将MCP工具和RBAC集成到AI代理中：使用LangChain + PyCasbin的实现

本文讨论了使用模型上下文协议 (MCP) 在 LLM 驱动的 AI 代理中实现基于角色的访问控制 (RBAC)。它强调了 LLM 在没有适当授权的情况下自主使用工具相关的安全风险，并演示了如何使用 PyCasbin 根据角色限制 LangChain ReAct 代理的操作。本文侧重于实际实现，涵盖使用 MCP 的 HTTP + SSE 通信以及使用 PyCasbin 的 RBAC 管理。对于希望增强其 AI 代理应用程序的安全性和控制的开发人员来说，这是一个宝贵的资源。

• •学习如何使用 MCP 协议实现 HTTP + SSE 通信。
• •了解如何使用 PyCasbin 管理 RBAC 权限。
• •为 LangChain ReAct 代理实现基于角色的访问控制。