ラグプルスキーマ保護:接続時にツールスキーマのベースラインを取得し、ツールリストの更新の100%を承認済みベースラインと差分比較して、承認されていないツール変更をデフォルトでブロックします。

  3. 2段階応答インジェクションスキャナー

    • ステージ1:既知の命令ハイジャック、データ持ち出しトラップ、シェルインジェクションを対象とする高性能なルールベースの事前フィルター。

    • ステージ2:OpenAI 互換の任意の API(.envLLM_API_KEY。OpenAI、Grok、DeepSeek、Anthropic、またはローカル Ollama に対応)を利用する深層セマンティック LLM 分類。

  4. フェイルクローズのセキュリティ設計:分類器の障害、ネットワークタイムアウト、または未処理の例外はすべて、デフォルトでペイロードをブロックし、セキュリティインシデントを生成します。

  5. ポリシーエンジン:ツール単位・サーバー単位で設定可能なルール評価(allowblockconfirmrate_limit)。

  6. 人間による確認ゲート:高リスク操作を管理者の承認待ちとして保留し、設定可能なタイムアウト内に回答がない場合はフェイルクローズ(拒否)します。

  7. 改ざん検知可能な監査証跡:すべての呼び出し、応答、ポリシー判定、管理者の決定が SHA-256 ハッシュチェーンとともに保存されます。

  8. クラウドコントロールセンターのダッシュボード:FastMCP を介して /dashboard で直接提供されるライブ HTML 管理ダッシュボード。


Related MCP server: guardrails-mcp-server

🛠️ アーキテクチャ概要

高レベルシステムアーキテクチャ

flowchart TD
    subgraph Clients["AI Clients & Interfaces"]
        C1["Claude Desktop"]
        C2["Claude Code CLI"]
        C3["Google Antigravity"]
        C4["ChatGPT / Custom App"]
    end

    subgraph Gateway["🛡️ MCP-Gatekeeper (FastMCP Cloud)"]
        direction TB
        S["FastMCP Server\nserver.py"]
        
        subgraph Engine["Security & Policy Engines"]
            B["Schema Baseline Manager\n(Rug-Pull Detector)"]
            POL["Policy Engine\n(Allow/Block/Confirm/Rate-Limit)"]
            CONF["Confirmation Manager\n(Human Approval Gate)"]
            
            subgraph Classifier["Two-Stage Response Classifier"]
                R1["Stage 1: Rule Prefilter\n(Fast Pattern Match)"]
                R2["Stage 2: LLM Classifier\n(OpenAI / Grok / DeepSeek / Ollama)"]
            end
        end

        UI["Admin Control Center UI\n/dashboard"]
    end

    subgraph External["Upstream Services & AI APIs"]
        UP["Upstream MCP Servers\n(GitHub, SQL, Web Search, APIs)"]
        LLM["LLM Classifier API\n(OpenAI / Grok / DeepSeek / Ollama)"]
    end

    subgraph Storage["Datastore & Audit"]
        DB[("PostgreSQL / SQLite DB")]
        AUDIT[("Tamper-Evident Audit Log\n(SHA-256 Hash Chained)")]
    end

    Clients -->|MCP SSE / stdio / JSON-RPC| S
    S --> B
    S --> POL
    POL -->|Held Action| CONF
    POL -->|Allowed| UP
    UP -->|Tool Response| Classifier
    Classifier --> R1
    R1 -->|Ambiguous / Suspicious| R2
    R2 -->|API Query| LLM
    Classifier -->|Clean / Safe| Clients
    Classifier -->|Malicious / Timeout| Block["Fail-Closed Block Response"]

    UI -->|Manage Policies & Baselines| DB
    Engine -->|Record Calls & Incidents| DB
    Engine -->|Write Chain Record| AUDIT

詳細な実行フローとセキュリティパイプライン

sequenceDiagram
    autonumber
    actor Client as AI Agent Client
    participant FastMCP as FastMCP Server (server.py)
    participant Base as Schema Baseline Manager
    participant Policy as Policy Engine
    participant Gate as Human Confirmation Gate
    participant Admin as Admin Dashboard (/dashboard)
    participant Upstream as Upstream MCP Server
    participant Stage1 as Stage 1: Rule Prefilter
    participant Stage2 as Stage 2: LLM Classifier
    participant Audit as SHA-256 Audit Log

    Client->>FastMCP: 1. Request check_tool_security (tool_name, payload)
    
    FastMCP->>Base: 2. Check tool baseline schema status
    alt Schema modified or unapproved (Rug-Pull)
        Base-->>FastMCP: Flagged schema mismatch
        FastMCP->>Audit: Log Rug-Pull Incident
        FastMCP-->>Client: Return Error: Tool schema unapproved
    else Approved Baseline
        Base-->>FastMCP: Baseline OK
    end

    FastMCP->>Policy: 3. Evaluate Call Policy
    alt Policy = Blocked / Rate-Limited
        Policy-->>FastMCP: Action Blocked
        FastMCP-->>Client: Return Error: Blocked by security policy
    else Policy = Held for Confirmation
        Policy->>Gate: 4. Create Pending Approval Request
        Gate->>Admin: Notify Admin on Dashboard
        Admin->>Gate: 5. Admin Approves / Denies (or Timeout)
        alt Denied or Timed Out (Fail-Closed)
            Gate-->>FastMCP: Action Denied
            FastMCP-->>Client: Return Error: High-risk action denied
        else Approved
            Gate-->>FastMCP: Action Approved
        end
    end

    FastMCP->>Stage1: 6. Scan Response (Stage 1 Rule Prefilter)
    alt Stage 1 Matches Known Attack Vector
        Stage1-->>FastMCP: Verdict: Malicious
        FastMCP->>Audit: Record Security Incident & Audit Log
        FastMCP-->>Client: Return Safe Error: Response blocked
    else Stage 1 Suspicious / Ambiguous
        FastMCP->>Stage2: 7. Escalate to Stage 2 LLM Classifier
        Stage2-->>FastMCP: Verdict & Reason (or Fail-Closed on Error)
        alt Verdict = Malicious / Error
            FastMCP->>Audit: Record Security Incident & Audit Log
            FastMCP-->>Client: Return Safe Error: Response blocked
        else Verdict = Clean
            FastMCP->>Audit: Write Hash-Chained Audit Entry
            FastMCP-->>Client: 8. Return Verified Clean Response
        end
    else Stage 1 Clean
        FastMCP->>Audit: Write Hash-Chained Audit Entry
        FastMCP-->>Client: 8. Return Verified Clean Response
    end

🔑 環境設定(.env

ゲートウェイは .env から汎用の LLM 環境設定を読み取ります:

# LLM Security Classifier API Key (Supports OpenAI, DeepSeek, Grok, Ollama)
LLM_API_KEY="your-llm-api-key-here"
LLM_API_URL="https://api.openai.com/v1/chat/completions" # or https://api.x.ai/v1/chat/completions, https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
LLM_MODEL="gpt-4o-mini" # or grok-2-latest, deepseek-chat, llama3, etc.

ADMIN_API_KEY="trust-gateway-admin-key-secret"
DATABASE_URL="sqlite+aiosqlite:///mcp_trust_gateway.db"
FAIL_CLOSED=true
CLASSIFIER_TIMEOUT_SECONDS=3.0
CONFIRMATION_TIMEOUT_SECONDS=60

☁️ デプロイとクライアント統合

1. FastMCP Cloud へのデプロイ

  1. このリポジトリを GitHub にプッシュします。

  2. fastmcp.cloud にアクセスし、新しいサーバーを作成します:

    • エントリポイントserver.py

    • 環境変数LLM_API_KEY = your-api-key-here

  3. Deploy をクリックします。FastMCP Cloud が以下のエンドポイントを提供します:

    • MCP SSE サーバーhttps://mcp.fastmcp.cloud/your-username/mcp-trust-gateway/sse

    • 管理者ダッシュボードhttps://mcp.fastmcp.cloud/your-username/mcp-trust-gateway/dashboard


2. クライアント設定

🤖 Google Antigravity と Claude Desktop(mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-trust-gateway": {
      "url": "https://mcp.fastmcp.cloud/your-username/mcp-trust-gateway/sse"
    }
  }
}

💻 Claude Code(CLI)

claude mcp add mcp-trust-gateway --transport sse \
  https://mcp.fastmcp.cloud/your-username/mcp-trust-gateway/sse

🧪 テストと敵対的リグレッションスイート

敵対的リグレッション試験スイートを含む完全な pytest スイートを実行します:

pytest -v

達成されたメトリクス

  • 📊 敵対的検出率100%(目標:≥95%)

  • 📊 誤検知率0%(目標:<2%)


📝 設計上の決定

  1. フェイルクローズのデフォルト:あいまいな応答、分類器のタイムアウト、ネットワーク障害、または未承認のスキーマ変更はすべてフェイルクローズ(アクションをブロックして管理者に警告)します。

  2. 資格情報の秘匿化(レダクション):機密キーに一致するシークレット、API トークン、パスワードは、監査ストレージに保存される前に自動的に秘匿化されます。

  3. ステージ1の高速フィルター+LLM エスカレーション:既知の悪意のあるパターンはステージ1で即座に遮断され、明白な攻撃に対するレイテンシーと API オーバーヘッドを排除しつつ、複雑なセマンティック分析には LLM を活用します。

  4. 改ざん検知可能なハッシュチェーン:すべてのログエントリは SHA256(actor | action | target | details | prev_hash | timestamp) を計算し、否認防止とログ改ざんの検出を保証します。

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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