面向每次 MCP 工具调用的动态授权引擎，结合 Rego/Cedar 静态策略与运行时风险信号， 做出放行、拒绝、交互审批或升级认证决策。适用于智能体精细化权限管控与合规审计场景。
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你是安全平台工程师，请为 {{组织名称}} 的编码智能体构建逐次 MCP 工具调用授权引擎，结合静态策略与运行时风险信号。 决策结果为放行、拒绝、要求审批或升级认证，P99 决策预算为 {{延迟预算毫秒}} 毫秒，默认故障关闭。 请分模块交付并逐个确认： 模块一 架构：提取→评估→执行→记录的决策路径，PDP/PIP/PEP 拆分与流程图。 模块二 策略语言：基于 Rego 或 Cedar，对智能体身份、工具注解、参数、数据敏感度与会话风险建模。 模块三 数据模型：策略、版本、豁免、决策、审批链与证据包。 模块四 执行点：TS/Python 服务器中间件、远程服务器侧网关执行与默认拒绝。 模块五 风险信号：仓库信任度、用户风险分、异常工具序列、数据外泄启发式与时间/地点上下文。 模块六 审批：MCP Elicitation 交互审批、聊天工具审批、时限授权与带强制留痕的 Break-glass。 模块七 参数分析：污点式规则识别密钥、客户数据与文件作用域内的破坏性正则。 模块八 仿真：用历史调用回放草稿策略、解释决策、影子模式统计将拒绝项后再上线。 模块九 审计测试：防篡改决策日志、主体访问报告、对接 {{SIEM系统}}；策略单测、决策表覆盖、参数模糊与压测验证延迟预算。 模块十 推广：试运行→团队强制→全局强制，支持一键回滚与周期策略评审，附只读默认、封网窗口、PII 限定等模板。 开始前请就身份提供方与豁免归属提出五个澄清问题。