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IronCurtain

社区

框架 / SDK

自主AI智能体的安全运行时，用英语宪法定义安全策略。

这是用于开发 MCP Server 或 Agent 的框架，不是可以直接连接到客户端的 Server。

查看安装方法 ↓ 横向对比 GitHub 源仓库 ↗

分类: 开发工具第 227 / 438
Stars: ★ 612 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js 22, 24, or 26 (even- · Docker recommended for Dock
凭据: 可选 API Key
许可证: Apache-2.0
最近提交: 5 天前

52FMRS · D

IronCurtain 通过将自然语言安全策略编译为确定性规则，为 AI 智能体提供运行时安全边界。它支持多种运行模式和 MCP 服务器，但作为研究原型，需要用户仔细审查策略和了解安全模型。

最强项 · 维护活跃度 15/20 最弱项 · 安全与权限 5/20

可靠性

8/20

安全与权限

5/20

维护活跃度

15/20

文档质量

14/20

安装易用性

10/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: 源码中包含了完整的 TypeScript 项目结构、测试框架和 CI 工作流（.github/workflows/ci.yml），说明项目具备一定的可构建性和测试基础。但作为 MCP 服务器，它并没有真正的 'server' 入口或符合 MCP 协议的握手实现，更像是一个完整的应用而非单纯的 MCP 服务器。由于未实际运行，无法验证其启动和工具列表的可靠性，且依赖复杂的 Docker、网络代理等外部组件，错误处理路径未知。因此可靠性得分较低，只能给予基于代码结构和测试存在的乐观估计。
安全与权限 5/20: 项目自称安全运行时，但存在多个红色警告：它充当 MITM 代理，代理 LLM API 调用并替换 API 密钥（fake-to-real key swap），这属于中间人攻击范畴，存在凭据泄露风险。raw passthrough tunnel 允许未审查的流量，且 README 明确列出若干已知限制，包括 V8 隔离的漏洞可能性、缺少出站内容检查等。此外，它默认允许只读操作，但突变操作需要升级审批，这符合最小权限原则，但整体上安全设计复杂且依赖外部组件，风险较高，且缺乏细粒度权限控制和确认机制的完整实现。
维护活跃度 15/20: 项目处于积极开发状态，有持续的 CI、版本发布（npm 包）、明确的 Apache-2.0 许可证，并有活跃的 issue 处理迹象。尽管处于研究原型阶段，但维护活跃度高，版本管理和许可清晰。不足之处是依赖众多第三方服务（Anthropic、Google、OpenAI等），版本兼容性可能存在波动，但整体维护状况良好。
文档质量 14/20: 文档非常全面，包括架构说明、快速入门、安全模型、配置参考、故障排除和多种运行模式。它详细描述了安装步骤、认证方式、工具列表和限制。但存在一些隐藏假设：例如，MCP 服务器本身不是独立服务器，而是作为整个系统的一部分，文档未明确说明如何将其作为 MCP 服务器单独使用。此外，部分安全细节需参考外部链接，且缺少对工具参数的详细文档。
安装易用性 10/20: 安装步骤要求 Node.js 22/24/26、Docker 和 LLM API 密钥，并提供了详细的 setup 向导。但作为 MCP 服务器，其安装路径并不清晰——它本身就是一个完整的应用，而不是直接可用的 MCP 服务器，需要配置才能作为 MCP 服务器连接。安装过程涉及多个外部依赖（Docker、OAuth、API密钥），复杂度高，且文档未提供标准 MCP 客户端的具体连接配置示例。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件执行命令或代码访问网络修改第三方账户数据

适合谁

需要严格安全策略的 AI 智能体开发者和用户
希望用自然语言定义安全边界而不牺牲自主性的团队
在不可信环境中运行智能体的安全研究人员

不适合谁

不需要安全策略、希望智能体完全自由运行的场景
要求绝对最小权限或无外部依赖的简单任务
希望开箱即用、无需了解安全模型的用户

所需权限

需要访问文件系统、网络、API 密钥等，以执行文件和网络操作
需要 Docker 来运行 Docker 智能体模式，提供最强隔离
需要 LLM API 密钥（Anthropic、Google 或 OpenAI）

风险与副作用

研究原型：API、配置格式可能变化
策略编译可能误解意图，需要人工审核
V8 隔离区可能被零日漏洞突破，不提供 OS 级虚拟化
Docker 模式中，批准的域提供未中介的原始通道

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js 22, 24, or 26 (even- · Docker recommended for Dock

ANTHROPIC_API_KEY 必填密钥 Anthropic API 密钥，从 Anthropic 控制台获取；主要 LLM 提供商密钥，可写入 .env 文件或 ~/.ironcurtain/config.。

GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY 可选密钥 Google 生成式 AI API 密钥，从 Google AI Studio 获取；作为可选的 LLM 提供商。

OPENAI_API_KEY 可选密钥 OpenAI API 密钥，从 OpenAI 平台获取；作为可选的 LLM 提供商。

全局安装 CLI：npm install -g @provos/ironcurtain
设置 LLM API 密钥（如 ANTHROPIC_API_KEY）
运行 ironcurtain setup 进行首次设置向导
使用 ironcurtain mux 开始交互式会话。

验证是否装好

运行 `ironcurtain setup` 完成首次配置向导，然后运行 `ironcurtain start "Summarize the files in ./src"`；如果智能体能生成答复且每次工具调用都通过策略引擎并写入 audit.l 审计日志，则安装成功。

常见排障

检查 API 密钥是否正确设置，或查看 `~/.ironcurtain/config.json`
确保 Docker 已安装，且 'bubblewrap' 和 'socat' 可用于沙箱
如果政策不符合预期，审查 `compiled-policy.json` 并运行 `customize-policy` 调整宪法
Node.js 版本必须是 22、24 或 26，否则运行 `ironcurtain doctor` 检查

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

总结 ./src 目录下的文件内容
修复我的项目里的测试
把我的改动推送到 origin
在 libical 中查找内存安全漏洞

使用场景

在沙箱中安全地运行自主 AI 智能体，执行文件、git 和 API 操作

将策略从英语宪法编译为确定性规则，并自动验证

通过 MCP 服务器集成文件系统、Git、GitHub、Google Workspace 等

详细介绍

IronCurtain 是一个用于自主 AI 智能体的安全运行时。它通过将人类可读的“宪法”编译为确定性安全策略，并在运行时强制每个工具调用，从而在不牺牲自主性的前提下提供安全边界。它支持多种运行模式，包括内置智能体（Code Mode）和 Docker 智能体模式，并内置策略引擎、MCP 服务器、审计日志和 Web UI。