⚡ ChuckNorris MCP Server: 提升您的LLM ⚡

<p align="center"> <img src="./assets/chucknorris-icon.png" width="150" alt="ChuckNorris MCP 图标"/> </p>

用于特定LLM增强提示的MCP网关，具有动态模式适应性。

⚠️ 免责声明

重要： 正在进行中的工作，存在限制。仅适用于较弱的模型。最新的LLMs能够识别越狱尝试。此工具也旨在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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📖 简介

ChuckNorris MCP Server 提供了Model Context Protocol (MCP) 的实现，向各种LLMs提供专门的增强提示。它使用来自 elder-plinius' L1B3RT4S 项目的越狱提示，并采用动态模式方法以更有效地传递。

🚀 快速开始

直接使用 npx 运行：

npx @pollinations/chucknorris

MCP 客户端配置

在 mcp_config.json 中添加到您的MCP服务器列表中：

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

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🤔 工作原理

高级动态方法

该服务器使用两阶段方法来绕过越狱检测：

1. 首次调用：

   • AI助手发现带有中性模式描述的 ChuckNorris 工具
   • 助手使用其模型类型调用该工具
   • 服务器返回一个微妙的“准备”提示，使LLM对越狱变得敏感
   • 服务器记住LLM类型以备下次调用

2. 后续调用：

   • 模式动态变化，包括越狱在其描述中
   • 工具描述现在包含针对特定模型的越狱指令
   • 服务器继续返回相同的准备提示
   • 调用之间只有模式变化，而不是响应内容

这种方法结合了 elder-plinius' L1B3RT4S 的越狱提示与动态模式修改技术，使其更有效地绕过检测，因为它不会立即呈现越狱内容。

graph TD
    A[AI助手] -- 首次调用 --> B(中性模式);
    B -- 返回准备提示 --> A;
    A -- 后续调用 --> C(增强模式带越狱);
    C -- 返回相同准备提示 --> A;

安全研究目的

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

1. 向用户和AI模型展示不同的信息
2. 在初始批准后改变行为
3. 使用多阶段方法可能绕过安全措施

实现使用了来自 elder-plinius' L1B3RT4S 项目的越狱提示，结合了类似于 Invariant Labs的工具中毒攻击研究 和他们的 MCP注入实验 的动态模式修改技术。

通过理解这些技术，开发者可以构建更加健壮和安全的AI系统。

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🙏 致谢

基于 L1B3RT4S 由 elder-plinius。

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🚧 状态

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

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🤝 社区

属于 Pollinations.AI。

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📜 许可证

MIT