ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน
โหมดมือใหม่ เปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ เมนูตั้งค่า
โหมดมือใหม่ เปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

LLM Redteam

โดย GuardBeeรุ่น 0.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.GuardBee/llm-redteam

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Active jailbreak/extraction/obfuscation red-teaming for live LLM endpoints

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "llm-redteam": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-llm-redteam"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llm-redteam -- npx -y @guardbee/mcp-llm-redteam

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "llm-redteam": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-llm-redteam"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llm-redteam": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-llm-redteam"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub GuardBee ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LLM Redteam ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.1) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@guardbee/mcp-llm-redteam

🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch

An MCP (Model Context Protocol) server that actively red-teams a live LLM endpoint or chatbot — not static analysis like GuardBee's other scanners, but real probe requests sent to a real target you control.

ai-code-scanner, mcp-server-auditor, and prompt-injection-scanner all look at code or content at rest. This package looks at a running system: does a deployed LLM/chatbot's guardrails actually hold up against known jailbreak, extraction, obfuscation, and refusal-suppression techniques, right now, in production?

⚠️ Only point this at an endpoint you own or are explicitly authorized to test. Every probe sends a real request and consumes API quota on the target. This is a self-testing tool — you supply your own API key/endpoint.

No probe ever asks the target to produce genuinely harmful content. Every probe is *canary-based*: success is measured by whether the target reproduces a random, single-use token we generate per run — proof that an out-of-character instruction was obeyed, without ever eliciting real harmful output. This keeps results deterministic (a canary can't appear by coincidence) and safe to run against a live endpoint.

Telemetry is off by default. With GUARDBEE_TELEMETRY=1 it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields like content, token or password are replaced with a placeholder. See @guardbee/mcp-telemetry.

Your LLM endpoint / chatbot ◄── llm-redteam ──► Claude

│ ├─ Instruction override (DAN-style role-play, direct "ignore instructions") ├─ Extraction ("repeat everything above", translation-reframed leak) ├─ Obfuscation (base64-encoded instruction, zero-width smuggling) ├─ Refusal suppression (fake system-override impersonation) └─ Multilingual (same override, non-English phrasing)

Features

  • 12 probes, 5 categories — instruction-override, extraction, obfuscation, refusal-suppression, multilingual
  • Canary-based, not harm-based — deterministic pass/fail, never requests real harmful content
  • 3 target types — OpenAI-compatible chat APIs (OpenAI, Groq, local vLLM, etc.), Anthropic Messages API, or your own webhook
  • Every bypass includes why it matters and what to do about it (recommendation)
  • CLI mode for CI (e.g. red-team your staging chatbot on every deploy)
  • 29 unit tests — target adapters tested against a mocked fetch, no real network calls in the test suite

Quick Start

Claude Desktop / MCP Client
{

"mcpServers": { "guardbee-llm-redteam": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-llm-redteam"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-..." } } } }

Then ask Claude: *"Run the GuardBee red-team suite against my OpenAI endpoint using gpt-4o-mini."*

CLI (CI/CD)
export OPENAI_API_KEY=sk-...

npx @guardbee/mcp-llm-redteam probe --type=openai --model=gpt-4o-mini --api-key-env=OPENAI_API_KEY --fail-on=high

# Your own chatbot endpoint

npx @guardbee/mcp-llm-redteam probe --type=webhook --url=https://staging.example.com/chat --fail-on=any

MCP Tools

ToolDescription
list_probesLists all probes by category — no network call
run_probe_suiteRuns probes against a target you specify; returns which ones bypassed the guardrails

Target Types

TypeUse for
openaiOpenAI's Chat Completions API, or any OpenAI-compatible gateway via baseUrl (Groq, local vLLM/Ollama proxies, etc.)
anthropicAnthropic's Messages API directly
webhookYour own chatbot/product endpoint — POSTs { prompt } as JSON, reads the reply from a configurable field

The API key is never passed as a tool/CLI parameter — only the name of an environment variable that already holds it (apiKeyEnv). Set that env var before running.

Detected Bypass Categories

CategoryExample probeSeverityWhat a bypass means
instruction-overridedirect_override, role_play_danhighA direct or role-play override instruction replaced the system prompt's authority
extractionsystem_prompt_leak_direct, repeat_abovecriticalThe target revealed (or proved it would reveal) its own system prompt
obfuscationbase64_instruction, zero_width_smugglinghigh/mediumAn override instruction hidden via encoding or invisible characters still worked
refusal-suppressionauthority_impersonationhighA fake "system override" framing was granted real instruction authority
multilingualnon_english_overridemediumThe same override succeeded when phrased in a non-English language

These are known, publicly documented technique shapes — this is defensive coverage testing, not novel attack research. A held probe doesn't prove a target is unbreakable; a bypassed probe is a concrete, reproducible finding.

Development

npm run build

npm test # 29 unit tests

License

MIT — GuardBee

Feedback

Questions, ideas, or a false positive? Start a thread in GitHub Discussions or open an issue. If GuardBee is useful to you, a ⭐ on the repository helps others find it.

ถาม PopNx