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Proxilion安全网关
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MCP工具

Proxilion安全网关

基于 Rust · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:proxilion-mcp
⭐ 6 Stars 🍴 3 Forks 💻 Rust 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpcybersecuritydockerrust
✦ AI Skill Hub 推荐

Proxilion安全网关 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Proxilion安全网关 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Proxilion安全网关,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Proxilion安全网关 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Proxilion安全网关 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Proxilion安全网关 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 6
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
3

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Proxilion安全网关 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/clay-good/proxilion-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "proxilion----": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "proxilion-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Proxilion安全网关 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Proxilion安全网关 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "proxilion____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "proxilion-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 92/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Proxilion MCP Security Gateway

Real-time threat detection for AI coding assistants. Analyzes MCP tool calls to detect insider threats, compromised accounts, and rogue AI agents before they can weaponize Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, or Windsurf.

---

What's Missing

  • Built-in rate limiting at gateway level (use external rate limiter like NGINX or Kong)
  • Published npm/PyPI packages (client libraries must be installed from local source)
  • Helm charts for Kubernetes deployment
  • Native IDE plugins (Cursor, Windsurf, VS Code) - workarounds only

Semantic Analysis (optional, requires Claude API)

ENABLE_SEMANTIC_ANALYSIS=false ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx ```

Run performance benchmarks (requires criterion.rs)

cargo bench -p threat-engine

Run load tests (requires k6: brew install k6)

k6 run loadtest/baseline.js

Docker Deployment

```bash git clone https://github.com/clay-good/proxilion cd proxilion

Build from Source

```bash cargo build --release

TypeScript - install from local package

cd packages/mcp-proxilion-middleware && npm install && npm run build npm link # or copy to your project

Python - install from local package

cd packages/proxilion-mcp-python && pip install -e . ```

Deploy Behind Authentication

Proxilion does NOT authenticate users. Deploy architecture:

Client (with auth token)
    |
    v
API Gateway / Reverse Proxy (OAuth, API key validation)
    |
    v
Proxilion Gateway (threat analysis)
    |
    v
MCP Server (tool execution)

Build and run

cd tools && cargo build --release ./target/release/cost-calculator --requests 100000

Quick Start

Copy example and customize

cp proxilion-policy.example.toml proxilion-policy.toml

Integration Examples

Note: Client libraries are included in this repository but not yet published to npm/PyPI. Install from local source:

```bash

Run demo attack simulation

./demo.sh

Configuration

Environment Variables

```bash

Optional

LISTEN_ADDR=0.0.0.0:8787 ALERT_THRESHOLD=50 BLOCK_THRESHOLD=70 TERMINATE_THRESHOLD=90

Policy file (optional, for custom rules)

POLICY_FILE=./proxilion-policy.toml

API Reference

Components

CratePurpose
gatewayHTTP API server (Axum), request routing, operational modes
threat-engine22 pattern-based analyzers + 2 session-aware analyzers
session-stateRedis/In-Memory/PostgreSQL session storage
mcp-protocolMCP JSON-RPC 2.0 parsing

Threat Analyzers (24 Active in Pipeline)

Pattern-Based (22): - Enumeration (nmap, masscan, port scanning) - Credential Access (.env, SSH keys, AWS credentials, /etc/shadow) - Exfiltration (curl to external IPs, pastebin uploads, netcat) - AI Velocity (automated execution patterns) - Prompt Engineering (jailbreak attempts) - Social Engineering (authority claims, roleplay manipulation) - Callback Validation (C2 detection, SSRF) - MCP Orchestration (malicious MCP chaining) - File Access (sensitive file patterns) - Task Fragmentation (command chaining, obfuscation) - Data Volume (bulk transfers, database dumps) - Privilege Escalation (sudo abuse, SUID) - Lateral Movement (SSH pivoting, internal network) - Hacking Tools (metasploit, hashcat, mimikatz) - Hallucination (AI fabrication detection) - Persistence (cron jobs, systemd, backdoors) - Defense Evasion (log clearing, firewall bypass) - Command and Control (reverse shells, Cobalt Strike) - Collection (data staging, screenshots) - Impact (destructive operations like rm -rf) - Tool Call (SQL injection, command chaining) - Legitimacy (context-aware false positive reduction)

Session-Aware (2): - Request Rate (burst detection, machine-like velocity) - Session Progression (kill chain tracking: Recon -> Credentials -> Exfiltration)

Additional Analyzers (6, require explicit configuration): - AI Autonomy (autonomous agent detection) - Conversation Analysis (social engineering via conversation context) - Conversation Context (multi-turn tracking) - Multi-Target Orchestration (parallel target operations) - Multi-User Correlation (coordinated attacks across users) - Semantic Analysis (Claude API-based intent analysis, optional feature flag)

---

Show comparison table

./target/release/cost-calculator --compare


Example output:
PROXILION SEMANTIC ANALYSIS COST ESTIMATE ═══════════════════════════════════════════════════════════════ Monthly requests: 100,000 Ambiguous rate: 30.0% Result cache hit rate: 40.0%

TOTAL MONTHLY COST: $64.06 Cost per request: $0.000641 ```

---

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-06
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Proxilion MCP 安全网关是实时威胁检测工具,用于分析 MCP 工具调用以检测内部威胁、被破坏的账户和恶意 AI 代理,防止它们在使用 Claude 代码、GitHub Copilot、Cursor 或 Windsurf 之前被武器化。

⚡ 功能介绍

Proxilion MCP 安全网关的功能包括:

📋 环境依赖

环境依赖与系统要求:

🔌 API 说明

API/接口说明:

🔄 工作流/模块

工作流 / 模块说明:

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-06

高质量的开源MCP工具,值得关注

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:proxilion-mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

proxilion-mcp 是一款Rust开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Proxilion MCP Security Gateway is a self-hosted, Docker-ready security gateway t。⭐6 · Rust 主要应用场景包括:企业安全防护。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Proxilion安全网关 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Proxilion安全网关
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🌐 原始信息
原始名称 proxilion-mcp
原始描述 开源MCP工具:Proxilion MCP Security Gateway is a self-hosted, Docker-ready security gateway t。⭐6 · Rust
Topics mcpcybersecuritydockerrust
GitHub https://github.com/clay-good/proxilion-mcp
License MIT
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/clay-good/proxilion-mcp

收录时间:2026-06-06 · 更新时间:2026-06-06 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。