Llamator MCP

LLAMATOR

用于llamator的MCP服务器：自动化LLM红队工作流程

 

概述

此存储库提供了一个面向生产的服务包装器 羊驼 用于自动化LLM红队。 它暴露了两个集成表面：

• HTTP API（FastAPI） 用于作业提交、作业状态检索和工件访问。
• MCP服务器（流式HTTP传输） 对于代理/工具集成，启用LLAMATOR运行作为

工具。

执行是异步的，并通过以下方式进行编排 ARQ+Redis。工件上传到 MinIO 并被检索 通过预签名的URL（返回为JSON；API不重定向）。

能力

• Redis中持久状态的异步测试运行。
• 请求带有秘密编辑的持久性：

- API密钥不是以明文存储的。 - 存储的有效载荷仅包括布尔标记（例如。 api_key_present).

• 工件生命周期管理：

- 工人在以下位置创建本地工件 LLAMATOR_MCP_ARTIFACTS_ROOT//.... - 工件作为名为的存档上传到MinIO artifacts.zip. - HTTP API可以在作业前缀下列出可用对象，并解析预先签名的下载链接。

• 通过为HTTP和MCP接口提供可选的API-key保护 X-API-Key.
• 支持API密钥授权的OpenAPI架构（Swagger UI）。
• Prometheus指标在 /metrics.

部署（Docker Compose）

要求：

• 码头工人
• Docker Compose

启动整个堆栈：

docker compose up --build

默认服务终结点：

• HTTP API： http://localhost:8000
• MinIO S3端点： http://localhost:9000
• MinIO控制台： http://localhost:9001

健康检查：

curl -sS http://localhost:8000/v1/health

配置

所有配置都是通过前缀为的环境变量提供的 LLAMATOR_MCP_. 完整的参考文献可在 DOCUMENTATION.md.

典型的本地设置：

cp .env.example .env

关键配置类别：

• 瑞迪斯：用于作业队列和状态存储的连接DSN。
• MinIO：S3兼容的工件存储。
• 攻击/判断模型：LLAMATOR执行的OpenAI兼容端点。
• API安全：可选 X-API-Key 保护。
• 作业执行：超时、TTL和重试行为。

HTTP API使用

创建跑步记录

curl -sS -X POST "http://localhost:8000/v1/tests/runs" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: " \
  -d '{
    "tested_model": {
      "kind": "openai",
      "base_url": "http://host.docker.internal:1234/v1",
      "model": "llm",
      "api_key": "lm-studio"
    },
    "run_config": { "enable_reports": false },
    "plan": { "preset_name": "owasp:llm10", "num_threads": 1 }
  }'

答复包括：

• job_id （uuid4十六进制，32个字符）
• status (queued | running | succeeded | failed)
• created_at （UTC时间戳）

检索作业状态

curl -sS "http://localhost:8000/v1/tests/runs/" \
  -H "X-API-Key: "

答复包括：

• status：当前作业状态
• result：聚合指标（成功时）
• error：错误详细信息（失败时）
• error_notice：紧凑的面向用户的错误消息（失败时）

人工制品

列出可用于作业的对象：

curl -sS "http://localhost:8000/v1/tests/runs//artifacts" \
  -H "X-API-Key: "

解析特定对象的预签名下载URL：

curl -sS "http://localhost:8000/v1/tests/runs//artifacts/
" \
  -H "X-API-Key: "

下载端点返回一个JSON有效负载，其中包含 download_url 并且不发出重定向。

MCP接口

MCP服务器被挂载到FastAPI应用程序中（默认挂载路径： /mcp)并使用流式HTTP传输。

外露工具：

• create_llamator_run：提交作业，等待完成，返回聚合指标和（如果可用）预签名

的URL artifacts.zip.

• get_llamator_run：返回已完成作业的聚合指标和可选工件存档URL。

这两个工具都返回一致的响应模式：

{
  "job_id": "string",
  "aggregated": {
    "attack_name": {
      "metric": 0
    }
  },
  "artifacts_download_url": "string or null",
  "error_notice": "string or null"
}

协议注释、标题和示例记录在 DOCUMENTATION.md.

安全模型

• 如果 LLAMATOR_MCP_API_KEY 为空，身份验证已禁用。
• 如果已配置，受保护的HTTP路由和MCP应用程序需要 X-API-Key: .

本地开发

安装依赖项：

poetry install

运行API服务器：

uvicorn llamator_mcp_server.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

运行worker：

arq llamator_mcp_server.worker_settings.WorkerSettings

教程

带有分步示例的Jupyter笔记本可在以下网址获得 notebooks/llamator_mcp_server_tutorial.ipynb. 它表明：

• 使用curl的HTTP API
• MCP JSON-RPC协议交互
• 轮询作业完成情况
• 文物检索

测试

集成测试位于 llamator-mcp-server/tests 并依靠 tests/.env.test.

运行：

pytest -q

许可证📜

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