Agent für Geräte-Verknüpfungssperren

Dies ist ein auf der neuesten Version von FastMCP basierendes AiPy-Erweiterungsgerüst, das für die nachfolgende Anbindung von AF-Geräte-Verknüpfungssperrfunktionen verwendet wird.

Projektstruktur

• device_block_agent/: Kern-Python-Quellcode und MCP-Tool-Implementierung.

• docs/: API-Dokumentation, Konzeptdokumente und Original-PDFs.

• assets/: Statische Ressourcen wie Icons.

• examples/: Whitelist-Beispiele und Referenzmaterialien.

• Stammverzeichnis: Beibehaltung der Projekteinstiegsdateien wie main.py, manifest.json, requirements.txt, README.md.

Aktueller Status

• FastMCP 3.2.4 integriert.

• Streamable HTTP MCP-Service-Einstiegspunkt bereitgestellt, Standard-Pfad /mcp.

• addition-system-instruction Prompt für AiPy bereitgestellt.

• Drei Authentifizierungstools bereitgestellt: auth_login, auth_keepalive, auth_logout.

• Vier schreibgeschützte Abfragetools bereitgestellt: block_list_temp, block_list_business, block_get_total_count, block_get_block_time.

• Modul für das Laden von Whitelist-Regeln und manuelle Bestätigungsentscheidungen bereitgestellt, das von nachfolgenden Schreib-Tools direkt wiederverwendet werden kann.

• Sieben Schreib-Tools bereitgestellt: block_add_business, block_delete_temp, block_delete_business, block_clear_attackers, block_clear_temp, block_clear_business, block_set_block_time.

• Lokale JSONL-Audit-Logs und nach Operationstyp verfeinerte Rückprüfungsergebnisse bereitgestellt.

• Unterstützung für die Persistenz von Anmeldesitzungen über lokale JSON-Dateien zur prozessübergreifenden Wiederverwendung des Anmeldestatus.

• Unterstützung für lokale Sitzungs-Timeout-Erkennung und automatische Keepalive-Funktion bei drohendem Ablauf.

• Unterstützung für Standard-AF-Konten und Verbindungskonfigurationen; Authentifizierungs- und Sperr-Tools können diese direkt wiederverwenden.

• Minimales Tool agent_info zur Überprüfung der Discovery-Verbindung von AiPy zum MCP-Service bereitgestellt.

• Erste Version der geschäftsbasierten Rückprüfungsstrategie integriert; block_clear_attackers wurde auf einen Vorher-Nachher-Baseline-Vergleich aufgerüstet.

Lokale Ausführung

1. Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt

2. Service starten: python main.py

3. Nach dem Start gibt der Service eine zufällige Portnummer auf der Standardausgabe aus.

Risikomanagement-Konfiguration

1. examples/whitelist.sample.json bietet ein lokales Whitelist-Beispiel.

2. confirm_mode unterstützt die Modi manual und auto.

3. WHITELIST_FILE und CONFIRM_MODE können über user_config in manifest.json in die Laufzeitumgebung injiziert werden.

4. Löschvorgänge erfordern immer eine explizite Bestätigung; Massen-Hinzufügungen und Massen-Löschungen erfordern im manual-Modus eine explizite Bestätigung.

5. LOG_FILE kann verwendet werden, um den Pfad für lokale JSONL-Audit-Logs festzulegen.

6. SESSION_FILE kann verwendet werden, um den Pfad für die lokale JSON-Sitzungspersistenz festzulegen.

7. SESSION_TIMEOUT_SECONDS und SESSION_REFRESH_WINDOW_SECONDS können zur Steuerung des lokalen Sitzungs-Timeouts und des automatischen Keepalive-Fensters verwendet werden.

Kontokonfiguration

1. af_host wird zur Konfiguration der Standard-AF-Hostadresse verwendet.

2. af_namespace wird zur Konfiguration des Standard-Namespace verwendet (Standard: public).

3. af_username und af_password werden zur Konfiguration des Standard-Anmeldekontos verwendet.

4. af_verify_tls wird zur Konfiguration des Standard-HTTPS-Zertifikatsprüfschalters verwendet.

5. Nach Abschluss der Konfiguration können auth_login, auth_keepalive, auth_logout sowie sperrbezogene Tools diese Standardwerte direkt wiederverwenden.

Aktuell implementierte Tools

1. agent_info

2. auth_login

3. auth_keepalive

4. auth_logout

5. account_config_status

6. block_list_temp

7. block_list_business

8. block_get_total_count

9. block_get_block_time

10. block_add_business

11. block_delete_temp

12. block_delete_business

13. block_clear_attackers

14. block_clear_temp

15. block_clear_business

16. block_set_block_time

Nächste Schritte

1. Bei produktivem Einsatz: Protokollrotation und Maskierung sensibler Felder ergänzen.

2. Für stärkere Rückprüfungsfähigkeiten: Präziser Abgleich basierend auf Geschäftsdatensatz-IDs oder Operationsergebnisobjekten ergänzen.

3. Für den Langzeitbetrieb: Strategie zur automatischen erneuten Authentifizierung nach Token-Ablauf ergänzen.