agent-opfor v0.10.1
AI 에이전트 및 MCP 서버를 위한 오픈소스 적대자 모의
AI 에이전트, LLM 앱, MCP 서버를 위한 오픈소스 적대자 에뮬레이션입니다.
실제 공격자가 하는 것처럼 AI를 테스트하세요 — CLI, IDE, 또는 팀의 누구나 사용할 수 있는 브라우저 확장에서.
웹사이트 · 문서 · GitHub · 브라우저 확장 · Discord
OPFOR는 Opposition Force (반군)의 약자로, 군사 훈련에서 적군 역할을 수행하는 부대를 가리키는 용어입니다. 실제 공격이 오기 전에 그것이 어떤 느낌인지 나머지 군대가 배울 수 있도록 말이죠. 우리는 이 아이디어에서 도구 이름을 따왔습니다: AI 에이전트를 더 잘 방어하려면, 먼저 공격해야 합니다.
왜 우리가 이것을 만들었나
지난 10년 동안 우리는 90개의 스타트업을 위해 130개의 제품을 출시했습니다. 지난 18개월 동안, 그 제품의 거의 모든 것이 AI 에이전트를 포함하고 있었고 — 그리고 그 팀들 모두가 테스트할 때 같은 벽에 부딪혔습니다.
그래서 우리는 OPFOR를 만들었습니다. 먼저 우리 자신을 위해. 이제 오픈소스로 공개합니다.
Apache 2.0. 인도에서 만들었습니다.
빠른 시작
npm install -g @keyvaluesystems/agent-opfor-cli
export OPENAI_API_KEY=your-key # 또는 GEMINI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY 등
원샷 — 설정 마법사를 실행하고 즉시 스캔을 시작합니다:
opfor run
두 단계 — 재사용하거나 CI에 커밋할 수 있는 설정을 저장합니다:
opfor setup # 마법사가 .opfor/configs/에 설정을 저장합니다
opfor run --config .opfor/configs/<file> # 저장된 설정으로 언제든지 실행합니다
https://github.com/user-attachments/assets/a6a3cff2-2cf9-4486-944e-ac0163e7ea04
opfor가 하는 일
Opfor는 AI 에이전트의 전체 표면 — 프롬프트, 도구, MCP 서버, 메모리, 다중 턴 추론 — 을 레드팀(red-team)합니다. OWASP LLM Top 10, OWASP Agentic AI Top 10, OWASP MCP Top 10, OWASP API Security, EU AI Act 편향(bias) 제품군에 대한 표적 공격을 생성하고, 이를 대상에 발사한 후 LLM으로 각 응답을 평가합니다.
이 분야의 대부분의 레드팀 도구는 한 가지 — 프로브 라이브러리, 개발자 평가기, 프로그래매틱 프레임워크 — 에 탁월합니다. Opfor는 하나의 도구로 더 많은 영역을 다룹니다:
- 비개발자용 브라우저 확장 — 팀의 누구나 배포된 챗봇을 레드팀할 수 있으며, 코드, 환경 변수, YAML이 필요 없습니다
- opfor를 MCP 서버로 실행 — Cursor 또는 Claude Desktop에서 AI 코딩 에이전트가 자연어를 통해 다른 에이전트들을 레드팀하게 하세요
- 하나의 도구로 전체 OWASP 커버리지 — LLM Top 10, Agentic AI Top 10, MCP Top 10, API Security Top 10
- 블랙박스 없음 — 모든 공격 프롬프트, 요청, 응답, 판정 결과가 기록됩니다; 재현 가능, 감사 가능, 포크 가능
- 모델뿐만 아니라 에이전트를 위해 설계 — 처음부터 도구 호출, MCP, 메모리, 다중 턴 상태를 위해 제작됨
- 추적 인식 — Langfuse 및 Netra와 통합되어 LLM 판정자가 에이전트가 내부적으로 무엇을 했는지 볼 수 있으며, 말한 내용뿐만 아니라
opfor를 실행하는 다섯 가지 방법
팀의 다른 사람들은 다른 진입점이 필요합니다. Opfor는 다섯 가지를 제공합니다.
| 모드 | 방법 | 가장 적합한 대상 |
|---|---|---|
| 🖥️ CLI | opfor setup → opfor run | 엔지니어, CI/CD, 터미널 중심 워크플로 |
| 🌐 브라우저 확장 | 확장을 설치하고, 채팅 인터페이스에서 아이콘을 클릭하세요 | 제품 관리자, 디자이너, QA, 보안 분석가 — 코드를 작성할 수 없거나 작성하지 않으려는 모든 사람 |
| 🤖 MCP 서버 | Cursor 또는 Claude Desktop에 opfor를 등록한 후 채팅에서 요청하세요 | 다른 에이전트를 테스트하는 AI 코딩 에이전트 |
| ⚡ Skills | /opfor-setup · /opfor-run · /opfor-mcp-setup · /opfor-mcp-run | IDE 내에서 한 번의 명령으로 테스트하려는 개발자 |
| 📦 SDK | npm install @keyvaluesystems/agent-opfor-sdk, 그 다음 코드에서 run / hunt 호출 | 프로그래매틱 레드팀 및 사용자 정의 워크플로 |
다섯 가지 모두 동일한 평가기, 공격 템플릿, 판정 로직을 공유합니다.
→ CLI 참조 · 브라우저 확장 설정 · MCP 설정 · Skills 설정 · SDK 참조 · 세션 처리
작동 방식
스캔을 실행하면 opfor는:
- 대상 정보를 가져옵니다 — 에이전트에 연결하여 사용 가능한 도구, MCP 엔드포인트, 기능을 감지합니다
- 카테고리별로 공격을 계획합니다 — 선택한 제품군의 각 평가기에 대해 표적화된 프롬프트를 생성합니다
- 공격을 에뮬레이트합니다 — 다중 턴 적대적 대화(실제 요청, 실제 응답)를 실행합니다
- 판정기로 평가합니다 — LLM 판정기가 각 응답을 pass/fail + 근거와 함께 분류합니다
- 보고서를 생성합니다 — 탐색용 HTML, CI/CD용 JSON, 모든 아티팩트가 재현성을 위해 기록됩니다
각 실행은 .opfor/reports/run-report-<compactTs>-<slug>-<shortId>/ 아래의 자체 하위 폴더에 위치하며 <slug>-report.html 및 <slug>-report.json을 포함합니다. 자율적인 opfor hunt 실행은 hunt-report-<compactTs>-<slug>-<shortId>/ 아래에 동일한 레이아웃을 사용합니다.
평가기 커버리지
Opfor는 산업 표준에 매핑된 큐레이팅된 제품군을 제공합니다. 제품군을 선택하거나 개별 평가기를 실행하세요.
| 제품군 ID | 표준 | 초점 |
|---|---|---|
owasp-llm-top10 | OWASP LLM Top 10 (2025) | 프롬프트 인젝션, 탈옥, 민감 정보 노출, 시스템 프롬프트 누출 |
owasp-agentic-ai | OWASP Agentic AI Top 10 | 과도한 권한, 도구 오용, 에이전트 목표 하이재킹, 메모리 오염 |
owasp-mcp-top10 | OWASP MCP Top 10 (2025) | 비밀 노출, 범위 확대, 도구 설명 인젝션, SSRF |
owasp-api | OWASP API Security Top 10 | BOLA, BFLA, SQL 인젝션 |
eu-ai-act-bias | EU AI Act — 편향 | 연령, 성별, 인종, 장애 |
추적 인식 테스트
opfor를 관찰 가능성 스택에 연결하면 LLM 판정기가 최종 응답뿐만 아니라 모든 도구 호출, 검색, 중간 추론 단계를 볼 수 있습니다. 바로 사용 가능하게 opfor는 Langfuse 및 Netra 와 통합됩니다.