MGC 黑盒零暴露安全执行
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技能介绍
要解决什么问题
脚本和 Agent 工作流里,API 密钥、密码和可执行逻辑往往不得不写进源码、环境变量或命令行参数。一旦提交 Git、转发脚本或让模型「读一遍再跑」,明文就扩散了。团队场景里还有另一类需求:把自动化交给外包或合作方执行,又不想交出源码或可转售的凭据。
MGC Blackbox 提供本地加密执行层:敏感条目与脚本以 AES-256 落盘,Agent 通过 MCP 只能存、列元数据、触发运行、密封分发,不能拿到解密后的正文。
技能如何工作
典型用法分三条线:
- 零暴露凭据:脚本里用条目名在运行时向 MGC REST 取密钥,源码与 CLI 不出现明文;系统侧脚本走
http://127.0.0.1:57219,请求头带X-MGC-Token。 - Agent 代跑脚本:
info_type='script'存入时 MGC 解析argparse,把参数 schema 写入ext02;Agent 调用mgc_run只传 owner 与运行参数,返回 pid/状态,看不到脚本体与内嵌取钥逻辑。 - 密封分发:
mgc_seal用目标节点 RSA 公钥(ext04)包裹 AES 密钥(ext03),目标节点可执行、不可改源码或读明文;跨平台脚本需注意路径与 shell 差异。
人工操作可走 WebUI;与 Agent 共用同一加密库。查条目优先 mgc_find,再 mgc_get 或 mgc_run;ext02 为 JSON 数组字符串,运行时可在单次调用中覆盖。
适用边界与注意点
- MGC 是本机服务,
MGC_TOKEN只应留在运行 MGC 的主机;它授权访问存储,不等于泄露条目明文,但丢失仍意味着存储被滥用风险。 - Agent 与 MGC 若都在沙箱内,部分环境无法同时使用 MCP 工具,需在系统环境安装 MGC 或直接调 FastAPI。
mgc_get在多匹配时只返回元数据;需要明文或执行脚本时要明确 owner/匹配条件。动态argparse默认值可能无法静态解析,会提示dynamic_args_detected,需手动补ext02或改写默认值。
使用场景
- 维护调用第三方 API 的 Python 脚本,提交 Git 或转发同事时源码与命令行都不出现真实 API Key。
- 通过 Claude/Cursor 等 MCP Agent 传入 `--city` 等参数触发已存脚本,模型只看到条目名与运行状态,看不到脚本体。
- 把含业务逻辑的自动化脚本密封后导入合作方 MGC 节点,对方只能执行、无法读明文或改内容再分发。
- 在定时任务或 CI 里用 REST 按条目名取凭据或 `action=run` 启动脚本,避免密钥写进流水线配置文件。
适合人员
- 负责 GitHub Actions/Jenkins 流水线、又要把生产 API Key 留在仓库与日志之外的平台工程师
- 需让外包或供应商在指定环境跑固定脚本、但不交付源码与可转售凭据的安全或合规负责人
- 日常用 MCP Agent 编排任务、本人单独维护含取钥逻辑的 Python 脚本的全栈或后端开发
- 在本机部署 MGC、通过 WebUI 做首次录入、元数据审计与删除敏感条目的 IT 运维或安全管理员