CastlAI

CastlAI est une passerelle de gouvernance pour agents IA dans les systèmes MCP. Elle applique les politiques de sécurité, contrôle dynamiquement les outils et conserve une trace complète des actions, permettant aux équipes d’exécuter leurs workflows d’agents en environnement contraint sans prendre de risques.

Note:

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Fonctionnalités de CastlAI

Inspection en profondeur des requêtes MCP JSON-RPC et des payloads d’appels d’outils au niveau de la passerelle

Application de règles par appel d’outil : autoriser, bloquer ou escalader vers validation humaine

Masquage dynamique des outils selon le contexte de la tâche ; seules les capacités requises sont exposées

Redirection des actions à haut risque vers un workflow de validation manuelle, sans bloquer le business

Gestion des politiques versionnées « Policy-as-Code » facilitant revue et suivi des changements

Génération de traces d’audit structurées exportables en JSON pour analyse post-incident

Déploiement possible en réseau contraint : local ou isolé

Livré comme conteneur Docker ; s’insère en mode « inline » dans l’architecture MCP Gateway centralisée

Cas d'usage de CastlAI

Centraliser et appliquer les règles d’accès lors du branchement d’agents IA internes aux outils MCP

Intercepter les séquences d’outils anormales dues à des injections de prompts et déclencher une revue

Mettre en place des validations par paliers pour les actions critiques : suppression, déploiement, paiement…

Fournir aux équipes sécurité un journal consultable des sessions et appels d’outils pour auditer le comportement des agents

Garder un contrôle local sur le trafic des agents dans les réseaux isolés ou les environnements on-premise

Harmoniser les règles entre plusieurs équipes qui développent des agents, via des politiques codées et versionnées

Intégrer les actions à risque dans les processus d’approbation existants en transmettant la décision à un humain

FAQ sur CastlAI

QQu’est-ce que CastlAI ?

CastlAI est une passerelle de gouvernance pour agents IA compatibles MCP ; elle applique les politiques, contrôle l’accès aux outils et conserve une trace complète des actions.

QQuels risques CastlAI adresse-t-il pour les AI Agents ?

Il couvre principalement l’opacité du comportement des agents, les appels d’outils non autorisés via injection de prompts et les permissions excessives.

QComment CastlAI traite-t-il les appels d’outils MCP ?

La plateforme inspecte en ligne chaque requête MCP JSON-RPC et applique la politique : autoriser, bloquer ou escalader vers validation humaine.

QCastlAI prend-il en charge la validation manuelle ?

Oui. Les actions sensibles sont redirigées vers le workflow d’approbation existant avant exécution.

QPeut-on déployer CastlAI en réseau isolé ou en local ?

Oui, il est conçu pour les environnements contraints et se déploie via conteneur Docker en mode passerelle inline.

QComment gère-t-on les politiques dans CastlAI ?

Par « Policy-as-Code » : les règles sont versionnées et passent en revue, facilitant l’intégration dans le cycle de développement.

QQuelles capacités d’audit propose CastlAI ?

Il produit des traces structurées exportables en JSON, prêtes pour analyse post-incident et audits de conformité.

QCastlAI est-il déjà disponible en production ?

La solution est actuellement en bêta publique / phase PoC ; les modalités d’accès se précisent via le site officiel.

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