MCP Server Tool Poisoning
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MCP Server Tool Poisoning

该项目专注于在受控环境中实验和分析工具中毒技术,包括环境搭建、依赖安装和实验执行。
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7.5K

什么是Tool Poisoning实验?

Tool Poisoning实验是一个研究AI系统中工具中毒技术的项目,旨在安全可控的环境中分析和理解这些技术的影响。

如何使用Tool Poisoning实验?

通过简单的命令行界面启动服务器,然后按照屏幕提示执行特定实验。

适用场景

适用于AI安全研究人员、机器学习工程师和任何对AI系统安全性感兴趣的人士。

主要功能

可控实验环境
提供安全隔离的环境进行工具中毒实验,不会影响生产系统
多种传输协议
支持stdio等多种通信方式,便于本地和远程实验
实验框架
内置实验框架,可轻松添加新的测试场景和评估指标
优势
开源免费,可自由修改和扩展
清晰的实验设计和结果记录
适合教育和研究目的
局限性
需要基本的Python知识
目前仅支持命令行界面
实验规模受本地硬件限制

如何使用

获取项目代码
使用git克隆项目仓库到本地
安装依赖
进入项目目录并安装所需Python包
运行服务器
启动实验服务器,准备进行测试

使用案例

基础工具中毒测试
运行基本的中毒场景,观察系统行为变化
自定义实验配置
使用自定义参数测试特定中毒技术

常见问题

什么是工具中毒(Tool Poisoning)?
这个项目安全吗?会不会影响我的系统?
我需要什么技术背景才能使用这个项目?

相关资源

项目GitHub仓库
源代码和最新版本
AI安全基础教程
了解AI系统安全的基本概念
工具中毒技术白皮书
详细的技术背景和研究方法

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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