LLM Red-Team Scanner
LLM agent security review: live injection/jailbreak probes plus a static audit of missing guardrails
使うべきか
品質と安全性
ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。
コンテキストコスト
これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。
インストール
ワンクリックインストール
これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:
{
"mcpServers": {
"llm-red-team-scanner": {
"url": "https://qdmbzzwftor2rgmxupyyasguhy.srv.us/mcp"
}
}
}リモートエンドポイント
https://qdmbzzwftor2rgmxupyyasguhy.srv.us/mcpstreamable-httpできること
ツール一覧
ツール（4）
⚪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.
入力スキーマ
{
"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.
入力スキーマ
{
"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.
入力スキーマ
{
"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).
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {}
}コミュニティ
エビデンス