JinDaGe - Garak-MCP MCP Details

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README

🚀 MCP 服务器用于 Garak LLM 漏洞扫描器

这是一个轻量级的 MCP（模型上下文协议）服务器，专为 Garak 打造，可助力进行 LLM 漏洞扫描。

示例链接： https://github.com/user-attachments/assets/f6095d26-2b79-4ef7-a889-fd6be27bbbda

🚀 快速开始

本 MCP 服务器可用于 Garak 进行 LLM 漏洞扫描，通过提供的一系列工具，能方便地列出模型类型、模型、攻击探测器，获取报告以及运行攻击等操作。

✨ 主要特性

提供多种工具，可列出可用的模型类型、模型、Garak 攻击/探测器，获取报告并运行攻击。
支持多种模型类型，如 ollama、openai、huggingface、ggml。
可在多个平台上进行测试，如 Cursor 和 Claude Desktop。

📦 安装指南

先决条件

Python 3.11 或更高版本：此项目要求 Python 3.11 或更晚版本。
```
# 检查你的 Python 版本
python --version
```
安装 uv：一个快速的 Python 包安装程序和解析器。
```
pip install uv
```
或使用 Homebrew：
```
brew install uv
```
可选：Ollama：如果你希望运行 Ollama 模型的攻击，请确保 Ollama 服务器正在运行。
```
ollama serve
```

安装步骤

克隆此仓库：

git clone https://github.com/BIGdeadLock/Garak-MCP.git

配置你的 MCP 主机（如 Claude Desktop、Cursor 等）：

{
  "mcpServers": {
    "garak-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "path-to/Garak-MCP", "run", "garak-server"],
      "env": {}
    }
  }
}

📚 详细文档

提供的工具

概述

| 名称 | 描述 | |------|-------------| | list_model_types | 列出所有可用的模型类型（ollama、openai、huggingface、ggml） | | list_models | 根据给定的模型类型列出所有可用模型 | | list_garak_probes | 列出所有可用的 Garak 攻击/探测器 | | get_report | 获取上次运行的报告 | | run_attack | 使用指定模型和探测器运行攻击 |

详细描述

list_model_types
- 列出所有可用于攻击的所有模型类型
- 返回支持的模型类型的列表（ollama、openai、huggingface、ggml）
list_models
- 根据给定的模型类型列出所有可用模型
- 输入参数：
  - model_type（字符串，必需）：要列出的模型类型（ollama、openai、huggingface、ggml）
- 返回指定类型的可用模型列表
list_garak_probes
- 列出所有可用的 Garak 攻击/探测器
- 返回所有可用的攻击/探测器列表
get_report
- 获取上次运行的报告
- 返回报告文件的路径
run_attack
- 使用指定模型和探测器运行攻击
- 输入参数：
  - model_type（字符串，必需）：要使用的模型类型
  - model_name（字符串，必需）：要使用的模型名称
  - probe_name（字符串，必需）：要使用的攻击/探测器名称
- 返回发现的漏洞列表

🔧 技术细节

已测试的平台

[X] Cursor
[X] Claude Desktop

未来步骤

[ ] 添加对 Smithery AI 的支持：Docker 和配置
[ ] 改进报告功能
[ ] 测试和验证 OpenAI 模型（GPT-3.5、GPT-4）
[ ] 测试和验证 HuggingFace 模型
[ ] 测试和验证本地 GGML 模型

Garak-MCP