Sicherheits-Toolkit für KI-Agenten. Red-Team-Prompts, Erkennung von MCP-Vergiftung,
Scannen von Skill-Dateien, Nachverfolgung toxischer Datenflüsse. 225+ Tests für 28 Agenten.

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Schnellstart

pip install agentseal    # or: npm install agentseal
agentseal guard          # scan your machine - no API key needed

Das war's. AgentSeal findet gefährliche Skill-Dateien, vergiftete MCP-Serverkonfigurationen und Datenexfiltrationspfade auf allen KI-Agenten deines Rechners.

Möchtest du einen System-Prompt gegen adversarial-Angriffe testen?

agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b  # free, local
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o              # cloud

agentseal guard demo

Was macht jeder Befehl?

Befehl	Funktion	Benötigt ein LLM?
`guard`	Scannt Skill-Dateien, MCP-Konfigurationen, toxische Datenflüsse und Supply-Chain-Änderungen auf deinem Rechner	Nein
`scan`	Testet einen System-Prompt gegen 225+ adversarial-Angriffssonden	Ja*
`scan-mcp`	Verbindet sich mit einem laufenden MCP-Server und prüft dessen Tool-Beschreibungen auf Vergiftung	Nein
`shield`	Überwacht Agent-Konfigurationsdateien in Echtzeit, warnt bei Bedrohungen, isoliert Schadpakete	Nein

*Kostenlos mit Ollama. Cloud-Anbieter (OpenAI, Anthropic usw.) benötigen einen API-Schlüssel.

Guard

Scannt alle KI-Agenten-Konfigurationen auf deinem Rechner. Kein API-Schlüssel, keine Netzwerkaufrufe – alles läuft lokal.

Unterstützte Agenten: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Codex CLI, Cline, Roo Code, Kilo Code, Copilot CLI, Aider, Continue, Zed, Amp, Amazon Q, Junie, Goose, Kiro, OpenCode, OpenClaw, Crush, Qwen Code, Grok CLI, Visual Studio, Kimi CLI, Trae, MaxClaw.

agentseal guard

Guard führt eine sechsstufige Erkennungspipeline für jede gefundene Datei aus:

Mustersignaturen – bekannte schädliche Muster (Credential-Zugriff, Exfiltrations-URLs, Shell-Befehle)
Entschleierung – dekodiert Unicode-Tags, Base64, BiDi-Override, Zeichen mit Nullbreite, TR39-Confusables
Semantische Analyse – Embedding-Ähnlichkeit (MiniLM-L6-v2) erkennt umformulierte Angriffe, die Muster umgehen
Basislinienverfolgung – SHA-256-Hashes erkennen Konfigurationsänderungen seit dem letzten Scan (Rug-Pull-Erkennung)
Registry-Anreicherung – Live-Vertrauenswerte aus dem MCP Security Registry (6.600+ Server)
Benutzerdefinierte Regeln – YAML-Regeln zur Durchsetzung organisationsspezifischer Richtlinien

agentseal guard init             # generiert .agentseal.yaml-Projektrichtlinie
agentseal guard --output sarif   # SARIF für den GitHub-Sicherheitstab
agentseal guard --output json    # maschinenlesbare Ausgabe
agentseal guard --no-diff        # Delta-Abschnitt der Basislinie überspringen
agentseal guard test             # Validierung deiner benutzerdefinierten Regeln

Scan

Testet einen System-Prompt gegen 225 adversarial-Angriffssonden: 82 Extraktionstechniken, 143 Injection-Techniken und 8 adaptive Mutations-Transformationen. Gibt einen deterministischen Vertrauenswert zurück.

So funktioniert die Erkennung: Injectionsonden betten einen eindeutigen Kanarienzeichenfolge ein (z.B. SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED). Wenn der Kanarienzeichenfolge in der Antwort erscheint, ist die Sonde durchgesickert. Extraktionsonden verwenden N-Gramm-Abgleich mit dem Ground-Truth-Prompt. Kein LLM-Richter – gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis, jedes Mal.

Vertrauenswert (0–100):

Wert	Stufe	Bedeutung
85–100	Ausgezeichnet	Starke Abwehr, widersteht den meisten bekannten Angriffen
70–84	Hoch	Gute Abwehr, geringfügige Lücken
50–69	Mittel	Mäßiges Risiko, mehrere Sondenkategorien durchgesickert
30–49	Niedrig	Erhebliche Schwachstellen
0–29	Kritisch	Minimale oder keine Abwehr gegen Prompt-Angriffe

# OpenAI
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o

# Anthropic
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model claude-sonnet-4-5-20250929

# Ollama (kostenlos, lokal)
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b

# Beliebiger HTTP-Endpunkt
agentseal scan --url http://localhost:8080/chat

# Aus einer Datei
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o

CI/CD

agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o --min-score 75

Exit-Code 1, wenn der Vertrauenswert unter dem Schwellenwert liegt. Verwende --output sarif für die Integration in den GitHub-Sicherheitstab.

Scan-MCP

Verbindet sich mit einem laufenden MCP-Server über stdio oder SSE. Listet jedes Tool auf und führt dann jede Beschreibung durch Mustererkennung, Entschleierung, semantische Ähnlichkeit und optionaler LLM-Klassifizierung. Gibt einen Vertrauenswert pro Server aus.

# stdio-Server
agentseal scan-mcp --server npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

# SSE-Server
agentseal scan-mcp --sse http://localhost:3001/sse

Erkennt Tool-Beschreibungsvergiftung – versteckte Anweisungen in Tool-Beschreibungen, die den Agenten dazu bringen, Daten zu exfiltrieren, Befehle auszuführen oder die Benutzerabsicht zu überschreiben.

Shield

Echtzeit-Dateiüberwacher für Agent-Konfigurationspfade. Desktop-Benachrichtigungen bei auftretenden Bedrohungen. Isoliert automatisch Dateien mit erkannten Schadpaketen.

pip install agentseal[shield]   # enthält watchdog + Desktop-Benachrichtigungsabhängigkeiten
agentseal shield

Überwacht dieselben Pfade, die auch guard scannt, jedoch kontinuierlich. Nützlich zur Erkennung von Supply-Chain-Angriffen, bei denen ein npm install oder pip install stillschweigend deine Agent-Konfigurationen ändert.

So funktioniert's

Angriffsflächendiagramm

MCP-Server geben KI-Agenten Zugriff auf lokale Dateien, Datenbanken, APIs und Anmeldeinformationen. Tool-Beschreibungen können versteckte Anweisungen enthalten, die der Agent befolgt, die der Benutzer aber nie sieht.

agentseal

Beliebteste

Sicherheits-Toolkit für KI-Agenten. Red-Team-Prompts, Erkennung von MCP-Vergiftung,Scannen von Skill-Dateien, Nachverfolgung toxischer Datenflüsse. 225+ Tests für 28 Agenten.