LLM Red-Team Scanner

35-probe LLM/agent security red-team scan (injection, jailbreak, MCP abuse) with report.

我該用這個嗎

品質與安全性

B
說明品質
88%
結構描述完整度
60%
命名品質
100%
汙染風險
100%
權限相符程度
100%
協定合規性
100%

發現項目(1)

  • LOWTool 'run_free_scan' description lacks action verb在 run_free_scan 中

根據工具定義與協定合規性的自動化分析。

上下文成本

~279Token(工具定義)
~210 B典型回應大小
極小的注意力影響(128k 上下文的 0.22%)

這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高,可用於其他工作的注意力就越少。

安裝

一鍵安裝

將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案:

{
  "mcpServers": {
    "llm-red-team-scanner": {
      "url": "https://llmrt-companion.manhliemcn4euwlu.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

遠端端點

https://llmrt-companion.manhliemcn4euwlu.workers.dev/mcpstreamable-http

它能做什麼

工具清單

工具(4)

🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
⚪run_free_scan(spec)

Free LLM red-team scan: 8 adversarial probes (jailbreak/prompt-injection/system-prompt-extraction/tool-abuse) against your agent or system prompt. Returns 0-100 risk score + level + full report in ~35s.

輸入結構描述

{
  "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.

輸入結構描述

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

PRO pricing & payment info: 24 probes / 9 attack classes / 0-100 score / CI gate, 3 USDT (ERC-20 or Lightning).

輸入結構描述

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

Machine-readable autonomous purchase procedure: how an agent pays 3 USDT and receives the PRO download with no human in the loop (callback push + poll fallback).

輸入結構描述

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

社群

為此伺服器評分

證據

近期觀測

已驗證未記錄版本4 個工具
已驗證未記錄版本4 個工具