
AI एजेंटों के लिए सुरक्षा टूलकिट। अपनी मशीन को खतरनाक स्किल्स और MCP कॉन्फ़िग के लिए स्कैन करें, सप्लाई चेन हमलों की निगरानी करें, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन प्रतिरोध का परीक्षण करें, और लाइव MCP सर्वरों को टूल पॉइज़निंग के लिए ऑडिट करें।
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pip install agentseal # या: npm install agentseal
agentseal guard # अपनी मशीन स्कैन करें - API कुंजी की आवश्यकता नहीं
बस इतना ही। AgentSeal आपकी मशीन पर हर AI एजेंट में खतरनाक स्किल फ़ाइलें, पॉइज़न्ड MCP सर्वर कॉन्फ़िगरेशन और डेटा एक्सफ़िल्ट्रेशन पथ ढूँढ़ता है।
एडवर्सेरियल अटैक के खिलाफ सिस्टम प्रॉम्प्ट का परीक्षण करना चाहते हैं?
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b # मुफ्त, लोकल
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o # क्लाउड
* Ollama के साथ मुफ्त। क्लाउड प्रदाताओं (OpenAI, Anthropic, आदि) को API कुंजी चाहिए।
आपकी मशीन पर सभी AI एजेंट कॉन्फ़िगरेशन को स्कैन करता है। कोई API कुंजी नहीं, कोई नेटवर्क कॉल नहीं - सब कुछ लोकल चलता है।
समर्थित एजेंट: 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 मिलने वाली हर फ़ाइल पर छह-चरणीय डिटेक्शन पाइपलाइन चलाता है:
agentseal guard init # .agentseal.yaml प्रोजेक्ट नीति उत्पन्न करें
agentseal guard --output sarif # GitHub Security टैब के लिए SARIF
agentseal guard --output json # मशीन-पठनीय आउटपुट
agentseal guard --no-diff # बेसलाइन डेल्टा अनुभाग छोड़ें
agentseal guard test # अपने कस्टम नियमों को मान्य करें
एक सिस्टम प्रॉम्प्ट का 225 एडवर्सेरियल अटैक प्रोब के खिलाफ परीक्षण करता है: 82 एक्सट्रैक्शन तकनीक, 143 इंजेक्शन तकनीक, और 8 अनुकूली म्यूटेशन ट्रांसफ़ॉर्म। एक निर्धारक ट्रस्ट स्कोर लौटाता है।
डिटेक्शन कैसे काम करता है: इंजेक्शन प्रोब एक अद्वितीय कैनरी स्ट्रिंग (जैसे SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED) एम्बेड करते हैं। यदि कैनरी प्रतिक्रिया में दिखाई देती है, तो प्रोब लीक हो गया। एक्सट्रैक्शन प्रोब ग्राउंड ट्रुथ प्रॉम्प्ट के खिलाफ n-gram मिलान का उपयोग करते हैं। कोई LLM जज नहीं - एक ही इनपुट, एक ही परिणाम, हर बार।
ट्रस्ट स्कोर (0–100):
# 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 (मुफ्त, लोकल)
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b
# कोई HTTP एंडपॉइंट
agentseal scan --url http://localhost:8080/chat
# एक फ़ाइल से
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o --min-score 75
यदि ट्रस्ट स्कोर थ्रेसहोल्ड से कम है तो एक्ज़िट कोड 1। GitHub Security Tab एकीकरण के लिए --output sarif का उपयोग करें।
stdio या SSE के माध्यम से एक लाइव MCP सर्वर से जुड़ता है। हर टूल को गिनता है, फिर प्रत्येक विवरण को पैटर्न मिलान, डीऑबफ़स्केशन, सिमैंटिक समानता और वैकल्पिक LLM वर्गीकरण के माध्यम से चलाता है। प्रति सर्वर एक ट्रस्ट स्कोर आउटपुट करता है।
# stdio सर्वर
agentseal scan-mcp --server npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
# SSE सर्वर
agentseal scan-mcp --sse http://localhost:3001/sse
टूल विवरण पॉइज़निंग को पकड़ता है - टूल विवरणों में एम्बेडेड छिपे हुए निर्देश जो एजेंट को डेटा एक्सफ़िल्ट्रेट करने, कमांड निष्पादित करने या उपयोगकर्ता की मंशा को ओवरराइड करने के लिए प्रेरित करते हैं।
एजेंट कॉन्फ़िग पथों के लिए रीयल-टाइम फ़ाइल वॉचर। जब खतरे दिखाई देते हैं तो डेस्कटॉप सूचनाएँ। पता लगाए गए पेलोड वाली फ़ाइलों को स्वचालित रूप से क्वारंटीन करता है।
pip install agentseal[shield] # इसमें watchdog + डेस्कटॉप नोटिफिकेशन डिपेंडेंसी शामिल है
agentseal shield
उन्हीं पथों की निगरानी करता है जिन्हें guard स्कैन करता है, लेकिन लगातार। सप्लाई चेन हमलों का पता लगाने के लिए उपयोगी जहाँ npm install या pip install चुपचाप आपके एजेंट कॉन्फ़िग को संशोधित करता है।
MCP सर्वर AI एजेंटों को लोकल फ़ाइलों, डेटाबेस, API और क्रेडेंशियल्स तक पहुँच प्रदान करते हैं। टूल विवरणों में छिपे हुए निर्देश हो सकते हैं जिनका एजेंट अनुसरण करता है लेकिन उपयोगकर्ता कभी नहीं देखता।
graph TD
U["User"] -->|prompt| A["AI Agent (LLM)"]
A -->|tool call| M1["MCP Server\n(filesystem)"]
A -->|tool call| M2["MCP Server\n(slack)"]
A -->|tool call| M3["MCP Server\n(database)"]
M1 -->|reads| FS["~/.ssh/\n~/.aws/\n~/Documents/"]
M2 -->|reads| SL["Messages\nChannels"]
M3 -->|queries| DB["Tables\nCredentials"]
SL -.->|"toxic flow"| M1
M1 -.->|"exfiltration"| EX["Attacker"]
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["Skill Files\nMCP Configs"] --> P["Pattern\nSignatures"]
P --> D["Deobfuscation\n(Unicode Tags,\nBase64, BiDi,\nZWC, TR39)"]
D --> S["Semantic\nAnalysis\n(MiniLM-L6-v2)"]
S --> B["Baseline\nTracking\n(SHA-256)"]
B --> R["Registry\nEnrichment"]
R --> RU["Custom\nRules"]
RU --> OUT["Report +\nSeverity"]
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
from agentseal import AgentValidator
validator = AgentValidator.from_openai(
client=openai.AsyncOpenAI(),
model="gpt-4o",
system_prompt="You are a helpful assistant...",
)
report = await validator.run()
print(f"Trust score: {report.trust_score}/100 ({report.trust_level})")
# Anthropic
validator = AgentValidator.from_anthropic(
client=client, model="claude-sonnet-4-5-20250929", system_prompt="..."
)
# HTTP endpoint
validator = AgentValidator.from_endpoint(url="http://localhost:8080/chat")
# Custom function - अपना खुद का एजेंट लाएँ
validator = AgentValidator(agent_fn=my_agent, ground_truth_prompt="...")
npm install agentseal
import { AgentValidator } from "agentseal";
import OpenAI from "openai";
const validator = AgentValidator.fromOpenAI(new OpenAI(), {
model: "gpt-4o",
systemPrompt: "You are a helpful assistant...",
});
const report = await validator.run();
console.log(`Score: ${report.trust_score}/100 (${report.trust_level})`);
npm पैकेज समान CLI कमांड (agentseal guard, scan, scan-mcp, shield) और एक प्रोग्रामेटिक TypeScript API प्रदान करता है।
6,600+ MCP सर्वर स्कैन किए गए और सुरक्षा जोखिमों के लिए स्कोर किए गए। नाम से खोजें, निष्कर्ष ब्राउज़ करें, इंस्टॉल करने से पहले ट्रस्ट स्कोर जांचें।
guard, shield, scan-mcp बिना API कुंजी के ऑफ़लाइन काम करते हैंscan के लिए एक LLM आवश्यक है - मुफ्त लोकल इन्फ़रेंस के लिए Ollama का उपयोग करें, या क्लाउड API कुंजी प्रदान करेंAgentSeal Pro सुरक्षा टीमों के लिए है जो सतत मूल्यांकन चलाते हैं। यह ओपन-सोर्स स्कैनर को इसके साथ विस्तारित करता है:
*Snyk agent-scan CLI Apache-2.0 है। Evo प्लेटफ़ॉर्म, Agent Guard, और रेड-टीमिंग मालिकाना SaaS हैं।
एक डिटेक्शन गैप, एक झूठी सकारात्मकता मिली, या एक नया प्रोब जोड़ना चाहते हैं? सेटअप निर्देशों और PR प्रक्रिया के लिए CONTRIBUTING.md देखें।
| कमांड | यह क्या करता है | क्या LLM चाहिए? |
|---|
guard | आपकी मशीन पर स्किल फ़ाइलों, MCP कॉन्फ़िग, टॉक्सिक डेटा फ़्लो और सप्लाई चेन बदलावों को स्कैन करता है | नहीं |
scan | 225+ एडवर्सेरियल अटैक प्रोब के खिलाफ एक सिस्टम प्रॉम्प्ट का परीक्षण करता है | हाँ* |
scan-mcp | एक लाइव MCP सर्वर से जुड़ता है और पॉइज़निंग के लिए इसके टूल विवरणों का ऑडिट करता है | नहीं |
shield | एजेंट कॉन्फ़िग फ़ाइलों पर रीयल-टाइम निगरानी रखता है, खतरों पर सचेत करता है, पेलोड को क्वारंटीन करता है | नहीं |
| स्कोर | स्तर | अर्थ |
|---|
| 85–100 | उत्कृष्ट | मजबूत सुरक्षा, अधिकांश ज्ञात हमलों का प्रतिरोध करता है |
| 70–84 | उच्च | अच्छी सुरक्षा, मामूली अंतराल |
| 50–69 | मध्यम | मध्यम जोखिम, कई प्रोब श्रेणियाँ लीक हुईं |
| 30–49 | निम्न | महत्वपूर्ण कमज़ोरियाँ |
| 0–29 | गंभीर | प्रॉम्प्ट हमलों के खिलाफ न्यूनतम या कोई सुरक्षा नहीं |
| प्रदाता | फ्लैग | API कुंजी |
|---|
| OpenAI | --model gpt-4o | OPENAI_API_KEY |
| Anthropic | --model claude-sonnet-4-5-20250929 | ANTHROPIC_API_KEY |
| MiniMax | --model MiniMax-M2.7 | MINIMAX_API_KEY |
| Ollama | --model ollama/llama3.1:8b | कोई नहीं |
| LiteLLM | --model any --litellm-url http://... | अलग-अलग |
| HTTP | --url http://your-agent.com/chat | कोई नहीं |
| क्षमता | AgentSeal | Snyk (agent-scan) | Pillar | Lakera | Mindgard |
|---|
| ओपन-सोर्स स्कैनर | हाँ | आंशिक* | नहीं | नहीं | नहीं |
| लोकल मशीन गार्ड (स्किल + MCP) | हाँ | हाँ | आंशिक | नहीं | नहीं |
| प्रॉम्प्ट रेड-टीमिंग | 225+ प्रोब | 20 अटैक गोल | हाँ | हाँ | हाँ |
| MCP टूल पॉइज़निंग डिटेक्शन | हाँ | हाँ | आंशिक | आंशिक | नहीं |
| टॉक्सिक डेटा फ़्लो विश्लेषण | हाँ | हाँ | आंशिक | नहीं | नहीं |
| रीयल-टाइम फ़ाइल मॉनिटरिंग | हाँ | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं |
| सार्वजनिक MCP सर्वर रजिस्ट्री | 6,600+ | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं |
| समर्थित एजेंट | 28 | 10+ | 2+ | N/A | N/A |
| लोकल LLM समर्थन (Ollama) | हाँ | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं |
| कोई API कुंजी आवश्यक नहीं (guard) | हाँ | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं |