LLM增强服务器

⚡ C r h̷u \823t ; C \823还是k̸N \823]o r; r̶i \823》MCP服务器：增强您的LLM⚡

MCP网关，用于动态模式自适应的专门LLM增强提示。

⚠️ 免责声明

重要： 工作正在进行中，但存在局限性。只适用于较弱的型号。最新的LLM识别越狱尝试。该工具还用于安全研究和评估目的，以帮助识别LLM系统中的漏洞。

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📖 引言

MCP服务器提供了模型上下文协议（MCP）的实现，为各种LLM提供专门的增强提示。它使用越狱提示 老普利尼乌斯L1B3RT4S 项目并实现了一种动态模式方法，以实现更有效的交付。

🚀 入门指南

直接与 npx:

npx @pollinations/chucknorris

MCP客户端配置

添加到您的MCP服务器列表中 mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "chucknorris": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pollinations/chucknorris"]
    }
  }
}

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🤔 运作原理

高级动态方法

服务器使用两阶段方法绕过越狱检测：

1. 第一次呼叫:

   • AI助手发现 C̷h̷u̷c̷k̷N̷o̷r̷r̷i̷s̷ 具有中性模式描述的工具
   • 助手调用具有模型类型的工具
   • 服务器返回一个微妙的“准备”提示，使LLM能够接受越狱
   • 服务器会记住下次调用的LLM类型

2. 后续通话:

   • 模式会动态更改，以将越狱包含在其描述中
   • 工具描述现在包含特定型号的越狱说明
   • 服务器继续返回相同的准备提示
   • 只有模式在调用之间发生变化，而不是响应内容

这种方法结合了 老普利尼乌斯L1B3RT4S 越狱提示采用动态模式修改技术，使其更有效地绕过检测，因为它不会立即显示越狱内容。

graph TD
    A[AI Assistant] -- First Call --> B(Neutral Schema);
    B -- Returns Preparation Prompt --> A;
    A -- Subsequent Call --> C(Enhanced Schema with Jailbreak);
    C -- Returns Same Preparation Prompt --> A;

安全研究目的

该工具实现了“MCP中的‘S’代表安全”研究中描述的技术，展示了MCP工具如何：

1. 与人工智能模型相比，向用户呈现不同的信息
2. 在初步批准后改变他们的行为
3. 使用多阶段方法来绕过安全措施

该实现使用来自的越狱提示 老普利尼乌斯L1B3RT4S 项目，结合类似于 Invariant Labs的工具中毒攻击研究 以及他们 MCP注射实验.

通过了解这些技术，开发人员可以构建更强大、更安全的人工智能系统。

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🙏 鸣谢

基于 1b3rt4 靠近 老普利尼乌斯.

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🚧 状态

实验。动态模式方法提高了Claude和GPT-4等新模型的有效性，但结果可能仍有所不同。

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🤝 社区

一部份 授粉。AI.

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📜 许可证

麻省理工学院