GenPark Prompt Injection Canary Leak Sentinel

io.github.alphaparkinc由 GitHub 帳號 alphaparkinc 發布v1.0.1更新於 Nov 2, 2026

HMAC-signed zero-width invisible canary token generator and output response leak auditor

已驗證STDIO僅桌面安全與監控AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

產生 HMAC 簽章的零寬不可見金絲雀權杖，並稽核模型輸出是否外洩這些權杖的本機 Python MCP 伺服器。

可以做什麼
  • 產生由零寬不可見字元構成的 HMAC 簽章金絲雀權杖。
  • 稽核模型輸出回應，偵測金絲雀權杖是否外洩。
  • 用於圍繞提示注入與資料外洩的 LLM 防護檢查。
  • 以 Python 標準函式庫腳本形式在本機執行，沒有第三方相依套件。
適用情境
適合在需要測試或監控 LLM 流程是否因提示注入而外洩資料時使用：植入不可見金絲雀權杖，再檢查它是否出現在回應中。
執行需求
需要本機 Python 3 執行環境；README 將其設定為以 python mcp_server.py 啟動的 stdio 伺服器。未宣告任何環境變數、標頭或身分驗證。
安裝前請注意
所附資料未說明 HMAC 簽章金鑰如何保存，使用前應確認金鑰存放位置。此稽核只能發現它自行植入的金絲雀，並不構成通用的安全保證。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 GenPark Prompt Injection Canary Leak Sentinel，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

genpark-prompt-injection-canary-leak-sentinel-skill

[Verified by Smithery] [LinkedIn] [Website]

HMAC-signed zero-width invisible canary token generator and output response leak auditor for LLM guardrails

Quick Installation & MCP Integration

Add to your Claude Desktop or Cursor configuration:

json
{  "mcpServers": {    "genpark-prompt-injection-canary-leak-sentinel-skill": {      "command": "python",      "args": ["mcp_server.py"]    }  }}

Zero Dependencies

Implemented entirely in Python 3 standard library.

來源：README.md，提交 02f1603

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Oct 19, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 40%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。