
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
该镜像由Acuvity打包并发布至其MCP服务器 registry,基于awslabs.amazon-kendra-index-mcp-server的原始源码,旨在为AI助手提供访问Amazon Kendra搜索索引的能力,以增强检索增强生成(RAG)的上下文信息。
📦 隔离不可变沙箱
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 隔离执行 | 所有工具在安全的容器化沙箱中运行,强制进程隔离,防止横向移动 |
| 默认非root运行 | 遵循最小权限原则,减少潜在安全漏洞的影响 |
| 只读文件系统 | 确保运行时不可变性,防止未授权修改 |
| 版本固定 | 通过锁定工具和依赖版本,保证部署的一致性和可复现性 |
| CVE扫描 | 使用Docker Scout持续扫描镜像中的已知漏洞,支持主动风险缓解 |
| SBOM与溯源 | 嵌入元数据和可追溯的构建信息,提供完整的供应链透明度 |
| 容器签名(Cosign) | 使用Cosign实现镜像签名,确保容器镜像的完整性和真实性 |
🛡️ 运行时安全与护栏
Minibridge集成:Minibridge建立安全的Agent-to-MCP连接,支持Rego/HTTP-based政策执行,并简化编排。容器内置Rego政策,提供一系列运行时护栏以确保安全、隐私和服务的正确使用:
| 护栏 | 摘要 |
|---|---|
| 资源完整性 | 嵌入所有暴露资源的哈希值,确保其真实性,防止未授权修改 |
| 隐蔽指令检测 | 检测请求中的隐藏或混淆指令 |
| 敏感模式检测 | 标记暗示敏感数据或文件系统暴露的模式 |
| 影子模式检测 | 识别覆盖或影响其他工具描述的工具 |
| 模式误用预防 | 强制输入数据严格符合模式 |
| 跨源工具访问 | 控制对外部服务或API的调用 |
| secrets 脱敏 | 防止凭证或敏感值暴露 |
| 基本认证 | 允许配置共享密钥以限制未授权访问MCP服务器 |
[!NOTE] 默认情况下,除“资源完整性”外的所有护栏均关闭,可单独启用或禁用,确保仅激活环境所需的保护。
KENDRA_INDEX_ID(Amazon Kendra索引ID)AWS_PROFILE(AWS配置文件)AWS_REGION(AWS区域)AWS_ACCESS_KEY_ID(AWS访问密钥ID)AWS_SECRET_ACCESS_KEY(AWS秘密访问密钥)AWS_SESSION_TOKEN(AWS会话令牌)本地STDIO模式
在客户端配置中设置:
dockerrun -i --rm --read-only -e KENDRA_INDEX_ID docker.io/acuvity/mcp-server-aws-kendra-index:1.0.12本地HTTP/sse模式
运行命令:
consoledocker run -it -p 8000:8000 --rm --read-only -e KENDRA_INDEX_ID docker.io/acuvity/mcp-server-aws-kendra-index:1.0.12
客户端配置示例:
json{ "mcpServers": { "acuvity-mcp-server-aws-kendra-index": { "url": "http://localhost:8000/sse" } } }
Kubernetes部署(Helm)
安装命令:
consolehelm install mcp-server-aws-kendra-index oci://docker.io/acuvity/mcp-server-aws-kendra-index --version 1.0.0
需配置必填环境变量KENDRA_INDEX_ID,可选AWS相关密钥(通过secrets设置)。
Visual Studio Code(全局配置)
在用户设置JSON中添加:
json{ "mcp": { "servers": { "acuvity-mcp-server-aws-kendra-index": { "env": { "KENDRA_INDEX_ID": "TO_BE_SET" }, "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--read-only", "-e", "KENDRA_INDEX_ID", "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-kendra-index:1.0.12" ] } } } }
OpenAI Python SDK(本地运行)
pythonasync with MCPServerStdio( params={ "env": {"KENDRA_INDEX_ID":"TO_BE_SET"}, "command": "docker", "args": ["run","-i","--rm","--read-only","-e","KENDRA_INDEX_ID","docker.io/acuvity/mcp-server-aws-kendra-index:1.0.12"] } ) as server: tools = await server.list_tools()
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

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