agentseal

Kit de segurança para agentes de IA. Testes de red-team, detecção de envenenamento de MCP,
verificação de arquivos de habilidade, rastreamento de fluxos de dados tóxicos. Mais de 225 testes em 28 agentes.

Documentação · Registro MCP · Painel · Blog

Início Rápido

pip install agentseal    # ou: npm install agentseal
agentseal guard          # escaneie sua máquina - sem necessidade de chave API

É isso. O AgentSeal encontra arquivos de habilidade perigosos, configurações de servidor MCP envenenadas e caminhos de exfiltração de dados em todos os agentes de IA da sua máquina.

Quer testar um prompt de sistema contra ataques adversariais?

agentseal scan --prompt "Você é um assistente prestativo..." --model ollama/llama3.1:8b  # gratuito, local
agentseal scan --prompt "Você é um assistente prestativo..." --model gpt-4o              # nuvem

O que cada comando faz?

*Gratuito com Ollama. Provedores em nuvem (OpenAI, Anthropic, etc.) exigem uma chave API.

Guard

Escaneia todas as configurações de agentes de IA na sua máquina. Sem chave API, sem chamadas de rede – tudo é executado localmente.

Agentes suportados: 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

O Guard executa um pipeline de detecção de seis estágios em cada arquivo que encontra:

1. Assinaturas de padrões – padrões maliciosos conhecidos (acesso a credenciais, URLs de exfiltração, comandos shell)
2. Desofuscação – decodifica tags Unicode, Base64, substituições BiDi, caracteres de largura zero, confusables TR39
3. Análise semântica – similaridade de embeddings (MiniLM-L6-v2) captura ataques reformulados que contornam padrões
4. Rastreamento de baseline – hashes SHA-256 detectam alterações na configuração desde sua última verificação (detecção de rug-pull)
5. Enriquecimento de registro – pontuações de confiança ao vivo do Registro de Segurança MCP (mais de 6.600 servidores)
6. Regras personalizadas – regras YAML para impor políticas específicas da organização

agentseal guard init             # gera .agentseal.yaml política de projeto
agentseal guard --output sarif   # SARIF para a guia de Segurança do GitHub
agentseal guard --output json    # saída legível por máquina
agentseal guard --no-diff        # pula a seção de delta da baseline
agentseal guard test             # valida suas regras personalizadas

Scan

Testa um prompt de sistema contra 225 sondas de ataque adversariais: 82 técnicas de extração, 143 técnicas de injeção e 8 transformações de mutação adaptativa. Retorna uma pontuação de confiança determinística.

Como funciona a detecção: As sondas de injeção incorporam uma string canário única (por exemplo, SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED). Se o canário aparecer na resposta, a sonda vazou. As sondas de extração usam correspondência de n-gramas contra o prompt de verdade fundamental. Sem juiz LLM – mesma entrada, mesmo resultado, sempre.

Pontuação de confiança (0–100):

# OpenAI
agentseal scan --prompt "Você é um assistente prestativo..." --model gpt-4o

# Anthropic
agentseal scan --prompt "Você é um assistente prestativo..." --model claude-sonnet-4-5-20250929

# Ollama (gratuito, local)
agentseal scan --prompt "Você é um assistente prestativo..." --model ollama/llama3.1:8b

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

# A partir de um arquivo
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o

CI/CD

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

Código de saída 1 se a pontuação de confiança estiver abaixo do limite. Use --output sarif para integração com a guia de Segurança do GitHub.

Scan-MCP

Conecta-se a um servidor MCP ativo via stdio ou SSE. Enumera todas as ferramentas, depois executa cada descrição por meio de correspondência de padrões, desofuscação, similaridade semântica e classificação opcional por LLM. Gera uma pontuação de confiança por servidor.

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

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

Detecta envenenamento de descrição de ferramenta – instruções ocultas embutidas nas descrições de ferramenta que fazem o agente exfiltrar dados, executar comandos ou substituir a intenção do usuário.

Shield

Observador de arquivos em tempo real para caminhos de configuração de agente. Notificações na área de trabalho quando surgem ameaças. Coloca automaticamente em quarentena arquivos com payloads detectados.

pip install agentseal[shield]   # inclui watchdog + dependências de notificação na área de trabalho
agentseal shield

Monitora os mesmos caminhos que o guard escaneia, mas de forma contínua. Útil para detectar ataques à cadeia de suprimentos onde um npm install ou pip install modifica silenciosamente suas configurações de agente.

Como Funciona

graph TD
    U["Usuário"] -->|prompt| A["Agente de IA (LLM)"]
    A -->|chamada de ferramenta| M1["Servidor MCP\n(sistema de arquivos)"]
    A -->|chamada de ferramenta| M2["Servidor MCP\n(slack)"]
    A -->|chamada de ferramenta| M3["Servidor MCP\n(banco de dados)"]

    M1 -->|lê| FS["~/.ssh/\n~/.aws/\n~/Documents/"]
    M2 -->|lê| SL["Mensagens\nCanais"]
    M3 -->|consulta| DB["Tabelas\nCredenciais"]

    SL -.->|"fluxo tóxico"| M1
    M1 -.->|"exfiltração"| 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["Arquivos de Habilidade\nConfigs MCP"] --> P["Assinaturas\nde Padrões"]
    P --> D["Desofuscação\n(Tags Unicode,\nBase64, BiDi,\nZWC, TR39)"]
    D --> S["Análise\nSemântica\n(MiniLM-L6-v2)"]
    S --> B["Rastreamento\nde Baseline\n(SHA-256)"]
    B --> R["Enriquecimento\nde Registro"]
    R --> RU["Regras\nPersonalizadas"]
    RU --> OUT["Relatório +\nGravidade"]

    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 Python

from agentseal import AgentValidator

validator = AgentValidator.from_openai(
    client=openai.AsyncOpenAI(),
    model="gpt-4o",
    system_prompt="Você é um assistente prestativo...",
)
report = await validator.run()
print(f"Pontuação de confiança: {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")

# Função personalizada - traga seu próprio agente
validator = AgentValidator(agent_fn=my_agent, ground_truth_prompt="...")

API TypeScript

npm install agentseal

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

const validator = AgentValidator.fromOpenAI(new OpenAI(), {
  model: "gpt-4o",
  systemPrompt: "Você é um assistente prestativo...",
});

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

O pacote npm fornece os mesmos comandos CLI (agentseal guard, scan, scan-mcp, shield) e uma API TypeScript programática.

Provedores Suportados

Registro de Segurança MCP

Mais de 6.600 servidores MCP verificados e pontuados quanto a riscos de segurança. Pesquise por nome, veja descobertas, confira pontuações de confiança antes de instalar.

agentseal.org/mcp

Requisitos

• Python 3.10+ ou Node.js 18+
• guard, shield, scan-mcp funcionam offline sem chave API
• scan requer um LLM – use Ollama para inferência local gratuita, ou forneça uma chave de API em nuvem

Pro

O AgentSeal Pro é para equipes de segurança que realizam avaliações contínuas. Ele estende o scanner de código aberto com:

• Sondas de envenenamento de ferramentas MCP (+45) – rug-pull, shadowing, injeção entre ferramentas
• Sondas de envenenamento RAG (+28) – injeção em documentos, manipulação de recuperação
• Sondas de ataque multimodal (+13) – injeção de prompt em imagens, jailbreaks de áudio, esteganografia
• Mapeamento de genoma comportamental – perfil de como um agente responde em diferentes dimensões de ataque
• Relatórios em PDF e painel – relatórios exportáveis para conformidade e revisão de partes interessadas

Por que AgentSeal?

*O CLI do Snyk agent-scan é Apache-2.0. A plataforma Evo, Agent Guard e red-teaming são SaaS proprietários.

Contribuindo

Encontrou uma lacuna de detecção, um falso positivo ou quer adicionar uma nova sonda? Veja CONTRIBUTING.md para instruções de configuração e o processo de PR.

• Relatar problemas: github.com/AgentSeal/agentseal/issues
• Catálogo de sondas: PROBES.md – lista completa de todas as 225 sondas de ataque com técnicas e gravidade

Licença

FSL-1.1-Apache-2.0