C

CastlAI

CastlAI 為 MCP 系統打造的 AI Agent 治理閘道,提供策略執行、動態工具控管與稽核追蹤,讓團隊在受控環境中穩定運行 Agent 工作流程。
評分:
5
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MCP Agent 治理AI Agent 安全控管MCP JSON-RPC 檢查Policy as Code 策略管理AI Agent 稽核追蹤地端部署 Agent 閘道高風險操作人工審核

CastlAI 主要功能

在閘道層深度檢查 MCP JSON-RPC 請求與工具呼叫內容
依每次工具呼叫執行策略規則,支援允許、拒絕與升級審核
依任務上下文動態遮罩工具,僅暴露當下所需功能
將高風險操作導向人工審核流程,保留業務推進彈性
提供可版本化的 Policy-as-Code 機制,方便審查與變更管理
產生結構化稽核證據與軌跡,可匯出 JSON 供事後檢視
支援受限網路環境部署,包含地端與隔離網路場景
以 Docker 閘道形式交付,目前採中心化 MCP Gateway 串聯部署

CastlAI 適用場景

企業在內部 AI Agent 接入 MCP 工具時,統一實施存取與操作策略
擔心提示注入導致 Agent 越權呼叫工具,可攔截異常序列並升級審核
Agent 可能執行刪除、部署、付款等高影響操作時,設定分級審核
資安團隊需追蹤 Agent 行為時,保留可查詢的會話與工具呼叫紀錄
在隔離或地端網路部署 Agent 系統時,進行本地化治理與流量串聯控管
多團隊並行開發 Agent 能力時,用程式化策略統一規則與版本管理
需對接現有審核流程時,將高風險動作轉交人工確認後執行

CastlAI 常見問題

QCastlAI 是什麼工具?

CastlAI 是專為 MCP 系統設計的 AI Agent 治理閘道,負責策略執行、工具存取控管與稽核追蹤。

QCastlAI 主要解決哪些 AI Agent 風險?

聚焦 Agent 行為不可見、提示注入造成越權呼叫,以及權限過大導致的操作風險。

QCastlAI 如何處理 MCP 工具呼叫?

可對 MCP JSON-RPC 請求進行串聯檢查,並依策略執行允許、拒絕或升級審核。

QCastlAI 是否支援人工審核流程?

支援。高風險動作可導向現有人工審核流程,待確認後再執行。

QCastlAI 能在受限網路或地端環境部署嗎?

官網說明專為受限環境設計,支援地端與隔離網路部署,並以 Docker 閘道交付。

QCastlAI 的策略管理方式?

採用 Policy-as-Code,策略可版本化與審查,方便在開發流程中持續管理。

QCastlAI 提供哪些稽核能力?

提供結構化稽核軌跡與證據紀錄,可匯出 JSON,便於事件回放與檢視。

QCastlAI 現已可商用嗎?

頁面標註為 Public Beta / PoC 階段,實際導入與合作方式請透過官網進一步確認。

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