$ loading_
为 AI 代理操作提供本地评估的失败即拒绝安全策略闸门。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "com.decionis/mcp" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'com-decionis-mcp' -- npx -y @decionis/mcp
开发者在部署可调用外部工具的 AI 代理时，可先用它对代理动作做本地策略评估。若评估失败或不符合规则，操作会被默认拒绝。
运维或平台团队可借助原生 pre-tool hooks，在每次工具执行前插入策略检查。这样能把高风险操作拦在真正执行之前。
当团队希望减少对外部评估服务的依赖时，可使用其本地评估能力控制代理行为。它适合需要更强默认拒绝策略的自动化环境。
这是一个面向 AI 代理动作的策略闸门 MCP 工具。它强调失败即拒绝，并支持本地评估与原生 pre-tool hooks。
根据描述，它会在工具调用前通过原生 pre-tool hooks 进行策略评估。若评估失败或未通过，动作应被拒绝。
给定素材未提供安装方法、运行时或密钥要求。详细信息见源码仓库。
为 AI 代理的 MCP 工具调用提供权限控制、审计与审批网关。
为 AI 代理的工具调用提供策略拦截、人工审批与审计记录。
为智能体决策提供治理约束、证据留痕与基于策略的交接支持
为兼容MCP的智能体提供执行前合规策略审查与动作拦截能力。
为 AI 代理提供合规策略与安全护栏，确保在法规边界内执行任务。
为 AI 代理提供本地优先的安全网关，限制成本并拦截高风险操作