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Glama

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 venv e pip.

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 (gpt-3.5 default)

tokens OpenAI

Juiz

avalia se passou (gpt-4o default)

tokens OpenAI

Red-team queima crédito no simulador e no juiz, não só no alvo. Comece com attacks_per_type=1 e 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)

TARGET_PROVIDER=anthropic, TARGET_MODEL=claude-sonnet-5

API + system prompt

aproxima o Desktop (modelo + prompt)

acima + TARGET_SYSTEM="<prompt do Desktop>"

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.sh

O 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.txt

Depois 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_model

    • target_* 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.

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