Skip to main content
Glama
haruodev

tamperlens-mcp

tamperlens-mcp

MCP-сервер для Tamperlens — спрашивает, был ли документ отредактирован, сохранились ли его маскировки и безопасно ли читать его модели, до того, как он попадёт в контекст вашего агента.

// Claude Desktop / Claude Code — claude_desktop_config.json or .mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "tamperlens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tamperlens-mcp"],
      "env": { "TAMPERLENS_API_KEY": "tl_..." }
    }
  }
}

Для начала работы ключ не нужен — без ключа вы получаете анонимную квоту в 10 документов в час. Бесплатный ключ на tamperlens.com/account поднимает её до 50 в месяц без привязки карты.

Инструменты

Инструмент

Ответ

inspect_document

Бы ли файл изменён после того, как был написан? Добавления после первоначального сохранения, метаданные, противоречащие сами себе, отпечатки редактора, покрытие и целостность подписи, скрытый текст, макросы, следы ИИ-генерации в изображениях — и присутствует ли в нём текст, обращённый к языковой модели, а не к читателю.

check_redaction

Маскировка на самом деле что-то удалила? Накрытие текста чёрной плашкой прячет его от человека и ничего на удаляет из файла.

compare_documents

Это тот же файл, что и исходный, который уже у меня есть, без изменений?

Принимаются PDF; Word, Excel и PowerPoint (.docx, .xlsx, .pptx и их версии с макросами); а также JPEG, PNG, WebP, HEIC/HEIF и AVIF.

Related MCP server: @actalumen/mcp-server

Почему ты подносить это перед агентом

Документ читают два адресата, и только один из них видит страницу. Экстракторный пайплайне читают загодовок, ключевые слова, XMP-пакет, комментарии, имена вложений — поля, которые созданы для чтения отдередствиями. Текст, помещённый туда, может быть написан так, чтобы его выполняли, а не читали.

inspect_document сообщает об это до того, как файл попадёт в агента, а обнаруженная там полезная нагрузка в этом сервер безусловно изымается. Это не просто удобство: самые бы вероятный следующий читатель отчёта Tamperlens — это та же модель, которая как раз собралась был читать файл. Поэтому MCP-сервер, который спел бы фразу атакующего обратно in контекст завершил бы атаку, which только выявлен. Вы получаете поле, расположение а категории признаков. Вы не охните саму фразу.

Что этого не делает

  • Никаких локального анализа. Каждый инструмент — это тонкая обёртка над REST API Tamperlens on running deployment. Here нет вторго движка, который мог бы разойтись в первым.

  • Никаких вердиктов. Tamperlens сообщает сигналы риска with and with объясненлия, catalyst, не пишет «этот документ броков». Сочетайте их со свой логикой прийнятия решения.

  • Документ never попадает в контекст модели. Инструменты принимают путь в файле системы вызывающего столь и читают байты here. Be partial в Base64 в вызове инструмента протащila бы megabytes in обход to новый окno, чтобы отдать их сервису, которо му нужны байты, а не the model.

  • Ничто not сохранено. Файлы парсятся API и память и удаляются вместе с ответом.

Конфигурация

Переменная

По умолчанию

Значение

TAMPERLENS_API_KEY

нет

Необязательна. Без неё действует анонимная квота (10 документов/час).

TAMPERLENS_BASE_URL

https://tamperlens.com

Укажите на свой indивиду экземпляр.

Правочник по каждому сигналу · Можно ли вашей модели читать этот файл? · Связь по API · Позиция по безопасности и privacy

Лицензия MIT. Issues и исходный код: github.com/haruodev/tamperlens-mcp. Сервер, с которым она работает, — tamperlens.com, этот repo — только клиент MCP.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
2Releases (12mo)
Commit activity

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Protects AI agents from threats like prompt injection, jailbreaks, and SQL injection through a multi-layer scanning pipeline. It also enables PII redaction and rehydration to ensure data privacy during LLM interactions.
    12
    127
    1
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables content inspection, sanitization, containment, and quarantine for LLM security, preventing prompt injection and credential leaks.
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/haruodev/tamperlens-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server