Przejdź do treści
DataTug.ai
GitHub

DataTug Perimeter

Ustaw perymetr dla swoich agentów AI.

Pozwól agentowi pracować z Twoimi bazami danych, nie oddając mu kluczy. Perimeter powstaje, by decydować, co agent może czytać, ukrywać to, czego widzieć nie powinien, i pytać Cię, zanim cokolwiek się zmieni.

Szybko się rozwija

Kopiuje instrukcje dla Twojego agenta AI.Chcesz tylko umiejętności? Zobacz stronę umiejętności

Wklej to swojemu agentowi AI:

Przeczytaj https://datatug.ai/install-perimeter.md i postępuj zgodnie z tą instrukcją, aby skonfigurować dla mnie DataTug Perimeter. Zapytaj mnie, zanim cokolwiek zainstalujesz lub zmienisz jakiekolwiek ustawienia.

Przeczytaj przewodnik, który dostaje Twój agent Przetestowane z Claude Code; działa z każdym agentem, który potrafi czytać strony internetowe. Przewodnik każe agentowi pytać przed każdą zmianą i nigdy nie prosić o hasła do baz danych.

Obejrzyj krótką wersję
Film jest po angielsku.

Trzy mechanizmy kontroli między agentem a Twoimi danymi.

Każdy mówi, co działa dziś, a co jest jeszcze przed nami.

  1. Namalowany falochron portowy: holownik przepływa przez jedną otwartą bramę, a pozostałe kanały są zagrodzone bojami.

    Kontroluj dostęp

    Decyduj, które bazy, tabele, wiersze i pola agent może czytać. Dziś: domyślnie tylko do odczytu oraz polityki dostępu w plikach lokalnych, które datatug query run stosuje, zanim odczyta choćby jeden wiersz; polityka może zabronić wszystkiego, na co jej reguły nie pozwalają.

    Access policiesDostępne

  2. Kontenerowiec DATA jest holowany przez bramę portu, a część jego kontenerów przykryto brezentem.

    Maskuj wrażliwe pola

    E-maile, numery telefonów, tokeny i inne wrażliwe wartości mają być maskowane, zanim trafią do agenta, aby nigdy nie znalazły się w jego kontekście ani u dostawcy jego modelu. Dziś lokalna polityka może pomijać pola za pomocą listy dozwolonych pól.

    Meaning-driven masking on the serverPlanowane

  3. Portowa wieża sygnałowa pokazuje jedno zielone światło, gdy holownik przekracza linię boi.

    Zatwierdzaj zmiany

    Agent będzie prosił o jedną konkretną zmianę, z uzasadnieniem i limitem czasu. Ty ją zatwierdzasz i wykonuje się tylko ta operacja. Dziś agenci nie mogą zapisywać danych przez DataTug.

    Agent changes you approvePlanowane

Klient nie może się zalogować. Jak agent to naprawi w granicach perymetru.

Przykład kierunku, w którym zmierza Perimeter, a nie zapis prawdziwego przebiegu. Maskowanie, ograniczone zatwierdzanie i zapis audytu są planowane.

Scenariusz poglądowy
W nocy holownik stoi przy małym biurze na molo z jednym oświetlonym oknem i otwartym dziennikiem pokładowym na relingu.

  1. Prosisz agenta

    Klient 4182 mówi, że nie może się zalogować. Dowiedz się dlaczego.

  2. Czyta w swoim zakresie

    Może czytać tabelę kont, i to tylko wiersz tego klienta.

    datatug query run --db datatug://shop/crm --from accounts --as support-agent --role support

    Access policiesDostępne

  3. Wrażliwe wartości docierają zamaskowane

    Widzi, że konto zostało zablokowane po pięciu nieudanych próbach. E-mail i numer telefonu docierają do niego zamaskowane.

    email: j•••@•••.com · phone: +1 ••• ••• ••42 · failed_logins: 5 · locked: true

    Meaning-driven masking on the serverPlanowane

  4. Prosi o jedną zmianę

    Odblokuj konto 4182: jeden wiersz, jedno pole, na 15 minut, z uzasadnieniem.

    UPDATE accounts SET locked = false WHERE id = 4182 · 15 min

    Agent changes you approvePlanowane

  5. Zatwierdzasz

    Widzisz dokładnie, co się zmieni i dlaczego, i zatwierdzasz.

    Agent changes you approvePlanowane

  6. Wykonuje się tylko ta operacja

    Odblokowanie zostaje wykonane. Wszystko inne, co agent spróbuje zrobić, jest odrzucane.

    UPDATE 1 · DELETE accounts → DENIED

    Agent changes you approvePlanowane

  7. Jest to w zapisie

    Kto poprosił, kto zatwierdził, co się wykonało i kiedy, w jednym zapisie audytu.

    audit: ag-support → request #17 → approved → UPDATE accounts #4182 → 1 row

    Audit trail merged with provenancePlanowane

Obejrzyj film o Perimeter
Film jest po angielsku.

Co Perimeter może obiecać, a czego nie.

  • Lokalny DataTug to nie AI offline

    DataTug działa na Twoim komputerze, obok danych. Model Twojego agenta niekoniecznie: to, co agent odczyta, trafia do dostawcy jego modelu, chyba że używasz modelu lokalnego.

  • Maskowanie musi nastąpić przed agentem

    Gdy wartość trafi do kontekstu agenta, nic jej stamtąd nie cofnie. Dlatego Perimeter jest projektowany tak, by maskować po drodze do agenta, a nie po fakcie.

  • Działa tylko wtedy, gdy agent nie może go obejść

    Jeśli agent ma też hasło do bazy, ciąg połączenia w swoim środowisku albo inną drogę do danych, Perimeter go nie powstrzyma. Daj agentowi DataTug, a nie swoje dane uwierzytelniające.

  • Co działa dziś

    Domyślnie dostęp tylko do odczytu, lista dozwolonych tabel do odczytu co do nazwy i lokalne polityki dostępu, które stosuje samo CLI. Te polityki utrzymują uczciwego agenta w granicach, ale nie są barierą dla agenta, który może uruchamiać inne polecenia.

Polityki dostępu w dokumentacjiLokalny MCP: konfiguracja i prywatność

Zacznij od jednej bazy. Klucze zostaw przy sobie.

Twój agent skonfiguruje CLI i umiejętności DataTug, wyjaśni, co Perimeter potrafi dziś na Twoim komputerze, i zapyta przed każdą zmianą.

Kopiuje instrukcje dla Twojego agenta AI.Zobacz plany i ceny

Wklej to swojemu agentowi AI:

Przeczytaj https://datatug.ai/install-perimeter.md i postępuj zgodnie z tą instrukcją, aby skonfigurować dla mnie DataTug Perimeter. Zapytaj mnie, zanim cokolwiek zainstalujesz lub zmienisz jakiekolwiek ustawienia.

Przeczytaj przewodnik, który dostaje Twój agent Przetestowane z Claude Code; działa z każdym agentem, który potrafi czytać strony internetowe. Przewodnik każe agentowi pytać przed każdą zmianą i nigdy nie prosić o hasła do baz danych.