Traceforce (YC S26) 推出企业级AI应用安全监控平台

Traceforce是一款面向企业的AI应用安全监控平台，旨在提供对ChatGPT、Claude等AI应用的可见性和控制力。它通过在每个设备上安装轻量级二进制文件和浏览器扩展，在30分钟内将设备数据上传到公司仪表板，显示所有AI代理和应用的实时活动。

该平台不仅监控应用层，还监控MCP服务器及其供应链。创始人Xia在回复评论时表示，他们在后端运行托管的mcp-xray版本，持续对MCP进行渗透测试。

Traceforce强调透明度：默认只收集元数据和遥测数据，内容检查在本地设备上进行，用户提示不会存储，除非组织安全管理员明确配置。这种设计旨在平衡安全监控与用户隐私。

创始人提到，一旦最终用户了解监控和共享的内容，他们会对设备上的保护层感到安心，这有助于减少对数据泄露的担忧。

Traceforce目前部署在10家组织的1000多台设备上，平均每台设备发现超过15个AI应用，每个应用连接5-10个MCP。创始人Xia与50多位CISO和CIO交流过，认为这是一个跨行业的迫切需求。

在Hacker News的讨论中，有评论者指出市场竞争激烈，包括Runlayer和Bluerock等新兴公司。Xia回应称，Runlayer可能适合已知需求的场景，但客户反馈他们缺乏对员工实际使用的AI应用和MCP的可见性。Xia承认市场拥挤，但认为这证明了问题的真实性，并强调他们的差异化在于社区优先和开源优先。

Traceforce的二进制使用Go构建，浏览器扩展使用Node.js编写。最困难的部分是构建AI应用、MCP和工具之间的完整连接图，并识别这些连接引入的漏洞和攻击路径。传统安全工具如EDR和CASB无法看到AI应用内部的应用级活动。

Traceforce开源了mcp-xray，一个动态MCP渗透测试工具，用于检测易受攻击的MCP。这体现了其开源优先的策略。

Traceforce帮助客户识别MCP配置中暴露的明文密钥，防止API密钥通过AI生成的代码泄露，并在开发者执行潜在破坏性命令（如“DROP TABLE”）之前发出警告。他们的“警告并确认”方法受到好评，给予开发者自由的同时避免代价高昂的错误。

创始人表示，他们与产品最终用户密切合作，用户对监控和共享的内容有充分了解后，会感到舒适，因为他们有了一层强大的保护。