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为 AI 代理扫描外部端点并返回零信任安全放行决策与风险发现。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ShieldNet MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请扫描这个外部 API 端点 https://api.example.com，并基于零信任策略返回 ALLOW、WARN 或 BLOCK。请列出证书、重定向、已知风险和其他详细发现。
一份包含决策结果、风险等级及详细安全发现的扫描报告。
我的 AI 工作流需要访问以下网址列表，请逐个扫描并输出表格：URL、决策结果、主要风险、是否建议继续访问。网址：https://service1.example.com，https://service2.example.com，https://service3.example.com。
一个逐项评估多个端点的结果表，便于决定哪些连接可被允许或拦截。
这个端点被安全策略拦截了：https://suspicious.example.com。请重新扫描，并解释导致 BLOCK 或 WARN 的具体原因，按严重程度排序，并给出可执行的修复建议。
一份面向排障的分析，说明拦截原因、风险优先级和修复建议。
扫描 MCP 服务与 AI 工具的安全风险，并提供评分、徽章及自动防护能力。
帮助 AI 代理扫描文本和 URL，识别提示注入攻击风险。
扫描 MCP 配置中的权限、密钥与模型暴露风险，并生成合规 AI-BOM。
为大模型与 MCP 工具交互提供零信任防护与策略管控。
扫描 MCP 服务器的常见安全风险并给出 A-F 安全评级。
为 AI 代理的 MCP 工具调用提供权限控制、审计与审批网关。