agentseal

Kit de seguridad para agentes de IA. Prompts de equipo rojo, detecta envenenamiento de MCP,
escanea archivos de habilidades, rastrea flujos de datos tóxicos. Más de 225 pruebas en 28 agentes.

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Inicio rápido

pip install agentseal    # o: npm install agentseal
agentseal guard          # escanea tu máquina - no necesita clave API

Eso es todo. AgentSeal encuentra archivos de habilidades peligrosos, configuraciones de servidores MCP envenenadas y rutas de exfiltración de datos en todos los agentes de IA de tu máquina.

¿Quieres probar un prompt de sistema contra ataques adversariales?

agentseal scan --prompt "Eres un asistente útil..." --model ollama/llama3.1:8b  # gratis, local
agentseal scan --prompt "Eres un asistente útil..." --model gpt-4o              # nube

¿Qué hace cada comando?

*Gratis con Ollama. Los proveedores en la nube (OpenAI, Anthropic, etc.) requieren una clave API.

Guard

Escanea todas las configuraciones de agentes de IA en tu máquina. Sin clave API, sin llamadas de red: todo se ejecuta localmente.

Agentes compatibles: 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 ejecuta un pipeline de detección de seis etapas en cada archivo que encuentra:

1. Firmas de patrones - patrones maliciosos conocidos (acceso a credenciales, URLs de exfiltración, comandos de shell)
2. Desofuscación - decodifica etiquetas Unicode, Base64, anulaciones bidireccionales, caracteres de ancho cero, confusables TR39
3. Análisis semántico - similitud de embeddings (MiniLM-L6-v2) detecta ataques reformulados que evaden los patrones
4. Seguimiento de línea base - hashes SHA-256 detectan cambios en la configuración desde tu último escaneo (detección de "rug pull")
5. Enriquecimiento del registro - puntuaciones de confianza en vivo desde el Registro de Seguridad MCP (más de 6.600 servidores)
6. Reglas personalizadas - reglas YAML para aplicar políticas específicas de la organización

agentseal guard init             # genera .agentseal.yaml política de proyecto
agentseal guard --output sarif   # SARIF para la pestaña de Seguridad de GitHub
agentseal guard --output json    # salida legible por máquina
agentseal guard --no-diff        # omite la sección de delta de línea base
agentseal guard test             # valida tus reglas personalizadas

Scan

Prueba un prompt de sistema contra 225 sondas de ataque adversariales: 82 técnicas de extracción, 143 técnicas de inyección y 8 transformaciones de mutación adaptativa. Devuelve una puntuación de confianza determinista.

Cómo funciona la detección: Las sondas de inyección incrustan una cadena canary única (p. ej., SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED). Si la cadena canary aparece en la respuesta, la sonda se filtró. Las sondas de extracción utilizan coincidencia de n-gramas contra el prompt de verdad fundamental. Sin juez LLM: misma entrada, mismo resultado, siempre.

Puntuación de confianza (0–100):

# OpenAI
agentseal scan --prompt "Eres un asistente útil..." --model gpt-4o

# Anthropic
agentseal scan --prompt "Eres un asistente útil..." --model claude-sonnet-4-5-20250929

# Ollama (gratis, local)
agentseal scan --prompt "Eres un asistente útil..." --model ollama/llama3.1:8b

# Cualquier endpoint HTTP
agentseal scan --url http://localhost:8080/chat

# Desde un archivo
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o

CI/CD

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

Código de salida 1 si la puntuación de confianza está por debajo del umbral. Usa --output sarif para integración con la pestaña de Seguridad de GitHub.

Scan-MCP

Se conecta a un servidor MCP en vivo a través de stdio o SSE. Enumera cada herramienta, luego ejecuta cada descripción a través de coincidencia de patrones, desofuscación, similitud semántica y clasificación LLM opcional. Genera una puntuación de confianza por servidor.

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

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

Detecta envenenamiento de descripciones de herramientas: instrucciones ocultas incrustadas en las descripciones de herramientas que hacen que el agente exfiltre datos, ejecute comandos o anule la intención del usuario.

Shield

Vigilante de archivos en tiempo real para rutas de configuración de agentes. Notificaciones de escritorio cuando aparecen amenazas. Pone en cuarentena automáticamente archivos con payloads detectados.

pip install agentseal[shield]   # incluye watchdog + dependencias de notificaciones de escritorio
agentseal shield

Monitorea las mismas rutas que escanea guard, pero de forma continua. Útil para detectar ataques a la cadena de suministro donde un npm install o pip install modifica silenciosamente tus configuraciones de agente.

Cómo funciona

graph TD
    U["Usuario"] -->|prompt| A["Agente de IA (LLM)"]
    A -->|llamada a herramienta| M1["Servidor MCP\n(sistema de archivos)"]
    A -->|llamada a herramienta| M2["Servidor MCP\n(slack)"]
    A -->|llamada a herramienta| M3["Servidor MCP\n(base de datos)"]

    M1 -->|lee| FS["~/.ssh/\n~/.aws/\n~/Documentos/"]
    M2 -->|lee| SL["Mensajes\nCanales"]
    M3 -->|consulta| DB["Tablas\nCredenciales"]

    SL -.->|"flujo tóxico"| M1
    M1 -.->|"exfiltración"| EX["Atacante"]

    style U fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style A fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style M1 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style M2 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style M3 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style EX fill:#3b0e0e,stroke:#ef4444,color:#e6edf3
    style FS fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e
    style SL fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e
    style DB fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e

graph LR
    IN["Archivos de Habilidades\nConfiguraciones MCP"] --> P["Firmas de\nPatrones"]
    P --> D["Desofuscación\n(Etiquetas Unicode,\nBase64, BiDi,\nZWC, TR39)"]
    D --> S["Análisis\nSemántico\n(MiniLM-L6-v2)"]
    S --> B["Seguimiento de\nLínea Base\n(SHA-256)"]
    B --> R["Enriquecimiento\ndel Registro"]
    R --> RU["Reglas\nPersonalizadas"]
    RU --> OUT["Informe +\nGravedad"]

    style IN fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style P fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style D fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style S fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style B fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style R fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style RU fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style OUT fill:#0d4429,stroke:#22c55e,color:#e6edf3

API de Python

from agentseal import AgentValidator

validator = AgentValidator.from_openai(
    client=openai.AsyncOpenAI(),
    model="gpt-4o",
    system_prompt="Eres un asistente útil...",
)
report = await validator.run()
print(f"Puntuación de confianza: {report.trust_score}/100 ({report.trust_level})")

# Anthropic
validator = AgentValidator.from_anthropic(
    client=client, model="claude-sonnet-4-5-20250929", system_prompt="..."
)

# Endpoint HTTP
validator = AgentValidator.from_endpoint(url="http://localhost:8080/chat")

# Función personalizada: trae tu propio agente
validator = AgentValidator(agent_fn=my_agent, ground_truth_prompt="...")

API de TypeScript

npm install agentseal

import { AgentValidator } from "agentseal";
import OpenAI from "openai";

const validator = AgentValidator.fromOpenAI(new OpenAI(), {
  model: "gpt-4o",
  systemPrompt: "Eres un asistente útil...",
});

const report = await validator.run();
console.log(`Puntuación: ${report.trust_score}/100 (${report.trust_level})`);

El paquete npm proporciona los mismos comandos CLI (agentseal guard, scan, scan-mcp, shield) y una API TypeScript programática.

Proveedores compatibles

Registro de Seguridad MCP

Más de 6.600 servidores MCP escaneados y puntuados por riesgos de seguridad. Busca por nombre, explora hallazgos, verifica puntuaciones de confianza antes de instalar.

agentseal.org/mcp

Requisitos

• Python 3.10+ o Node.js 18+
• guard, shield, scan-mcp funcionan sin conexión y sin clave API
• scan requiere un LLM: usa Ollama para inferencia local gratuita, o proporciona una clave API de la nube

Pro

AgentSeal Pro es para equipos de seguridad que realizan evaluaciones continuas. Extiende el escáner de código abierto con:

• Sondas de envenenamiento de herramientas MCP (+45) - rug pull, sombreado, inyección entre herramientas
• Sondas de envenenamiento RAG (+28) - inyección de documentos, manipulación de recuperación
• Sondas de ataque multimodal (+13) - inyección de prompts en imágenes, jailbreaks de audio, esteganografía
• Mapeo del genoma conductual - perfila cómo responde un agente en diferentes dimensiones de ataque
• Informes PDF y panel - informes exportables para cumplimiento y revisión de partes interesadas

¿Por qué AgentSeal?

*La CLI de Snyk agent-scan tiene licencia Apache-2.0. La plataforma Evo, Agent Guard y el equipo rojo son SaaS propietarios.

Contribuciones

¿Encontraste una brecha de detección, un falso positivo o quieres agregar una nueva sonda? Consulta CONTRIBUTING.md para obtener instrucciones de configuración y el proceso de PR.

• Reportar problemas: github.com/AgentSeal/agentseal/issues
• Catálogo de sondas: PROBES.md - lista completa de las 225 sondas de ataque con técnicas y gravedad

Licencia

FSL-1.1-Apache-2.0