Skip to main content
Glama
wiserautomation

suprawall

🛡️ SupraWall 插件 Monorepo

面向 AI 代理的行业标准确定性安全层。

SupraWall 通过在 LLM 与您的生产系统之间提供零知识、确定性的安全层,解决了生成式 AI 中的"信任"问题。与概率性安全模型不同,SupraWall 在代理操作到达您的 API 之前,就强制执行严格的业务策略和取证级威胁检测。

官方网站 | 主仓库 | 文档


🏛️ 项目愿景

SupraWall(前身为 AgentGate)旨在弥合高速 AI 实验与企业安全合规之间的差距。我们的目标是让开发者能够安全地部署自主代理集群,而无需担心提示注入、PII 数据泄露或不受控制的工具执行。

本 Monorepo 是所有 SupraWall 插件和框架集成的官方分发中心。


Related MCP server: Blekline MCP Server

📦 插件目录

🧱 框架安全中间件

为业界领先的 AI 代理框架提供无缝的"零信任"包装器:


🚦 快速开始

面向 Dify Marketplace 用户

我们代表了 Dify Marketplace 上最强大的安全选项。要在初始审核阶段手动安装,请使用 suprawall-security 目录中预打包的 .difypkg。

面向 Claude Desktop 用户

将 SupraWall 添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "suprawall": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@suprawall/mcp-plugin"]
    }
  }
}

🛡️ 安全架构

SupraWall 建立在三大核心支柱之上:

  1. 检测:实时识别对抗性意图(提示注入、SQLi、越狱)。

  2. 清洗:在数据离开您的环境之前自动移除 PII(姓名、电子邮件、密钥)。

  3. 执行:基于策略的严格执行——如果工具调用不符合您的规则,它将被阻止。


📄 许可证

根据 Apache License 2.0 许可。

© 2026 WiserAutomation. Agency. 保留所有权利。已在 Dify 和 Anthropic Marketplace 注册。

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Protects AI agents from threats like prompt injection, jailbreaks, and SQL injection through a multi-layer scanning pipeline. It also enables PII redaction and rehydration to ensure data privacy during LLM interactions.
    12
    88 npm
    2
    Apache 2.0
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Provides AI ingress governance by masking prompts, classifying risk, and enforcing tool policies before agent calls reach model providers or sandboxes.
    6
    1
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Protects AI agents from prompt injection attacks, jailbreak attempts, and common web vulnerabilities by screening untrusted input through semantic LLM analysis and static pattern matching.
    47 npm
    2
    ISC
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to access only task-relevant data with secrets hidden and personal details pseudonymized, while enforcing destination policies to prevent data leakage even under prompt injection.
    AGPL 3.0