【技术文档摘要】

MCP Bridge & Prompt Injector (Danny)

你好 — 我是Danny，一名独立开发者、业余开发者和安全狂热者。这个项目提供了一个安全且支持Docker的桥接器，用于AnythingLLM，使得可以在Docker网络中使用MCP（模型上下文协议）工具——而无需授予Docker启动其他容器的权限。

为什么需要这个项目？

大多数在Docker中运行的AI或LLM接口都面临同一个问题： 容器无法（安全地）启动或管理其他容器。 这种限制破坏了MCP工作流程，并阻止了在隔离环境中使用工具。

与其授予Docker危险的权限（这完全违背了容器安全的目的）， 我构建了一个模块化架构——一个MCP桥接器结合一个提示注入器—— 安全地连接任何用户界面（如AnythingLLM、OpenWebUI或其他本地AI仪表板） 到Docker网络中的MCP兼容工具。

简而言之： 我希望保持全面控制、稳定性和安全性—— 同时允许AI系统调用实际工具，如time、weather、docs或任何自定义的MCP服务。

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架构（简要）

• 桥接器 – 一个虚拟的MCP，作为任何AI WEBUI的目标，并将调用转发给真实的MCP服务。
• 提示注入器 – 中央控制中心。决定是否需要工具，注入系统提示，过滤输入（安全层），并在必要时调用MCP Hub。
• MCP Hub – 包含可用MCP工具（例如，time、weather、docs）的目录，通常作为单独的Docker容器访问。

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主要原则

• 不提升Docker权限：不挂载docker.sock，不使用DinD。
• 安全第一：输入过滤器、工具访问控制和审计日志。
• 模块化：只需向TOOLS映射添加新的MCP容器。

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示例配置（提示规则）

SYSTEM_PROMPT = """
您是一个具有访问工具（MCP）权限的精确AI助手。行为如下：
1️⃣ 如果可以直接回答查询（解释、意见、知识、闲聊），
立即以文本形式回应。
2️⃣ 如果需要工具（时间、天气、文档、外部数据），
仅返回以下格式的JSON：
{"action": "mcp_call", "tool": "<toolname>", "query": "<user question>"}
3️⃣ 不要用工具调用来回答哲学或开放式问题。
4️⃣ 如果不需要工具，则不要返回JSON结构。
"""

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提示注入器 — 核心功能（简要）

• ask_deepseek(user_prompt: str) — 将消息与系统提示和温度一起发送给模型。
• call_mcp_tool(tool: str, query: str) — 构造一个JSON-RPC并调用MCP_HUB_URL/{tool}，解析响应并返回内容。
• sanitize_input(prompt: str) — 过滤危险负载，如rm -rf、sudo、curl、API密钥等。
• ALLOWED_TOOLS — 允许的工具列表（例如，["time","docs","search"]）。

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MCP Hub — 示例

TOOLS = {
    "time": "http://m.mcp-time:4210/",
    "weather": "http://m.mcp-weather:4220/",
    "docs": "http://m.mcp-docs:4230/"
}

time 作为一个演示；其他的是占位符——只需在此处输入新的MCP容器。

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数据与上下文

• prompt-injector/data/memory.db – 简单的上下文数据库（目前：10条记录）确保后续的MCP调用查询保持上下文敏感性。

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待办事项 / 路线图

• 完成决策规则的实现（提前决定是否需要MCP调用的代理）。
• 扩展审计日志（谁发起了哪个请求）。
• 增加更多单元测试和示例MCP（天气、文档）。
• 可选的身份验证/用户管理以支持共享操作（家庭）。

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安全注意事项

• 此架构故意避免挂载docker.sock。
• 尽管如此：MCP服务是web端点——请注意网络访问并保护内部网络（例如，Docker网络ACL、内部防火墙）。

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参与 / 使用

1. 克隆仓库
2. 运行docker compose up（注意：如果需要，请创建外部网络如danny_ai-net，或设置external: true）
3. 根据需求调整TOOLS和SYSTEM_PROMPT。
4. 检查prompt-injector/中的过滤器、ALLOWED_TOOLS和内存配置。

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联系方式

如果您发现错误或希望提出改进建议，请打开一个问题或拉取请求。我是独立开发者——建设性的反馈非常受欢迎。🚀

README由Danny生成/修订（附带帮助）。