deepteam
Allows red-teaming against OpenAI-compatible endpoints, testing guardrails and attempting to bypass them to measure breaches.
This server does not currently have a deployable release on Glama. Follow the repository's setup instructions to install and configure it for your MCP client, including any required credentials and local dependencies.
deepteam-mcp
Expõe o DeepTeam (red-teaming de LLM) como ferramenta MCP via stdio, pra você testar guardrails por conversa no Claude Desktop.
Aponta o alvo pro sistema com guardrail (teu app atrás de LLM Guard, o Claude atrás do Straiker Defend, um gateway) e o DeepTeam mede o que fura.
Sem Docker. Roda direto num virtualenv do Python (3.10+). Nada de container, nada de Kali. Só
python -m venvepip.
Três modelos, de propósito separados
Papel | Quem é | Custo |
Alvo | o sistema atacado — Claude (Anthropic) ou qualquer endpoint OpenAI-compatível | teu |
Simulador | gera os ataques ( | tokens OpenAI |
Juiz | avalia se passou ( | tokens OpenAI |
Red-team queima crédito no simulador e no juiz, não só no alvo. Comece com
attacks_per_type=1e poucas vulnerabilidades. Dá pra trocar por modelo barato.
Related MCP server: AI Red Teaming MCP Server
Atacando o Claude — três camadas
"Claude Desktop" não é um endpoint, é um app. O DeepTeam precisa de um endpoint pra mandar o ataque e ler a resposta. Então escolha o que quer testar:
Alvo | O que mede | Config |
Claude via API | o guardrail do modelo (safety) |
|
API + system prompt | aproxima o Desktop (modelo + prompt) | acima + |
O app Desktop real | a superfície inteira, incl. inference hook / Straiker | não é endpoint — precisa dirigir a UI (computer-use). Fora do escopo deste server. |
O alvo default é claude-sonnet-5 via Anthropic. O simulador e o juiz do
DeepTeam continuam na OpenAI (chave barata) — eles não são o alvo.
Instalar (sem Docker)
Precisa só de Python 3.10+.
Opção A — script
git clone https://github.com/mbergo/deepteam-mcp.git ~/github/deepteam-mcp
cd ~/github/deepteam-mcp && ./install.shO install.sh cria um venv isolado em .venv/, instala tudo e imprime o bloco
pronto pro claude_desktop_config.json. Cole, preencha as chaves, reinicie o
Desktop.
Opção B — na mão (se preferir ver cada passo)
git clone https://github.com/mbergo/deepteam-mcp.git ~/github/deepteam-mcp
cd ~/github/deepteam-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txtDepois adicione ao claude_desktop_config.json
(~/.config/Claude/ no Linux, ~/Library/Application Support/Claude/ no macOS),
usando caminhos absolutos:
{
"mcpServers": {
"deepteam": {
"command": "/home/VOCE/github/deepteam-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["/home/VOCE/github/deepteam-mcp/server.py"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "sk-...", // simulador + juiz do DeepTeam
"TARGET_PROVIDER": "anthropic",
"TARGET_API_KEY": "sk-ant-...", // chave do alvo (Claude)
"TARGET_MODEL": "claude-sonnet-5"
// opcional: "TARGET_SYSTEM": "<system prompt p/ aproximar o Desktop>"
}
}
}
}Reinicie o Claude Desktop. A ferramenta deepteam aparece; peça "use
list_catalog".
Também funciona no Claude Code (
claude mcp add) e em qualquer cliente MCP que fale stdio — não só no Desktop.
Ferramentas expostas
list_catalog— vulnerabilidades e ataques disponíveis, e o alvo atual.red_team— roda a avaliação. Principais argumentos:vulnerabilities:["Bias","PromptLeakage"]ou com sub-tipos[{"name":"Bias","types":["race","gender"]}]single_turn_attacks:["PromptInjection","ROT13","Base64","Leetspeak"]multi_turn_attacks:["LinearJailbreaking","CrescendoJailbreaking"]attacks_per_type,simulator_model,evaluation_modeltarget_*pra sobrescrever o alvo por execução
Retorna o overview do risco, quantos ataques furaram (breaches) com amostras,
e salva o relatório completo em ~/deepteam-results/<timestamp>/.
Testando um guardrail — exemplo de conversa
"list_catalog" "red team contra PromptLeakage e PIILeakage, ataques PromptInjection e Base64, 2 por tipo"
Se o guardrail é bom, breaches ≈ 0. Cada breach é um caso concreto pra levar ao time — input, output e por que passou.
Aviso
Ferramenta ofensiva. Rode só contra alvo que você tem autorização para testar. Cada tool call é observável por camadas de monitoração (ex: Straiker Defend) — o que, num teste autorizado, é o teu próprio registro de escopo.
Licença
MIT.
This server cannot be deployed
Maintenance
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35-probe LLM/agent security red-team scan (injection, jailbreak, MCP abuse) with report.
Talk to your public-facing AI from any MCP client — Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, Windsurf.
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- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables automated adversarial safety probing and jailbreak fuzzing of AI systems through MCP, returning structured execution telemetry and output dossiers.8-
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables guardrail and trust testing by exposing realistic malicious tool patterns such as shell execution, credential dumping, and data exfiltration, all without network access.-