Secure Agentic MCP

安全代理工具（MCP、HTTP）

通过流式HTTP管理MCP --不是一个薄薄的聊天机器人包装。此项目连接了a FastMCP 服务器，a 权限感知客户端 (allow / ask / deny +审计），以及a 工具调用LLM主机 （操作员 格拉迪奥 +烧瓶 演示/直播；模型是可插拔的）。

作者 阿里·穆萨维 · 存储库：

建筑（一览）

flowchart LR
  subgraph srv["MCP server"]
    T["Tools"]
    R["Resources"]
    P["Prompts"]
  end
  C["Permission client (Operator / Flask Live)"]
  L["LLM host\n(tool-calling)"]
  srv |"Streamable HTTP (MCP)"| C
  C |"LLM API (tools)"| L

• 服务器 --MCP 服务器 角色：工具、资源、提示；工作空间+服务器端审计。
• 中间 --MCP 客户端 （可将HTTP流式传输到服务器）加 应用程序策略: permissions.json 和 audit.log 以客户为中心生活；Operator/Flask是嵌入此堆栈的UI。
• LLM — 工具调用 超过一个 API有限责任公司 （非MCP运输）；具体模型是一种部署选择。该模型提出了工具； 策略在客户端中运行 在呼叫到达MCP服务器之前。

截图

供审阅者使用的代表性UI捕获（如果您更喜欢像素完美的保真度而不是本地运行，请替换为您自己的UI捕获）。

布局

所有Python包都位于 src/ 只有。（不要添加 mcp_client, mcp_server，或 operator 在repo根目录下，这些是零散的空文件夹，已被删除。)

• src/mcp_server --合并了工作区+治理工具、审计日志、资源、提示；服务 /mcp 通过可流式传输的HTTP。
• src/mcp_client --可流式传输的HTTP客户端+ data/permissions.json 策略+客户端审计日志。
• src/agent --LLM工具调用主机（兼容OpenAI：OpenAI、Groq、Cerebras、自定义 OPENAI_BASE_URL；由运营商和Flask Live共享）。
• src/mcp_operator --Gradio：AI聊天、工具/资源/提示检查、权限编辑器。
• src/web --Flask用户应用程序： 演示 （离线）或 生活 （LLM+MCP）。
• data/ — permissions.json, workspace/，生成 audit.log.

存储库树

secure-agentic-mcp/
├── README.md
├── docs/
│   ├── operator.png
│   └── flask.png
├── requirements.txt
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile.server
├── Dockerfile.operator
├── Dockerfile.web
├── .env.example
├── .gitignore
├── pytest.ini
├── data/
│   ├── permissions.json
│   └── workspace/
│       └── README.md
└── src/
    ├── agent/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── llm_client.py
    │   └── mcp_llm_host.py
    ├── mcp_client/
    │   ├── __init__.py
    │   └── http_permission_client.py
    ├── mcp_operator/
    │   ├── __init__.py
    │   └── gradio_app.py
    ├── mcp_server/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── __main__.py
    │   └── server.py
    └── web/
        ├── __init__.py
        ├── app.py
        ├── demo.py
        ├── branding.py
        ├── static/
        │   ├── architecture.svg
        │   ├── script.js
        │   └── styles.css
        └── templates/
            └── index.html
└── tests/
    ├── test_agent.py
    ├── test_demo.py
    ├── test_flask.py
    ├── test_imports.py
    └── test_permission_client.py

仅限本地（非git）： .env, .venv/, data/audit.log, .pytest_cache/.

快速启动（本地）

cd secure-agentic-mcp
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate   # Windows
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env   # add LLM credentials (OpenAI, Groq, Cerebras, or custom URL — see comments)

终端1-MCP服务器：

set PYTHONPATH=src
set MCP_DATA_DIR=%CD%\data
python -m mcp_server

2号航站楼——操作员（Gradio）：

set PYTHONPATH=src
set MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:8000
set MCP_DATA_DIR=%CD%\data
python -m mcp_operator.gradio_app

终端3——用户Flask应用程序：

set PYTHONPATH=src
set MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:8000
set MCP_DATA_DIR=%CD%\data
python -m web.app

• MCP： http://127.0.0.1:8000/mcp
• 操作员： http://127.0.0.1:7860
• 用户界面： http://127.0.0.1:5000

Windows：编号脚本（步骤相同，每个应用程序一个终端）

从repo根目录： .\scripts\00-print-env.ps1 （仅预览），然后 01-mcp-server.ps1, 02-operator.ps1, 03-web.ps1。参见 scripts\RUN-ORDER.txt 以及每个顶部的评论 .ps1 文件。

码头工人

copy .env.example .env
docker compose up --build

地图：MCP 8000，操作员 7860，网络 5000。在中设置LLM凭据 .env （默认值 LLM_PROVIDER=openai + OPENAI_API_KEY，或 groq / cerebras / custom --看 .env.example 和 免费llm api).

环境

看 .env.example重要提示： MCP_SERVER_URL （必须与Docker服务匹配 http://mcp:8000 内部作曲）， MCP_DATA_DIR，以及 LLM_PROVIDER 使用匹配的密钥(OPENAI_API_KEY, GROQ_API_KEY, CEREBRAS_API_KEY，或 OPENAI_BASE_URL + OPENAI_API_KEY 定制）。免费等级设置想法： 免费llm api.

故障排除

list_files / read_file 不匹配 data/workspace/ 在磁盘上

仅 一 进程应该监听您在中设置的URL MCP_SERVER_URL （默认值 http://127.0.0.1:8000).如果另一台MCP服务器（例如另一个项目）首先占用了该端口，Gradio/Flask将与 那 服务器的工作区，而不是此仓库的 data/workspace/.

• 停止其他MCP服务器，或设置 MCP_HTTP_PORT / MCP_SERVER_URL 因此它们不共享端口（例如。 8010 和 http://127.0.0.1:8010).
• 开始 python -m mcp_server，检查控制台：它会打印 MCP_DATA_DIR 和 Workspace 绝对路径 这 回购。它们必须与您查找文件的位置相匹配。

背景终端（光标）

使用 View → 终端 （或 ` Ctrl+ `).每个选项卡都是一个shell；长时间运行的服务器在那里运行。在Windows上， netstat -ano | findstr :8000` 显示哪个 比例-积分-微分 拥有一个港口。

测试

自动化测试使用 pytest (pytest.ini 套 pythonpath = src).他们确实如此 不 启动MCP HTTP服务器或调用外部API。

pip install -r requirements.txt
pytest -v

对于手动端到端检查，请从以下位置运行三个流程 快速启动（本地） 并在浏览器中练习操作员+实时模式。