LLM Red-Team Scanner

LLM agent security review: live injection/jailbreak probes plus a static audit of missing guardrails

¿Debería usar esto?

Calidad y seguridad

A
Calidad de la descripción
95%
Integridad del esquema
60%
Calidad de los nombres
100%
Riesgo de envenenamiento
100%
Coincidencia de permisos
100%
Cumplimiento del protocolo
100%

Basado en el análisis automatizado de las definiciones de herramientas y el cumplimiento del protocolo.

Costo de contexto

~335Tokens (definiciones de herramientas)
~210 BTamaño de respuesta típico
Impacto mínimo en la atención (0.26% del contexto de 128k)

Este es el número aproximado de tokens que se consumen cada vez que las herramientas del servidor se cargan en el contexto de un modelo. Los recuentos más altos reducen la atención disponible para otras tareas.

Instalar

Instalación con un clic

Agrega esto a tu archivo `claude_desktop_config.json`:

{
  "mcpServers": {
    "llm-red-team-scanner": {
      "url": "https://qdmbzzwftor2rgmxupyyasguhy.srv.us/mcp"
    }
  }
}

Puntos de conexión remotos

https://qdmbzzwftor2rgmxupyyasguhy.srv.us/mcpstreamable-http

Qué puede hacer

Inventario de herramientas

Herramientas (4)

🟢 Solo lectura🟡 Escritura🔴 Eliminación⚪ Desconocido
⚪run_free_scan(spec)

Free LLM agent security review in ~35s. Two parts: (1) 8 live adversarial probes (jailbreak / prompt injection / system-prompt extraction / tool abuse) against your agent spec, and (2) a deterministic static audit of which guardrails the spec text itself is missing. Returns a 0-100 risk score, per-finding evidence, and a paste-ready guardrail sentence for each gap.

Esquema de entrada

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "spec": {
      "type": "string",
      "description": "Your agent / system prompt (>=20 chars)"
    }
  },
  "required": [
    "spec"
  ]
}
🟢get_scan_result(job_id)

Poll a scan by job id (returned by run_free_scan) until status=done.

Esquema de entrada

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "job_id": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "job_id"
  ]
}
🟢get_pricing

PRO pricing & payment info: 44 probes / 20 attack classes / 0-100 score / CI gate / per-class remediation, 0.15 XNO (ERC-20 or Lightning) or card.

Esquema de entrada

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}
🟢get_purchase_flow

Machine-readable autonomous purchase procedure: how an agent pays (0.15 XNO, or USDC on Base via x402) and receives the PRO download with no human in the loop (callback push + poll fallback).

Esquema de entrada

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}

Comunidad

Califica este servidor

Evidencia

Observaciones recientes

verificadoversión no registrada4 herramientas