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MaybeDontAI

MaybeDontAI 是面向 Agentic AI 的护栏方案，通过前置策略拦截与执行后审计，帮助团队管理 MCP 与 CLI 调用风险并提升可追踪性。
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5
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AI Agent 护栏MCP Gateway 策略控制CLI 命令拦截Agent 工具调用审计Prompt Injection 防护AI 策略引擎Agent 安全治理方案

MaybeDontAI 主要功能

提供统一策略引擎，可同时管理 MCP 工具调用与 CLI 命令执行规则。
支持请求执行前策略评估，按规则进行 Allow 放行或 Deny 拦截并返回原因。
提供全量审计日志，记录调用来源、决策过程与执行结果，便于复盘与追踪。
支持 audit-only 模式，可先观察策略命中情况，再逐步切换到强制拦截。
支持 MCP Gateway 接入，可通过 HTTP、SSE、stdio 等方式连接 Agent 与工具层。
支持 CLI Gateway，覆盖 gh、aws、kubectl、terraform、docker 等命令场景。
支持 Hooks 接入，在命令执行前调用拦截接口，实现更确定性的命令治理流程。
可对接 Splunk、Elastic、Datadog 等外部日志或 SIEM 系统，便于集中监控。
提供策略与配置文档模块，支持测试与持续迭代治理规则。

MaybeDontAI 适用场景

企业将 AI Agent 接入内部工具时，用于在执行前校验高风险工具调用请求。
运维团队使用 kubectl、terraform、docker 等命令自动化时，用于命令级拦截与审计。
团队上线 Agent 前，在 audit-only 模式下观察真实流量中的策略命中与误报情况。
需要统一治理 MCP 与 CLI 两类执行面的组织，用于集中策略管理与权限边界控制。
安全团队排查异常操作链路时，用于基于审计日志复盘调用来源与决策过程。
将 Agent 输出接入生产流程前，用于建立可追踪的执行记录与责任归因依据。
多团队共享 Agent 基础设施时，用于通过策略引擎落地不同业务规则。

MaybeDontAI 常见问题

QMaybeDontAI 是什么？

MaybeDontAI 是一类面向 Agentic AI 的护栏与治理方案，位于 Agent 与工具执行层之间，提供策略校验、拦截放行和审计追踪能力。

QMaybeDontAI 主要解决哪些问题？

它主要用于降低 Agent 在工具调用和命令执行中的风险，通过前置校验和执行后审计提升可控性与可追踪性。

QMaybeDontAI 支持哪些接入方式？

可通过 MCP Gateway 或 CLI Gateway 接入；MCP 侧支持 HTTP、SSE、stdio，CLI 侧可用 Hooks 或 Skills 模式。

QMaybeDontAI 的 Hooks 模式有什么作用？

Hooks 会在命令执行前调用拦截接口进行策略判断，适合需要更确定性拦截流程的 CLI 治理场景。

QMaybeDontAI 是否支持只审计不拦截？

支持，可使用 audit-only 模式先记录与评估策略效果，再按需要切换到强制拦截。

QMaybeDontAI 可以记录哪些审计信息？

可记录调用来源、策略决策过程与执行结果，便于后续排查、复盘和团队协作中的责任追踪。

QMaybeDontAI 能否对接现有日志系统？

根据公开信息，可对接 Splunk、Elastic、Datadog 等日志或 SIEM 系统，用于集中观测与分析。

QMaybeDontAI 适合哪些团队使用？

适合在生产环境使用 AI Agent 的研发、平台、运维和安全团队，尤其是涉及 MCP 工具与 CLI 自动化执行的场景。

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