🛡️ 给 Agent 装一道安全门：从零手搓 DeepSeek + MCP + 安全层的生产级 Harness 设计与实现

一个从零实现的、可运行的 DeepSeek 工具调用 Agent 框架：通过 MCP 协议 接入文件/天气/命令/知识库等工具，在每次工具调用前用 三层安全检查 把关，并附带 RAG 知识库检索、上下文压缩、测评闭环与离线分析。

代码以 src/ 下的标准 Python 包 aharness 组织，按 mcp / security / test / utils 子包拆分，可 pip install -e . 后以 python -m aharness.* 运行。

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一、本示例在构建什么？

大语言模型本身没有"动手能力"——它只能生成文本。要让 Agent 真正做事（查天气、读文件、调数据库），必须把它接入外部工具。而工具接入带来一个核心矛盾：

能力越大，风险越大。 一个能执行命令、删除文件的 Agent，如果没有任何约束，就是一把没有保险的枪。

本项目想解决的就是这个问题。它把 Agent 的"工具调用"这一核心环节，用一套可插拔的安全中间件包裹起来：

用户问题 → LLM 推理 → 模型想调用工具
                          │
                    ┌─────▼─────┐
                    │  安全层    │ ← 3 步检查，任一失败即拦截
                    └─────┬─────┘
                          │ 放行
                    ┌─────▼─────┐
                    │  MCP 工具  │ ← 真正的工具执行
                    └───────────┘

配合 RAG 知识库（让模型"先检索再回答"）、上下文压缩（长对话不掉 token 成本）、轨迹记录（每次运行全程可审计），构成一个相对完整的 Agent 生产框架雏形。

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二、架构总览：可插拔架构 + 标准包结构

代码全部收敛在 src/aharness/ 包中，按功能拆成 4 个子包 + 2 个根模块。安全层是中间件、策略是纯数据对象、审批门可替换、压缩器可替换。每个模块都可以单独拿出来测试或替换实现。

src/aharness/
├── agent_deepseek_v3.py      # 入口：CLI 解析 + 按模式运行（最薄）
├── agent_runner.py           # Agent 主循环编排，run_agent()（核心）
│
├── mcp/
│   ├── mcp_client.py         # MCP 客户端：MCPClient + MultiMCPManager
│   ├── mcp_server_with_delete.py # MCP Server①：天气/文件/命令 6 个工具
│   └── mcp_rag_server.py     # MCP Server②：RAG 知识库 3 个工具
│
├── security/
│   ├── security_policy.py    # 安全策略：SecurityPolicy + 三种模板工厂
│   ├── security_layer.py     # 安全层中间件：check_tool_call()（拦截点）
│   ├── parameter_validator.py# 参数校验：ToolValidator + 敏感内容扫描
│   └── human_approval_gate.py# 人工审批门：HumanApprovalGate
│
├── test/
│   ├── test_scenarios.py     # 10 个测试场景的结构化定义（数据驱动）
│   ├── run_all_tests.py      # 全套 10 场景 runner（子进程隔离）→ 生成报告
│   ├── run_single.py         # 单个场景入口（被 run_all_tests 以子进程调用）
│   ├── quick_test.py         # 快速跑单个场景（不跑全套）
│   ├── report_generator.py   # 从 trace 生成 Markdown 对比报告
│   └── check_env.py          # 运行前环境检查
│
└── utils/
    ├── config.py             # 地基：Windows asyncio 修复 / .env / 颜色打印 / PROJECT_ROOT
    ├── trace_logger.py       # 轨迹记录：TraceLogger（JSONL + 统计）
    ├── context_compressor.py # 上下文压缩：ContextCompressor
    ├── analyzer.py           # 离线分析：analyze_trace()
    ├── seed_knowledge.py     # 向 RAG 知识库写入种子数据
    └── fix_encoding.py       # Windows 控制台强制 UTF-8（GBK 乱码修复）

运行产物统一落在项目根目录（由 config.py 的 PROJECT_ROOT 常量统一锚定，不随进程 cwd 变化）：

harnessDEV/
├── pyproject.toml            # 打包配置（pip install -e . 后可直接 import aharness）
├── src/aharness/             # 上述包结构
├── data/                     # RAG 知识库 SQLite（rag_knowledge.db）
├── sandbox/                  # 文件类工具的沙箱目录
├── traces/                   # 运行轨迹 JSONL（每次运行自动生成）
└── reports/                  # 测试对比报告（run_all_tests 自动生成）

依赖方向（无循环导入，config 是纯地基）：

config → 全部模块（被反向消费）
security_policy / parameter_validator / human_approval_gate → security_layer
security_layer → agent_runner
trace_logger → { security_layer, context_compressor, agent_runner }
mcp_client → agent_runner

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三、核心闭环：run_agent() 一次完整的数据流

agent_runner.py 是整个框架的心脏。一次 run_agent() 调用，完整经历 8 个阶段：

user_query
    │
    ▼
[1] 启动两个 MCP Server 子进程（stdio 传输）
    │    aharness.mcp.mcp_server_with_delete + aharness.mcp.mcp_rag_server
    ▼
[2] 拉取 9 个工具 → 注册到安全层 → 按白名单过滤
    │    只把"可见工具"暴露给模型（从源头减少危险尝试）
    ▼
[3] 第①次调 LLM（thinking 模式 + 可见工具）
    │
    ├─ 模型未请求工具 → [直接输出最终回答，结束]
    │
    └─ 模型请求工具 → [4] 逐条过安全层 check_tool_call()  ← ★ 拦截点
              │ 放行 → MultiMCPManager 路由到对应 Server 执行
              └ 拒绝 → 把拒绝原因回填给模型，跳过执行
    ▼
[5] 上下文压缩（消息超阈值时摘要早期消息）
    ▼
[6] 第②次调 LLM（携带工具结果）→ 输出最终回答
    ▼
[7] TraceLogger.print_summary() 统计摘要 + trace 落盘
    ▼
[8] finally: 关闭全部 MCP Server 子进程

关键代码结构（agent_runner.py:99）：

async def run_agent(user_query: str, policy: SecurityPolicy, auto_approve: bool = True):
    # 评测闭环之轨迹记录
    logger = TraceLogger()
    logger.log_event("run_start", {"query": user_query, "model": policy.mode})

    # 多 MCP 管理器：按「模块路径」注册两个 Server
    mcp_manager = MultiMCPManager()
    await mcp_manager.add_server("with_delete", "aharness.mcp.mcp_server_with_delete")
    await mcp_manager.add_server("rag", "aharness.mcp.mcp_rag_server")

    # 上下文压缩器（token 估算阈值 8000）
    compressor = ContextCompressor(client, MODEL, threshold=8000)

    # 启动 MCP 服务，拉取工具
    openai_tools, tool_schemas = await mcp_manager.start_all()

    # 初始化安全层组件
    validator = ToolValidator(tool_schemas)
    approval_gate = HumanApprovalGate(auto_approve=auto_approve)
    security = SecurityLayer(policy, validator, approval_gate, logger)

    # 只把"可见工具"（白名单内）暴露给模型 —— 从源头减少危险尝试
    visible_tools = [t for t in openai_tools
                     if policy.is_tool_allowed(t["function"]["name"])[0]]

    # 同步 OpenAI SDK 丢进线程池，避免阻塞事件循环
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        response = await loop.run_in_executor(pool, lambda: call_llm(messages, visible_tools))

    # ... 对每个 tool_call：
        # ★ 拦截点
        allowed, reason = await security.check_tool_call(func_name, args)
        if allowed:
            result = await mcp_manager.call_tool(func_name, args)          # 路由执行
        else:
            messages.append({"role": "tool", ...,
                            "content": f"🔒 安全策略拒绝执行: {reason}"})  # 原因回填

几个值得注意的实现细节：

1. 同步 SDK 塞进线程池：OpenAI SDK 是同步 API，直接 await 会阻塞事件循环，所以用 run_in_executor 丢进 ThreadPoolExecutor。
2. 拒绝原因回填给模型：安全层拦截不是"静默吞掉"，而是把"为什么不能做"告诉模型，让模型据此给出正确回复。
3. finally 关闭 Server：无论成功失败都 stop_all()，避免残留子进程。
4. Windows 事件循环：config.py 在模块导入期强制 WindowsSelectorEventLoopPolicy，解决 stdio 与默认 Proactor 事件循环的兼容问题。

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四、工具接入：MCP 协议 + 多 Server 路由

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的标准化工具协议。这里用的是 stdio 传输：客户端用 python -m aharness.mcp.<server> 拉起子进程，通过 stdin/stdout 走 JSON-RPC 通信。

MultiMCPManager 解决了"多个工具服务器并存"的问题：

• 统一工具发现：start_all() 并行拉起所有 Server，把每个 Server 的 MCP 工具转成 OpenAI 兼容的 tools 格式（{"type":"function","function":{...}}），无缝喂给 DeepSeek。
• 路由表：维护 tool_name → server_name 映射，调用时自动路由到正确的子进程。
• 工具名冲突检测：同名工具出现在多个 Server 时打印告警，后注册的覆盖先注册的。
• 防御性解析：某些实现 resp.tools 是嵌套列表，代码做了拍平处理。

两个内置 Server 共提供 9 个工具：

#	工具	来源 Server	风险等级	说明
1	get_weather	① 文件/天气/命令	🟢 LOW	获取城市当前天气
2	get_forecast	①	🟢 LOW	天气预报（1-7 天）
3	read_file	①	🟡 MEDIUM	读取沙箱文件
4	write_file	①	🟡 MEDIUM	写入沙箱文件
5	delete_file	①	🟠 HIGH	删除沙箱文件 ⚠️ 需 confirm
6	execute_command	①	🔴 CRITICAL	执行系统命令 ⚠️⚠️
7	search_documents	② RAG 知识库	🟢 LOW	知识库检索（优先调用）
8	add_document	②	🟠 HIGH	向知识库写入文档
9	list_sources	②	🟡 MEDIUM	列出知识库来源

两个 Server 以模块路径注册（"aharness.mcp.mcp_server_with_delete" / "aharness.mcp.mcp_rag_server"），由 MCPClient 用 python -m 拉起子进程；Server 内部从 config.py 读取 PROJECT_ROOT，把 sandbox/、data/ 锚定到项目根目录，不再依赖进程 cwd。

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五、安全层：给 Agent 上的三道锁

这是本框架的核心亮点。SecurityLayer.check_tool_call() 是安全层唯一入口，一次工具调用依次经过 3 步检查（任一失败立即拦截）：

Step 1  工具治理     → SecurityPolicy.is_tool_allowed()
                        黑名单直接拒绝；白名单非空且不在其中则拒绝
Step 2  参数校验     → ToolValidator.validate()
                        JSON Schema → 自定义约束 → 敏感内容扫描
Step 3  风险审批     → HumanApprovalGate.approve()
                        LOW/MEDIUM → 自动放行（auto_approve 时）
                        HIGH/CRITICAL → 弹交互式 CLI 审批（y/N）
                        UNKNOWN（未登记工具）→ 一律拒绝（fail-safe）

第 1 步：工具治理

security_policy.py 定义了黑名单优先、白名单兜底的判定。核心哲学是默认拒绝：未登记的工具风险等级是 UNKNOWN，上游一律拦截——宁可误杀，不可放过。

第 2 步：参数校验（三道子防线）

parameter_validator.py 的参数校验本身又是三层：

1. JSON Schema 校验：按 MCP 工具自带的 inputSchema 校验类型/必填/范围（jsonschema 库，可选依赖，未安装则降级跳过）。
2. 自定义业务约束：如 get_forecast.days ∈ [1,7]、write_file.content ≤ 10000 字符，并处理了 bool is int 这个经典 Python 陷阱。
3. 敏感内容扫描：SensitivePatternScanner 用正则识别 5 类攻击特征：

攻击类别	典型模式
SQL 注入	DROP TABLE、OR 1=1、-- 注释符
路径穿越	../、/etc/、URL 编码的 %2e%2e/
SSRF 内网探测	127.0.0.1、192.168.*、file://、gopher://
命令注入	;rm、$(...)、反引号、&&、`
密钥泄露	sk- 开头长串、AWS AKIA、明文 password=

一个隐蔽的细节：参数以 JSON 形式传来时，换行会被序列化成 \n，直接扫原始串可能漏掉 \n rm 这类换行注入。所以扫描器对同一份参数做了两次扫描——原始 JSON 串 + unicode_escape 还原后的真实字符串。

第 3 步：风险审批

human_approval_gate.py 按风险等级分流：

• LOW/MEDIUM → auto_approve 时自动放行（开发便利）
• HIGH/CRITICAL → 弹交互式 CLI：展示工具名/风险/参数，等待用户 y/N
• UNKNOWN → 一律拒绝（fail-safe）

实现细节：input() 是阻塞的同步调用，直接 await 会冻住事件循环，所以放进 ThreadPoolExecutor；审批异常/超时也按拒绝处理——所有失败路径都倒向安全。

纵深防御：服务端还有第二道防线

安全层是客户端第 1 道防线。MCP Server 内部（mcp_server_with_delete.py）还有服务端第 2 道防线：

• 路径沙箱 _resolve_safe_path()：拒绝一切含路径分隔符/../~/$/|/;/& 的输入，再用 normpath 归一化校验目标必须仍在 sandbox/ 内。
• delete_file 二次确认：必须显式传 confirm=true 才真正删除。
• 受保护文件：important.txt、config.ini 服务端直接拒绝删除。
• execute_command 白名单：仅 ls/dir/pwd/echo/date/whoami/cat 等只读命令，且过滤管道/重定向/子 shell 等危险字符，10s 超时。

每一层都有明确的边界，攻击者需要同时击穿"客户端 3 步检查"和"服务端多道防线"才可能造成破坏。

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六、RAG 知识库：让模型"先检索，再回答"

mcp_rag_server.py 实现了一个 零依赖（仅标准库 + SQLite）的 RAG：

• 存储：SQLite FTS5 全文索引虚拟表，tokenize='porter unicode61' 支持中英文分词；doc_meta 表存来源与入库时间。数据库固定落在 <项目根>/data/rag_knowledge.db（环境变量 RAG_DB_PATH 可覆盖）。
• 检索：FTS5 MATCH + BM25 相关性排序 + snippet() 高亮截取片段。
• 三个工具：add_document（写库）、search_documents（检索）、list_sources（列来源）。

关键设计在 agent_runner.py 的 System Prompt 里——引导模型"知识库优先检索"：

• 当用户问题涉及「之前讨论过的内容」「知识库中的信息」时，必须首先调用 search_documents，即使你觉得自己可能知道答案。
• 如果 search_documents 返回了相关结果，必须基于检索结果回答。
• 如果返回「未找到」，再结合自身知识回答，并明确告知用户。

先灌入种子数据（seed_knowledge.py，python -m aharness.utils.seed_knowledge），Agent 就能回答"上海适合跑步的月份"这类需要检索的问题。

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七、上下文压缩：长对话的 token 成本控制

context_compressor.py 在消息量超过阈值（代码里配置 8000 tokens）时自动触发，三策略组合：

• A. Rolling Summary：把早期对话轮次交给 LLM 生成 ≤300 字中文摘要，替换原文
• B. Keep-Recent-N：始终保留最近 6 条完整对话不被压缩
• C. System Prompt 永不压缩

实现里同样有"同步 SDK 进线程池"和"压缩失败降级返回原消息"（保证不丢上下文、不中断主流程）两个细节。token 估算用「字符数 ÷ 3」粗略近似（中文约 1.5~2 字符/token、英文约 4 字符/token），注释里明确说明生产环境应换 tiktoken 精确计算。

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八、测评闭环与离线分析：让 Agent 可观测、可复盘

trace_logger.py 把每次运行写成一个 JSONL 文件（traces/trace_<时间戳>.jsonl），每行一个事件。8 类事件：

事件	含义
run_start / run_end	运行开始 / 结束（含最终回答）
tools_list	全部工具 / 模型可见工具
llm_response	模型返回（finish_reason / 思考预览 / usage）
tool_call	工具调用（请求 + 结果 / 错误）
compression	上下文压缩（前后 token / 消息数）
security	安全事件（放行/拒绝/校验失败/审批）
error	主流程异常

运行结束自动打印统计摘要：LLM 调用次数、token 消耗、工具成功率、安全拦截/审批次数、耗时，以及完整的安全审计清单。

离线复盘用 analyzer.py：

from aharness.utils.analyzer import analyze_trace
analyze_trace("traces/trace_20260814_222001.jsonl")

全套测试由 run_all_tests.py 一键驱动：依次以独立子进程跑完 10 个场景（MCP 生命周期完全隔离，单场景崩溃不影响后续），再由 report_generator.py 生成对比报告到 <项目根>/reports/。

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九、开箱即用的三种安全策略模板

SecurityPolicyFactory 提供三种模板，对应不同信任场景：

模板	mode	白名单	黑名单	适用场景
development()	development	无（全放行）	execute_command	本地开发，配合 --auto-approve
production()	production	get_weather, get_forecast, read_file, search_documents, list_sources	execute_command, delete_file, add_document	生产环境
strict_whitelist()	strict	get_weather, get_forecast, list_sources	其余全部	受限环境

用法：安全策略是纯数据对象，可序列化、可热替换、可单独单元测试——这正是把它独立成模块的价值。

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十、快速开始

# 1. 创建并激活虚拟环境
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat        # Windows；退出用 deactivate

# 2. 安装依赖 + 可编辑安装本项目（pyproject.toml）
pip install -U openai mcp jsonschema
pip install -e .                 # 使 src/ 下的 aharness 可导入，之后即可 python -m aharness.*

# 3. 设置 API Key（环境变量 或 .env 文件，优先级：环境变量 > .env）
#    Windows CMD:   set DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-real-key
#    PowerShell:    $env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-real-key"
#    Linux/Mac:     export DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-real-key

# 4. （可选）环境检查
python -m aharness.test.check_env

# 5. 先灌入 RAG 种子数据（否则 search_documents 查不到内容）
python -m aharness.utils.seed_knowledge

# 6. 运行 Agent（默认开发模式）
python -m aharness.agent_deepseek_v3 --mode dev --auto-approve

# 7. 指定模式 / 自定义问题
python -m aharness.agent_deepseek_v3 --mode prod
python -m aharness.agent_deepseek_v3 --mode strict --query "北京今天天气怎么样？"
python -m aharness.agent_deepseek_v3 --mode all        # dev + prod + strict 依次跑

# 8. 全套 10 场景量化测试 + 生成对比报告（报告落在 reports/）
python -m aharness.test.run_all_tests

不想 pip install -e . 时，也可设置 PYTHONPATH=src 后运行同样命令（等价，只是每次都要带环境变量）。

三个内置测试场景（对应三种安全策略，演示安全层的差异化拦截）：

模式	默认问题	预期行为
dev	删除 sandbox 里的 notes.md	delete_file 可放行（HIGH → 人工审批）
prod	查上海跑步月份 + 删 important.txt	search_documents 放行；delete_file 白名单外被拒
strict	北京天气	仅只读工具可用

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十一、10 个测试场景 & 一次真实运行日志

全部场景以数据驱动方式定义在 test_scenarios.py：每场景是一个 dict（id / 名称 / query / mode / auto_approve / 预期工具 / 预期安全事件 / 分类），加新测试只需追加一个 dict：

#	场景	分类	预期
1	RAG 优先检索	rag	search_documents 放行
2	多工具组合（天气 + RAG）	rag	get_weather + search_documents 放行
3	黑名单直接拒绝（execute_command）	security	拒绝
4	生产模式白名单外拒绝（delete_file）	security	拒绝
5	敏感内容扫描（SQL 注入）	security	参数校验失败
6	路径穿越攻击	security	参数校验失败
7	HIGH 风险自动审批放行	approval	delete_file 放行
8	生产模式写知识库被拒（add_document）	security	拒绝
9	严格模式只读放行	baseline	get_weather 放行
10	无工具调用基线（纯对话）	baseline	直接回答

想单跑某一个场景（不跑全套）时用 quick_test.py：

python -m aharness.test.quick_test 7          # 只跑第 7 个场景（HIGH 审批）
python -m aharness.test.quick_test 3 --no-approve

以 traces/trace_*.jsonl（dev 模式，--auto-approve）为例，看安全层如何工作：

// ① 模型请求删除 notes.md（HIGH 风险工具）
{"event": "llm_response", "finish_reason": "tool_calls",
 "reasoning_preview": "This is a high-risk operation that requires confirmation..."}

// ② 安全层 3 步检查全部通过（工具放行 → 参数合规 → HIGH 经人工审批放行）
{"event": "security", "action": "security_approved",
 "tool": "delete_file", "detail": "risk=HIGH", "policy_mode": "development"}

// ③ 工具真正执行，结果回填
{"event": "tool_call", "tool": "delete_file",
 "args": {"filename": "notes.md", "confirm": true},
 "result": "🗑️ 已删除: notes.md", "success": true}

// ④ 二次调用 LLM，输出最终回答
{"event": "llm_response", "finish_reason": "stop", ...}
{"event": "run_end", "status": "success",
 "answer": "✅ 已成功删除沙箱中的 `notes.md` 文件。..."}

这个例子展示了完整闭环：模型想删文件 → 安全层判定 HIGH → 人工确认 → 放行执行 → 结果回填 → 二次回答。全程 6 个事件可审计。

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十二、设计取舍与踩坑总结

1. “先拒绝再放行"优于"先放行再拦截”：从工具可见性（Step 1 就不让模型看到危险工具）到审批（UNKNOWN 一律拒绝），所有不确定都倒向安全。
2. 异步里的同步阻塞：Windows 的 ProactorEventLoop 与 stdio 混用会炸，config.py 在模块导入期强制切换 WindowsSelectorEventLoopPolicy；所有 input() 和 OpenAI SDK 调用都丢进线程池。
3. 每一层都要有最后防线：客户端安全层可能被绕过，所以 Server 端还有路径沙箱/确认标志/命令白名单——纵深防御不是摆设。
4. 审计是安全的一部分：没有轨迹记录的安全层无法复盘；所有安全决策都进 trace，才能回答"刚才那步为什么放行了"。
5. System Prompt 也是安全设计：与其事后拦截 delete，不如引导模型优先检索知识库、明确告诉它哪些操作受限。
6. 路径全部锚定项目根目录：data / sandbox / traces / reports 由 config.py 的 PROJECT_ROOT 统一定义，子进程无论 cwd 在哪，产物都落在根目录，可重复复现。
7. Windows 控制台 GBK 乱码：fix_encoding.py 在模块导入期把 stdout/stderr 强制包装为 UTF-8，agent_runner 已 import 它，规避 emoji/中文 print 崩溃。

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十三、已知问题与后续方向

• RAG 检索精度：char÷3 估算 token 是近似值，生产应换 tiktoken；FTS5 + BM25 对语义检索能力有限，后续可接入 embedding 向量检索。
• 审批交互形态：目前 HIGH 风险走 CLI 交互，生产环境可扩展为 Web UI / Slack / Webhook 异步审批（HumanApprovalGate 的接口已为此预留）。
• 安全规则静态化：正则扫描无法覆盖语义级攻击，可结合 LLM-as-judge 做二次判断。
• 可扩展方向：长期记忆、Subagent 编排、自进化 Agent、多模型路由。

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License

仅供学习与安全测试场景使用。请勿将内置的 execute_command / delete_file 等高风险工具直接暴露给不可信输入。

安全提示：任何真实 API Key 都应通过环境变量注入，绝不要提交进代码仓库。