Docker AI Governance

すべてのエージェントに対するAIガバナンス

サンドボックス、ネットワーク、MCP の制御を一元化し、あらゆるチーム・ツール・マシンにまたがるエージェントや Claws に適用。1 回の定義で、あらゆる場所に強制適用されます。

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チームで利用しているあらゆる AI ツールと連携

機能

単一のエンジンで、3 層のコントロールを実現。

サンドボックス、MCP、ネットワークの制御を管理コンソールで一度定義すれば、開発者がすでに利用している認証フローを通じて全体に適用されます。

サンドボックスポリシー

ネットワークとファイルシステムを制御。ガイドではなく強制適用。

ドメイン、IP、CIDR に対する許可・拒否ルールを定義できます。ファイルシステムのマウントルールは読み取り専用または読み書き可能で設定可能。制御はプロキシおよびマウントレベルで適用されます。

MCPツールガバナンス

エージェントが使用できるツールを制御。デフォルトで組織全体に適用されます。

管理者は、組織全体で利用可能な MCP サーバーやツールを制御できます。未承認のサーバーはデフォルトでブロックされ、すべての MCP 呼び出しは共通のポリシーエンジンを通じて処理されます。

監査と可視性

CISO が安心して AI 導入を承認するための確かな証跡。

すべてのポリシー評価は、ユーザー ID、タイムスタンプ、セッションコンテキスト、適用ルールを含む構造化イベントとして記録されます。既存の SIEM やコンプライアンスシステムへのエクスポートにも対応。完全なトレーサビリティを確保し、見落としをゼロにします。

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一度定義すれば、あらゆる場所に反映。

セキュリティ管理者が組織カタログで MCP サーバーを承認すると、そのポリシーは IdP を通じて配布されます。各開発者の次回セッションから自動的に適用され、マシンごとの設定は一切不要です。

Supabase / MCP-server

Postgres の CRUD ・8 個のツール・github.com/supabase

承認済み

スコープ: Engineering Data Science

開発者マシンリアルタイムの状況

0 / 2,847

更新済みマシン数

対象ユーザー

すべてのステークホルダーに対応する AI ガバナンス

CISO

AI を「許可する」だけでなく、「承認できる」状態へ。

完全な監査性と一元化されたポリシーにより、組織全体でのエージェント導入を自信を持って承認するための根拠を得られます。

プラットフォームチーム

一度の定義で、あらゆる環境に強制適用。

ポリシーは中央で設定され、開発者の認証を通じて自動的に反映されます。マシンごとの設定は不要です。既存の SAML や SCIM の IdP を活用してスケールできます。

開発者

フルスピードで、摩擦ゼロ。

ガバナンスはバックグラウンドで機能します。エージェントは、すでに使っているツール上で、本来あるべき形で自律的に動作します。

Docker を選ぶ理由

多くのツールは一部の領域しかカバーしません。
Docker はエージェント全体をカバーします。

	ネットワーク	ファイルシステム	MCP	ラップトップ	ベンダーに縛られない
Docker AI Governance Sandbox と MCP を 1 つのコンソールで統合。従業員がすでに使っているラップトップ上でそのまま利用できます。
MCP専用ゲートウェイ設計上、ネットワークとファイルシステムは対象外です。	–	–
エージェントメッシュデータプレーン上で動作し、ラップトップには及びません。		–		–	–
リモート開発環境すべてをカバーしますが、各開発者をラップトップから移行する必要があります。				–
フロンティアモデルズの内蔵ガードレール基本的なベンダーロック操作です。			–		–

1 つのコンソールで、すべてのエージェントとすべての Claw を管理。

ポリシーはセキュリティ担当者からすべての開発者へ自動的に反映されます。チケット対応は不要。想定外もありません。

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