В этой статье
Новый Workforce AI MCP — это собственный сервер Model Context Protocol от Check Point для Workforce AI Security. Подключите совместимый ИИ-клиент, и вы сможете запрашивать, анализировать и управлять политикой использования ИИ сотрудниками на естественном языке, вместо того чтобы работать с фильтрами, экранами и проверками отдельных правил.
- → задавайте простые вопросы, например, какое правило применяется к конкретному пользователю и приложению или перекрывается ли правило другим, имеющим более высокий приоритет
- → работайте с пользователями, управляемыми активами, использованием приложений GenAI, типами данных DLP, а также активностью агентов и MCP в рамках одного диалога
- → создавайте и обновляйте правила по запросу, как только авторизованные администраторы явно активируют возможности записи
- → сегодня доступно 49 инструментов из любого ИИ-клиента, совместимого с MCP; настройка выполняется на mcp.checkpoint.com, а документация доступна на GitHub
Check Point Workforce AI Security предоставляет организациям детальный контроль над тем, как сотрудники взаимодействуют с ИИ, охватывая приложения, диалоги и активность агентов.
С помощью функции Manage Interactions команды безопасности могут определять, к каким ИИ-приложениям пользователи имеют доступ, контролировать обработку конфиденциальных данных в промптах и при загрузке файлов, а также управлять серверами Model Context Protocol (MCP), инструментами и операциями, доступными для ИИ-агентов. Политики могут учитывать пользователей и группы, приложения, типы данных, действия и другие контекстные атрибуты.
Это дает командам безопасности значительную гибкость, но также создает большой объем данных о политиках и безопасности для работы.
Новый Workforce AI MCP, собственный MCP-сервер Check Point для Workforce AI Security, предоставляет еще один способ доступа к этой глубине.
Подключив ИИ-клиент, совместимый с MCP, к Workforce AI Security, вы можете использовать естественный язык для получения информации о политиках, исследования того, как правила настроены и применяются, анализа вашей среды и управления политиками.
https://blog.checkpoint.com/wp-content/uploads/2026/09/WFAI-MCP-VIDEO-with-Audio.mp4
Сложный анализ, простые вопросы
Самое очевидное преимущество MCP заключается в том, насколько напрямую вы можете взаимодействовать со своей конфигурацией безопасности.
Спросите:
‣ Покажи мне все политики Chats и резюмируй, что каждая из них разрешает или блокирует.
MCP извлекает соответствующую конфигурацию и представляет ее в удобном для просмотра виде. После этого вы можете изучить конкретное правило, его область действия, настроенные действия или конфиденциальные данные, которые оно защищает.
Тот же подход позволяет отвечать на более широкие вопросы:
‣ К каким ИИ-сервисам разрешен доступ моим пользователям?
‣ Какое правило применяется к этому пользователю и приложению?
‣ Перекрываются ли какие-либо из моих правил правилом с более высоким приоритетом?
Эти вопросы выходят за рамки простого получения конфигурации. MCP может использовать контекст и инструменты, предоставляемые Workforce AI Security, чтобы помочь проанализировать, как политика фактически применяется в заданном сценарии.
Это делает сложный анализ политик значительно более доступным. Вместо того чтобы переводить вопрос безопасности в последовательность фильтров, экранов и проверок отдельных политик, вы можете начать с самого вопроса.
Больше, чем просто поиск политик
Workforce AI MCP предоставляет широкий набор инструментов, охватывающих гораздо больше, чем просто извлечение политик.
Вы можете запрашивать данные о пользователях и управляемых активах, исследовать использование приложений GenAI, работать с типами данных DLP и объектами политик, анализировать соответствие и перекрытие правил, а также изучать активность агентов, MCP-серверов и инструментов.
Это становится особенно полезным, когда ответ зависит от нескольких фрагментов информации.
Например, понимание фактического доступа сотрудника к ИИ может включать личность пользователя, целевое приложение, существующие правила политики и приоритет правил. MCP может работать со всеми этими элементами, чтобы помочь ответить на вопрос напрямую.
Результатом является более эффективный способ использования глубины, уже доступной в Workforce AI Security, особенно для расследований и анализа политик, которые в противном случае потребовали бы нескольких шагов.
От анализа к действию
Тот же интерфейс можно использовать и для управления политиками.
Для авторизованных администраторов могут быть явно включены возможности записи для создания и обновления правил с помощью запросов на естественном языке. Например:
‣ Создай политику Chats для неуправляемых устройств, которая блокирует загрузку файлов и отслеживает промпты.
MCP переводит запрос в соответствующую конфигурацию политики Workforce AI Security.
Это создает естественный переход от понимания текущей среды к внесению изменений при необходимости. Вы можете изучить политику, определить, что нужно изменить, и управлять соответствующей конфигурацией в рамках одного диалога.
49 инструментов доступны сегодня
В настоящее время Workforce AI MCP предоставляет 49 инструментов для анализа и управления политиками, работы с пользователями и активами, обнаружения приложений, DLP, а также активности агентов и MCP.
Поскольку эти возможности предоставляются через MCP, их можно использовать из совместимых ИИ-клиентов, оставаясь при этом подключенными к данным о политиках и безопасности в Workforce AI Security.
Начало работы
Workforce AI MCP уже доступен
Workforce AI Security предоставляет детальные элементы управления, необходимые для регулирования использования ИИ сотрудниками. Workforce AI MCP делает эти элементы управления и информацию, стоящую за ними, более доступными для получения, анализа и управления с помощью естественного языка.
Настройка
Подключите Workforce AI MCP к совместимому ИИ-клиенту и начните задавать вопросы о своей политике.
Документация
Полный список доступных инструментов, вариантов конфигурации и техническая документация.
