场景背景
云资源的安全风险随资源规模的增长、攻防技术的迭代而动态变化。构建完善的云资源风险审计体系，通常需要了解各类云产品的安全规则、对接不同产品的 API 并编写代码进行检测，学习与开发成本较高。
解决方案：CloudControl API MCP Server
CloudControl API 覆盖 80 多种云产品、300 多种云资源类型。通过结合 AI Agent 在云安全领域的预训练知识，使用自然语言描述审计需求，即可对多种云资源进行风险审计，从而降低审计成本。
此外，支持要求 AI Agent 将 CloudControl API MCP Server 的参数调用记录与多语言 SDK 结合，封装成可重复运行的审计工具，无需手动编写代码或查阅产品文档。
常见云资源安全风险
以下为常见的云上安全风险。可通过 CloudControl API 与 AI Agent 进行审计。
风险领域 | 典型风险项 |
计算层 | ECS 实例存在不必要的公网 IP 暴露；使用过旧的操作系统镜像 |
数据层 | RDS 开启公网访问 |
负载均衡 | SLB 监听未使用安全通信协议，明文传输 Web 流量 |
以下示例展示如何使用自然语言通过 AI Agent 完成上述风险审计。
场景示例
以 Cursor 开发环境为例，展示如何通过自然语言与 AI Agent 交互，完成多种云产品的安全风险审计。
审计一：ECS 公网 IP 暴露检查
示例 Prompt：查看本账号中的ECS 实例是否有不必要的公网 IP 暴露？
Agent 通过 CloudControl MCP Server 读取账号中所有 Region 的 ECS 实例，筛选出具有公网 IP 的实例，并结合实例名称等上下文信息，识别出可能存在不必要公网暴露的实例，并提供安全建议。
审计二：RDS 公网访问检查
示例 Prompt：查看本账号中的 RDS 是否开启公网访问？
Agent 跨多个 Region 查询所有 RDS 实例的网络配置，确认连接类型是否为 INTRANET（仅内网）。审计结果显示，所有 RDS 实例均未开启公网访问，符合安全要求。
审计三：SLB 不安全监听检查
示例 Prompt：账号中是否有存在不安全监听的SLB实例？
Agent 检查 SLB 实例的监听配置，发现存在仅使用 HTTP 80 端口的不安全监听，该监听可能导致 Web 流量明文传输。Agent 同时提供分级安全建议，例如升级为 HTTPS、配置 HTTP 跳转或清理闲置实例。
小结：一套 API 覆盖多种产品的安全审计
上述示例分别审计了 ECS、RDS、SLB 三种云产品的安全风险。通过使用自然语言描述审计需求，Agent 可自动完成跨 Region 的资源查询、风险判断与建议输出。此模式可推广至安全组、OSS、RAM、Redis 等更多产品，以构建覆盖面广泛的云资源风险审计能力。
为什么 CloudControl API 更适合风险审计场景
覆盖面广：API 覆盖 80 多种云产品、300 多种资源类型，可对网络、计算、数据、存储、身份权限等多个维度进行统一审计，无需逐一对接各产品 API。
启动成本低：使用自然语言描述审计需求，AI Agent 即可结合预训练的云安全知识完成风险识别与建议输出，无需编写代码或阅读产品安全文档。
可持续运行：审计完成后，支持要求 AI Agent 将验证成功的参数调用封装为可重复运行的审计脚本，以实现持续化的安全巡检。
上下文消耗低，结果更准确：CloudControl API 仅有 9 个标准化 API，通过
ListProducts和ListResourceTypes按需获取资源元信息。与集成多种产品 API 的方式相比，此设计有助于 AI 更准确地理解指令，减少错误结果（幻觉）。
总结
通过 CloudControl API MCP Server，可使用自然语言驱动 AI Agent，对多种云资源进行安全风险审计。CloudControl API 广泛的产品覆盖度和标准化的接口设计，降低了安全审计的成本和复杂性，使其可以作为一项常规操作执行。