行动策略控制
按预设策略和用户组，控制智能体在 MCP 服务器、CLI 与工具调用上能执行哪些动作，并检查、拦截未授权的智能体行为。
价格官网未标价
平台Web / API
归类AI 智能体
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Nanobot编辑总结
Nanobot 是一套面向企业的 AI 智能体控制平面，核心做三件事：管住智能体能做什么、把团队 AI 工具安全接进公司数据、以及记录每一次调用。它提供 MCP 网关，可托管生态里的 MCP 服务器并给团队一个统一接入端点，前面加 SSO 与 OIDC，按角色限定范围。产品 100% 开源，支持在自有云或本地通过 Docker、Kubernetes 自托管部署，数据不出内网。短板在于官网未公开价格与免费额度，部署与治理配置也需要一定的运维投入。
Nanobot是什么？
Nanobot 是一套企业级 AI 管控平台，定位为「AI Control Plane」（AI 控制平面）。它围绕智能体在企业内落地后的治理问题展开，覆盖策略制定、连接接入、审计追溯和影子 AI 发现，面向需要把 AI 工具接入公司数据、同时又要满足安全与合规要求的组织。
产品的能力分几块：一是 AI Action Control，按预设策略和用户组控制智能体在 MCP 服务器、CLI 和工具调用上的行为，并可拦截未授权操作；二是 MCP Gateway 与 Skills，提供中央注册表来发现、安装、申请和创建 MCP 服务器与 Skills，由管理员审核批准；三是 Audit and Governance，对所有智能体、工具和 Skills 提供完整审计日志、仪表盘和按需导出；四是 Scan and Discover Shadow AI，发现隐藏和未纳管的智能体、MCP 与 Skills，并向管理员告警、禁用黑名单工具；五是 Optimize Token Usage，按智能体、用户和用户组查看 token 消耗。
不同角色用法不同：管理员负责对接身份提供商（GitHub、Google、Okta、Microsoft Entra 等）、设置 RBAC 访问策略、审核 MCP 与 Skills 目录；团队成员在自己的 AI 客户端（Claude、Cursor、VS Code）里发现 Skills，通过网关地址一键接入；安全与合规人员用 Obot Sentry 扫描端点、发现影子 MCP 与 AI 客户端，并将策略外的对象禁用或隔离，同时导出完整请求与响应记录用于合规报告。
Nanobot核心功能
MCP 网关与 Skills
提供中央注册表，用于发现、安装、申请和创建 MCP 服务器与 Skills；管理员负责审核、批准并维护整个目录，团队拿到统一接入端点。
审计与治理
对全部智能体、工具和 Skills 提供完整可见性，每一次 MCP 调用都被记录、过滤并可审计，完整请求与响应链路可按需导出。
影子 AI 扫描
用 Obot Sentry 扫描并锁定端点，发现未纳管的智能体、MCP 服务器和 AI 客户端，对策略之外的对象执行禁用或隔离，并向管理员告警。
Token 消耗优化
对 token 用量与花费提供完整可见性，可按智能体、用户和用户组三个维度查看消耗情况，便于定位异常开销。
身份与权限接入
可对接 GitHub、Google、Okta、Microsoft Entra 等身份提供商，为所有连接前置 SSO 与 OIDC，配合细粒度 RBAC 按角色限定访问范围。
自托管与开源
100% 开源，可运行在自有云或本地环境，数据不离开组织；支持通过 Docker 或 Kubernetes 自托管部署，也可使用云端托管版本。
Nanobot适合谁用？
需要管住 AI 动作的企业安全团队
推荐当公司已经让多个团队用上 AI 客户端和 MCP 工具时，这套策略控制加审计日志能回答「谁在什么时候调用了什么」。
要求数据不出内网的合规型组织
推荐100% 开源且支持在自有云或本地用 Docker、Kubernetes 自托管，代码库可完整审查，适合需要通过安全与合规评审的场景。
用 Claude、Cursor、VS Code 的研发团队
推荐成员可在自己常用的 AI 客户端里发现并一键接入 Skills，不必切换工作流，接入走网关地址而非各自散配。
想先评估再付费的个人开发者
有条件云端托管虽可直接试用，但长期成本结构需要先向官方确认，不适合直接按「免费长期用」预期上手。
没有运维人力的纯业务小团队
不推荐核心价值依赖自托管与身份提供商对接，部署、策略配置和目录维护都需要专门投入，缺少 IT 支持时推进成本偏高。
Nanobot优点和缺点
优点
- 100% 开源，可自托管在自有云或本地，数据不出组织
- 覆盖策略、网关、审计、影子 AI 发现到 token 消耗的完整链路
- 支持 Docker 与 Kubernetes 部署，可对接 GitHub、Google、Okta、Microsoft Entra 等身份源
- 每一次 MCP 调用都有日志，请求与响应链路可导出用于合规报告
- 提供中央 MCP 与 Skills 注册表，新工具经管理员审核后再开放
缺点
- 成本结构不透明
- 自托管需要自行承担部署与运维，缺少 IT 人力的团队上手门槛高
- 策略、RBAC 与身份提供商配置都需要管理员专门维护
- 官网未说明面向个人用户的轻量使用方式
Nanobot常见问题
Nanobot 是免费的吗，怎么收费？＋
没有列出收费档位。首页提供了免费试用云端托管 MCP 平台的入口，以及预约演示的联系方式，具体的费用结构需要向官方确认。
它能管住智能体具体做什么动作吗？＋
可以。产品按预设策略和用户组控制智能体在 MCP 服务器、CLI 和工具调用上的行为，能够检查并拦截未授权的智能体操作，策略可以细化到哪些用户和团队能发现、调用哪些 MCP 服务器与 Skills。
部署方式有哪些，数据会离开公司吗？＋
支持云端托管，也支持自托管。自托管可以用 Docker 或 Kubernetes 把 Obot 跑在自有云或本地环境，数据不离开组织；代码库 100% 开源，可完整审查以满足安全与合规评审。
团队成员的 AI 客户端要怎么接进来？＋
团队在自己的 AI 客户端（如 Claude、Cursor、VS Code）里直接发现 Skills，再通过网关地址一键接入，即可使用已授权的 Skills、MCP 和工具。管理员先用身份提供商完成认证配置，再用 RBAC 设定可见与可调用的范围。
怎么发现公司里在偷偷用的 AI 工具？＋
用 Obot Sentry 扫描并锁定端点，可以发现隐藏的、未纳管的智能体、MCP 服务器和 AI 客户端，然后对策略之外的对象执行禁用或隔离，并向管理员发出不当使用告警。
能查看 token 花在哪儿了吗？＋
可以。产品对 token 用量与花费提供完整可见性，能按智能体、用户和用户组三个维度查看消耗，便于定位异常开销并做优化。
Nanobot竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Nanobot本工具 | 4.2 | 未标价 | 行动策略控制；MCP 网关与 Skills；审计与治理；影子 AI 扫描 | Web / API |
| ZeroClaw | — | 开源免费，MIT OR Apache-2.0 协议，无云席位与订阅。 | 开源、轻量级 AI Agent 框架，基于 Rust 语言编写 | Web / macOS / Linux |
| picoClaw | — | 未标价 | 可在 10 美元硬件上运行、内存占用低于 10MB 的超轻量级 AI 助手 | Web |
| pumaDB | — | 未标价 | 一个面向 AI 智能体的轻量级、免数据库内存 API 层 | — |
| Humalike | — | 未标价 | 面向类人 AI 智能体的行为 API | — |
| SuperDesign | — | 未标价 | 开源的 UI 设计 AI 智能体 | — |
