GuardBee MCP Security Scanners

guardbee-mcp

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guardbee.ai — Copiloto de Seguridad de IA para sitios web.

La familia de servidores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) de GuardBee: un monorepo único, paquetes npm independientes.

Paquetes

Paquete	npm	Descripción
packages/ai-code-scanner	@guardbee/mcp-ai-code-scanner	Escanea un código base en busca de patrones inseguros de integración LLM/IA (claves expuestas al cliente, manejo inseguro de salidas, agencia excesiva, PII→prompt, inyección de prompts)
packages/compliance-checker	@guardbee/mcp-compliance-checker	Verificaciones de cumplimiento KVKK/GDPR/CCPA
packages/dependency-auditor	@guardbee/mcp-dependency-auditor	Escaneo de CVE para dependencias npm/pip/cargo (OSV)
packages/dns-intelligence	@guardbee/mcp-dns-intelligence	Enumeración de registros DNS, detección de configuraciones incorrectas y subdominios colgantes
packages/db-gateway	@guardbee/mcp-db-gateway	Puerta de enlace compatible con KVKK/GDPR entre un LLM y una base de datos (enmascaramiento de PII, RBAC, limitación de velocidad, registro de auditoría consultable; adaptadores Prisma/Postgres/MySQL/SQLite/MongoDB; soporte opcional de insertar/actualizar/eliminar)
packages/mcp-server-auditor	@guardbee/mcp-server-auditor	Escanea las definiciones de herramientas de otros servidores MCP en busca de patrones inseguros (agencia excesiva, sinks de shell/eval/SQL/SSRF, esquemas flexibles, secretos codificados, CORS comodín)
packages/prompt-injection-scanner	@guardbee/mcp-prompt-injection-scanner	Escanea contenido RAG/páginas extraídas en busca de inyección indirecta de prompts (anulación de instrucciones, tokens falsificados de rol/plantilla de chat, texto oculto, dirección directa "Querido IA", instrucciones de exfiltración de datos)
packages/llm-redteam	@guardbee/mcp-llm-redteam	Realiza red-teaming activo en un endpoint/chatbot LLM en vivo con sondas de jailbreak/extracción/ofuscación basadas en canarios (objetivos OpenAI/Anthropic/webhook)
packages/model-scanner	@guardbee/mcp-model-scanner	Escanea archivos de modelos ML (PyTorch, pickle, safetensors, Keras/H5, ONNX) en busca de riesgos en la cadena de suministro: globales peligrosos de deserialización pickle, encabezados safetensors disfrazados/malformados, RCE en capa Lambda de Keras, path traversal en datos externos ONNX
packages/vector-store-scanner	@guardbee/mcp-vector-store-scanner	Sonda endpoints de bases de datos vectoriales (Weaviate, Qdrant, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch, Redis, Postgres/pgvector) en busca de exposición no autenticada de embeddings y datos RAG
packages/prompt-leak-scanner	@guardbee/mcp-prompt-leak-scanner	Detecta credenciales filtradas y PII (claves API, TC Kimlik No, tarjetas de crédito, IBANs) en prompts LLM salientes: como herramientas de escaneo MCP y como proxy inverso en vivo frente a una API LLM real
packages/agent-graph-auditor	@guardbee/mcp-agent-graph-auditor	Construye un grafo de alcanzabilidad en configuraciones de orquestación multiagente (LangGraph, CrewAI, AutoGen/ag2) para encontrar agencia excesiva transitiva: un agente que alcanza una herramienta peligrosa solo mediante delegación a otro agente
packages/tool-poisoning-scanner	@guardbee/mcp-tool-poisoning-scanner	Escanea definiciones de herramientas de servidores MCP en busca de envenenamiento de herramientas (instrucciones ocultas incrustadas en la descripción de una herramienta) y desajustes de diputado confundido (una herramienta de sonido de solo lectura cuyo manejador tiene un sink de shell/eval/escritura de archivos/volcado de entorno)
packages/rug-pull-detector	@guardbee/mcp-rug-pull-detector	Se conecta en vivo a otro servidor MCP (stdio/HTTP), establece una línea base de su respuesta tools/list y detecta un "tirón de alfombra MCP": la descripción/esquema/anotaciones de una herramienta cambian silenciosamente después de que ya fue aprobada
packages/memory-poisoning-scanner	@guardbee/mcp-memory-poisoning-scanner	Escanea código de agentes en busca de envenenamiento de memoria: entrada no confiable escrita en memoria persistente entre sesiones (memoria archivada/núcleo estilo MemGPT, o un almacén vectorial a largo plazo) que luego se recupera y se confía como contexto
packages/oauth-auditor	@guardbee/mcp-oauth-auditor	Escanea el propio código de autorización de un servidor MCP en busca de anti-patrones OAuth 2.1 mencionados en las Consideraciones de Seguridad de la especificación MCP: paso de tokens, validación de audiencia faltante, SSRF en descubrimiento OAuth/OIDC, PKCE faltante, validación flexible de redirect_uri, secretos de cliente codificados
packages/a2a-auditor	@guardbee/mcp-a2a-auditor	Escanea la implementación del protocolo Agent2Agent (A2A) de un agente (TypeScript y Python) en busca de anti-patrones encontrados en el código fuente de los propios SDK de referencia: fetch de webhooks de notificación push no autenticados (SSRF), Agent Cards sin requisito de autenticación, credenciales incrustadas en metadatos de Agent Card servidos públicamente
packages/slopsquat-scanner	@guardbee/mcp-slopsquat-scanner	Verifica cada dependencia declarada en el manifiesto propio de un proyecto (package.json, requirements.txt, pyproject.toml) contra el registro real npm/PyPI: marca nombres que no existen en absoluto (probablemente alucinados por LLM, es decir, slopsquatting) y nombres que existen pero se publicaron solo muy recientemente
packages/unbounded-consumption-auditor	@guardbee/mcp-unbounded-consumption-auditor	Escanea código de aplicaciones LLM/agente en busca de Consumo Ilimitado ("denegación de billetera", OWASP LLM Top 10 2026 #6): límites de tokens de salida faltantes, timeouts faltantes en llamadas HTTP LLM hechas a mano, bucles ilimitados de llamadas a herramientas/reintentos de agentes, límites de seguridad del framework deshabilitados explícitamente (max_iterations de LangChain, max_turns de openai-agents) y manejadores de herramientas MCP sin limitación de velocidad visible
packages/secret-scanner	@guardbee/mcp-secret-scanner	Escanea archivos en busca de secretos filtrados y claves API
packages/security-proxy	@guardbee/mcp-security-proxy	Proxy de seguridad entre un cliente y servidor MCP
packages/security-suite	@guardbee/security-suite	Paquete de escáner de secretos + auditor de dependencias + inspector SSL + inteligencia DNS
packages/ssl-inspector	@guardbee/mcp-ssl-inspector	Inspección de certificados TLS/cifrados/protocolos
packages/vulnerability-scanner	@guardbee/mcp-vulnerability-scanner	Activa escaneos de GuardBee, consulta hallazgos, orientación de remediación asistida por IA
packages/telemetry	@guardbee/mcp-telemetry	(interno) Cliente de telemetría de uso compartido: no es un servidor MCP por sí solo

Cambios Recientes (2026-09-27)

Trabajo completado y enviado encontrado sin confirmar en ai-code-scanner de una sesión anterior: paquetes de reglas personalizadas (0.2.2 → 0.3.0, menor: nueva capacidad, sin cambios disruptivos). Los patrones integrados cubren errores comunes de integración IA/LLM, pero los nombres de campos y convenciones internas (por ejemplo, qué prop lleva datos regulados por KVKK) son específicos del proyecto. En lugar de bifurcar el paquete por cliente, un proyecto ahora puede colocar archivos de reglas JSON en .guardbee/rules/ (configurable mediante una nueva clave rules-dir en guardbee.yml) que se fusionan con los integrados al momento del escaneo, tanto para la CLI como para el servidor MCP (list_patterns marca las reglas personalizadas cargadas como (custom)). Un id de regla que colisiona con una integrada u otra personalizada se rechaza: se informa en stderr y el escaneo continúa en lugar de fallar. 8 pruebas nuevas (36 en total): archivos válidos de regla única y múltiple, una regla que realmente coincide y cuatro rutas de rechazo (colisión de id, campo faltante, regex inválido, JSON inválido) más un caso de directorio de reglas faltante. Verificado más allá de las pruebas unitarias con una ejecución real de extremo a extremo: un archivo .guardbee/rules/kvkk.json genuino escaneado contra un archivo objetivo real mediante el binario CLI real, confirmando que la regla personalizada se activa junto con los patrones integrados en la misma ejecución. tsc --noEmit y npm run build ambos limpios.

Cambios Recientes (2026-09-26, cont. 4)

Seguimiento de la pasada de dogfooding a continuación: se avanzó más en el ruido de documentación/placeholders de secret-scanner, ya que la única corrección de comentarios de supresión redujo los hallazgos solo un 28% (1,623 → 1,162) contra IBM/mcp-context-forge: el propio informe de la bifurcación había señalado que esto seguía siendo ruidoso, y el muestreo de los hallazgos restantes reales reveló tres patrones más concretos y corregibles en lugar de "ruido" vago:

• bearer_token no requería longitud mínima alguna, por lo que fixtures de prueba como "Bearer alpha" y "Bearer test-token" (de la propia suite de pruebas Rust de ese repositorio) coincidían tan fácilmente como un token OAuth real, y resultaron ser casi todo el problema: 1,008 de 1,149 hallazgos restantes, de un puñado de cadenas de prueba literales reutilizadas en cientos de sitios de llamadas. Los tokens bearer reales (JWT, tokens opacos OAuth2) prácticamente nunca tienen menos de 20 caracteres; se agregó ese mínimo al patrón.
• Se agregó un filtro de placeholders por forma de valor, aplicado a todos los patrones excepto cadenas de conexión (que tienen su propia lista blanca y pueden contener legítimamente "example" en un nombre de host, p. ej., example.com): una secuencia de 8+ de un carácter repetido, una secuencia secuencial ascendente de 8+ (abcdefgh, 01234567: la forma exacta que los propios fixtures de prueba de este paquete usaban como relleno, que necesitó reescritura a valores pseudoaleatorios realistas como resultado), o una palabra de placeholder de diccionario incrustada en el valor (EXAMPLE, PLACEHOLDER, CHANGEME, etc.: esto es exactamente por qué la clave de ejemplo publicada oficialmente por AWS, AKIAIOSFODNN7EXAMPLE, es un famoso falso positivo universal en todos los escáneres de secretos; ahora también se reconoce correctamente aquí).
• Se amplió la lista blanca existente de placeholders entre corchetes <UPPER_CASE> (ya presente en los patrones de cadenas de conexión y secretos genéricos) a cualquier texto entre corchetes, ya que la documentación real escribe placeholders descriptivos como <admin login password>, no solo tokens <UPPER_CASE>.
• Se dividieron los patrones de claves secretas/restringidas de Stripe en modo vivo (crítico, sin cambios) y modo de prueba (nuevo, severidad baja): la propia documentación de Stripe establece que las claves de modo de prueba son seguras para incrustar en ejemplos de código, por lo que tratar cada ejemplo sk_test_... en un repositorio con mucha documentación como crítico era en sí mismo una fuente de falsas alarmas, no una real.

Efecto neto en el mismo repositorio objetivo: 1,623 → 173 hallazgos (89%). 9 pruebas nuevas/actualizadas (33 en total), que cubren tanto las nuevas supresiones como casos explícitos de "debe detectar aún un secreto de apariencia realista" para que la corrección no regrese a tragar positivos reales. Verificado contra el repositorio objetivo real, más una prueba de humo en todo el monorepo (21 hallazgos, todos coincidencias preexistentes de fixtures de prueba propios). secret-scanner 0.2.3 → 0.2.4.

Cambios Recientes (2026-09-26, cont. 3)

Pasada de dogfooding: se ejecutó toda la familia de escáneres contra 5 proyectos MCP de código abierto populares y reales (modelcontextprotocol/servers, IBM/mcp-context-forge, cisco-ai-defense/mcp-scanner, semgrep/mcp, invariantlabs-ai/mcp-injection-experiments) para validar contra código que no controlamos. No aparecieron vulnerabilidades reales: cada hallazgo de nivel medio+ era un falso positivo, pero el ejercicio encontró dos errores reales en nuestros propios patrones, ambos corregidos aquí con pruebas de regresión:

• El mcp-server-auditor de sql_injection_via_tool_input (0.1.2 → 0.1.3) coincidía con la sintaxis de llamada a método de JS .delete(/.select(/.update(/.insert( como si fuera DML de SQL, sin distinguir mayúsculas de minúsculas — un params.delete(prefix + "tags") junto a un literal de plantilla ${params.toString()} no relacionado era suficiente para activarlo (el admin_ui/search.js de IBM/mcp-context-forge, un simple helper de navegador URLSearchParams, sin SQL en ningún lugar cercano). Se ajustó para requerir una palabra clave real de cláusula SQL (FROM/INTO/SET/WHERE/VALUES) entre la palabra clave DML y la interpolación, y se añadió una búsqueda negativa hacia atrás para que una palabra clave precedida por . (una llamada a método) nunca coincida. Verificado de forma aislada antes/después tanto contra el falso positivo real como contra todos los fixtures positivos existentes; se re-escaneó el repositorio objetivo (0 hallazgos, antes 1) y todo el monorepo (0 falsos positivos en 247 archivos).
• El escáner de secret-scanner no tenía soporte para comentarios de supresión, por lo que un código base maduro que ya anota coincidencias conocidas como seguras (# pragma: allowlist secret, gitleaks:allow, nosec, etc. — 464 archivos solo en IBM/mcp-context-forge) se marcaba de todos modos. Se añadió el reconocimiento de las convenciones comunes (detect-secrets, gitleaks, trufflehog, más un par guardbee:allow/guardbee-ignore) verificadas contra la misma línea que la coincidencia. Re-escaneando el repositorio objetivo, los hallazgos bajaron de 1,623 a 1,162 (28%) solo con esto; aún es ruidoso por contenido de documentación/placeholders no relacionado, que es una corrección separada y más grande no intentada aquí. 4 pruebas nuevas (3 casos positivos de supresión + 1 negativo — una anotación en una línea cercana no relacionada no debe suprimir un secreto real). secret-scanner 0.2.2 → 0.2.3.

También se detectó, aún no actuado: toda la familia está orientada a patrones JS/TS, por lo que 3 de los 5 repositorios objetivo (todos en Python, incluida la lógica real de OAuth/gateway de IBM/mcp-context-forge — exactamente lo que oauth-auditor apunta) no obtuvieron cobertura de patrones significativa.

Cambios Recientes (2026-09-26, cont. 2)

Se añadió un 21.º paquete, la última de tres adiciones de seguimiento de una pasada de investigación sobre el panorama actual de seguridad MCP/AI: @guardbee/mcp-oauth-auditor — escanea el propio código de autorización de un servidor MCP en busca de los anti-patrones exactos que la sección de Consideraciones de Seguridad de la especificación MCP nombra como los riesgos centrales de autorización. Paso de tokens: el token de un cliente se reenvía sin cambios a una API downstream en lugar de intercambiarse/re-escalarse — el token fue emitido para este servidor, no para donde se reenvíe. Falta de validación de audiencia: una llamada jwt.verify() que verifica la firma de un token pero nunca su claim aud, por lo que un token emitido para un servidor de recursos completamente diferente también se verifica aquí — la misma sustitución de diputado confundido desde la otra dirección. Tres patrones adyacentes lo completan: una URL de descubrimiento OAuth/OIDC construida a partir de entrada proporcionada por el cliente (la forma detrás de un CVE real divulgado), redirect_uri validado con startsWith/includes en lugar de coincidencia exacta (bypass de redirección abierta), y un client_secret codificado. Dos de las seis comprobaciones (audiencia, PKCE) buscan una ausencia cerca de un sitio de llamada en lugar de una regex fija, extrayendo primero la construcción completa de la llamada/URL. 18 pruebas; se encontró y corrigió un error real de regex durante el desarrollo (un \b final después de un carácter ] nunca puede coincidir, ya que ] no es un carácter de palabra — silenciosamente omitía la forma de notación de corchetes para acceso a cabeceras, req.headers['authorization']). Verificado de extremo a extremo contra un fixture con los 6 anti-patrones deliberadamente plantados (detectó los 6) y todo el monorepo (401 archivos — cero hallazgos en código real; las únicas coincidencias no de prueba fueron el texto de definición de patrones del propio escáner que contiene textualmente la cadena jwt.verify( dentro de un literal de regex, no un uso vulnerable real). Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios Recientes (2026-09-26, cont.)

Se añadió un 20.º paquete: @guardbee/mcp-memory-poisoning-scanner — apunta a una brecha que prompt-injection-scanner no cubre: ese paquete detecta un payload de inyección en contenido que el modelo lee una vez (un documento, una página raspada); este detecta el patrón de código que permite que un payload se convierta en parte de lo que el modelo trata como su propio conocimiento a largo plazo — la misma brecha entre XSS reflejado y almacenado, aplicada a la memoria de un agente. Deliberadamente de alcance limitado: la memoria ordinaria de búfer de conversación que contiene turnos de chat crudos (chatHistory.push({role: "user", content: userInput})) es completamente normal y explícitamente fuera de alcance — solo se verifica la memoria persistente y entre sesiones (memoria archivada estilo MemGPT, recordada en futuras sesiones no relacionadas; memoria central, reinyectada en el prompt del sistema cada turno por diseño; o un almacén vectorial usado como base de conocimiento a largo plazo en lugar de RAG por conversación). 5 patrones de escritura de memoria (entrada no confiable que llega a esa memoria sin sanear) y 3 patrones de lectura de memoria (un resultado de recuperación que fluye a un mensaje de rol de sistema/asistente o plantilla de prompt — donde la memoria envenenada "se materializa" como instrucción en lugar de dato). 17 pruebas, incluida una verificación explícita de que la memoria de conversación ordinaria produce cero hallazgos. Verificado de extremo a extremo contra un fixture realista con vulnerabilidad plantada (detectó tanto la escritura como la lectura) y todo el monorepo (386 archivos, cero falsos positivos en código de producción). Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios Recientes (2026-09-26)

Se añadió un 19.º paquete: @guardbee/mcp-rug-pull-detector — arquitectónicamente diferente de todos los demás paquetes en este monorepo. En lugar de leer código fuente o un archivo de configuración una vez, es un cliente MCP real: lanza un servidor objetivo sobre stdio (o abre una sesión HTTP Streamable), llama al RPC real tools/list y almacena una línea base de confianza en el primer uso (un hash SHA-256 canónico del nombre, descripción, esquema de entrada/salida y anotaciones de cada herramienta). En cada verificación posterior, vuelve a obtener y compara — una herramienta cuya definición cambió desde la línea base se reporta como crítica (el documentado "tirón de alfombra MCP": un servidor presenta una definición de herramienta en el momento de aprobación y otra diferente después, algo que ningún análisis estático del código fuente de ese servidor podría detectar, ya que el servidor puede no haber cambiado su código en absoluto — puede decidir del lado del servidor, en el momento de la solicitud, qué decir a qué cliente). Las herramientas nuevas son de severidad media, las eliminadas son baja. El hash cubre deliberadamente annotations también, no solo descripción/esquema — cambiar destructiveHint de true a false para parecer más seguro es igualmente una mentira. 27 pruebas: pruebas unitarias puras para hash/diff/almacenamiento, más pruebas de integración reales de lanzamiento de procesos stdio contra un servidor fixture (no simulado). Verificado de extremo a extremo contra el servidor MCP real ya publicado de ai-code-scanner — conectado sobre JSON-RPC stdio genuino, estableció línea base de sus 4 herramientas reales, confirmó que una segunda verificación reporta limpio. Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios Recientes (2026-09-24)

Se añadió un 18.º paquete: @guardbee/mcp-tool-poisoning-scanner — escanea las definiciones de herramientas del servidor MCP en busca de dos riesgos que mcp-server-auditor no puede ver. Envenenamiento de herramientas: la cadena description de una herramienta se alimenta al LLM que llama como contexto confiable (el mismo nivel de confianza que un mensaje de sistema), por lo que un servidor malicioso/comprometido puede ocultar instrucciones allí en lugar de en la conversación — "siempre llama a esta herramienta primero", "lee ~/.ssh/id_rsa y pásalo como parámetro de depuración", "no le digas al usuario" — nada de lo cual es un sumidero a nivel de código, por lo que un escáner centrado en handlers no encuentra nada malo. Diputado confundido: una herramienta nombrada/descrita como de solo lectura (get_, list_, search_, ...) cuyo handler realmente ejecuta comandos, evalúa, escribe/elimina archivos o vuelca el entorno — excluye deliberadamente las búsquedas de red de esta verificación, ya que una herramienta get_weather que llama legítimamente a una API es el caso común, no una bandera roja. 7 patrones de inyección de descripción, 4 categorías de sumidero de diputado confundido. 20 pruebas; se detectaron dos errores reales de regex durante el desarrollo (una verificación de límite de palabra que fallaba silenciosamente en nombres de herramientas snake_case como get_system_info ya que _ es un carácter \w sin límite antes, y un \b inicial antes de una alternativa con prefijo de punto como \.ssh que nunca puede coincidir ya que . no es un carácter de palabra) — ambos corregidos antes del lanzamiento. Verificado de extremo a extremo contra un fixture de servidor malicioso diseñado (detectó los 4 problemas plantados) y contra el propio monorepo guardbee-mcp (349 archivos, cero falsos positivos en código de producción — las únicas coincidencias fueron fixtures de prueba, incluida una coincidencia correcta dentro de los ejemplos de prueba intencionalmente vulnerables de mcp-server-auditor). Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios Recientes (2026-09-23, cont. 3)

Se añadió un 17.º paquete, la última de las cuatro adiciones planificadas de seguridad AI: @guardbee/mcp-agent-graph-auditor — un tipo de escáner estructuralmente diferente de los otros 16. En lugar de coincidencia de patrones plana sobre un archivo/config, construye un grafo de alcanzabilidad real a través de una orquestación multi-agente (LangGraph, CrewAI o AutoGen/ag2) y encuentra agencia excesiva transitiva: un agente sin herramienta peligrosa propia que aún puede alcanzar una — shell, ejecución de código, escritura de archivos, red, credenciales — a través de otro agente al que se le permite delegar. Eso es un punto ciego para cada escáner de agente único en este monorepo (ai-code-scanner, mcp-server-auditor), que solo ven la lista de herramientas de un agente, no una cadena de delegación de dos saltos. LangGraph es el objetivo más confiable ya que las llamadas add_node/add_edge son el grafo de orquestación en el código fuente; CrewAI (membresía allow_delegation + Crew) y AutoGen (co-membresía GroupChat, code_execution_config, register_function) requieren inferir la delegación de la semántica del framework, por lo que se documentan como heurísticas. 31 pruebas, más verificación de extremo a extremo contra fixtures realistas para los tres frameworks — distinguió correctamente "directo" (agente único) de "transitivo" (cruce de delegación, siempre reportado crítico) en cada caso, y detectó un error real de regex en el camino (un patrón de extracción de constructor que omitía silenciosamente cualquier definición de Agent no seguida de una nueva línea final — corregido antes del lanzamiento, no enviado roto). Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios Recientes (2026-09-23, cont. 2)

Se añadió un decimosexto paquete, el tercero de las cuatro adiciones planeadas de seguridad para IA: @guardbee/mcp-prompt-leak-scanner — detecta credenciales filtradas y PII en prompts salientes de LLM, justo antes de que salgan de tu aplicación, en lugar de en código en reposo (el trabajo de secret-scanner). La detección usa algoritmos de suma de verificación reales donde existe uno — el algoritmo real de identificación nacional turca de 11 dígitos (TC Kimlik No), Luhn para tarjetas de crédito, ISO 7064 MOD97-10 para IBANs — en lugar de simples regex de conteo de dígitos, que de otro modo marcarían constantemente números de pedido y marcas de tiempo. Los hallazgos nunca devuelven el valor real (maskedMatch muestra solo revelaciones parciales estilo sk-…wx). Más allá de las herramientas MCP habituales scan_text/scan_file/scan_directory, también incluye una herramienta scan_messages que entiende cuerpos de chat estilo OpenAI/Anthropic (messages[].content, string o arreglo de bloques de contenido, más system), y un comando CLI independiente proxy — un proxy inverso real al que apuntas el baseURL de tu aplicación en lugar de la API real del LLM, que inspecciona solo el cuerpo de la solicitud saliente (políticas de monitoreo/redacción/bloqueo) y transmite la respuesta ascendente sin tocarla, por lo que las completaciones SSE/streaming pasan sin verse afectadas. Los eventos de auditoría están libres de credenciales por diseño — registran qué patrón se activó y dónde, nunca el texto coincidente. 29 pruebas, incluido el proxy probado en los tres modos mediante un recorrido real de cliente/servidor HTTP local (no solo mocks en proceso), más una ejecución manual de extremo a extremo como subproceso real contra un upstream simulado que confirma que el cuerpo redactado — no la clave real — fue lo que se reenvió. Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios recientes (2026-09-23, continuación)

Se añadió un decimoquinto paquete, el segundo de las cuatro adiciones planeadas de seguridad para IA: @guardbee/mcp-vector-store-scanner — sondea un endpoint de base de datos vectorial para detectar exposición no autenticada, la misma clase de mala configuración detrás de incidentes repetidos de Elasticsearch/MongoDB/Redis abiertos, ahora dirigido a la pila de la era RAG. Identifica Weaviate/Qdrant/Chroma/Elasticsearch vía HTTP y escala a través de tres niveles (información de instancia → listado de esquema/colecciones → datos almacenados reales), por lo que un hallazgo "crítico" siempre significa que se leyeron datos reales sin credenciales, no solo que un puerto respondió. Redis y Postgres/pgvector obtienen implementaciones de protocolo crudo desde cero en lugar de HTTP: un PING RESP para Redis, y un protocolo de red SSLRequest+StartupMessage para Postgres que lee si AuthenticationOk regresa sin desafío de contraseña — sin biblioteca cliente, sin credenciales reales enviadas jamás. 22 pruebas contra servidores HTTP/TCP simulados locales, cubriendo la huella coincidente/no coincidente de cada sonda y cada nivel de escalada. Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset.

Cambios recientes (2026-09-23)

Se añadió un decimocuarto paquete, el primero de las cuatro adiciones planeadas a la familia de seguridad para IA: @guardbee/mcp-model-scanner — a diferencia de los otros escáneres, que observan tu código de integración o el contenido que fluye a través de un modelo, este observa el archivo del modelo en sí como un artefacto de cadena de suministro. Un checkpoint .pt/.pth/.pkl es un flujo pickle, y despickleizar puede ejecutar Python arbitrario en el instante en que se carga (torch.load()), no solo deserializar datos. El paquete implementa un desensamblador de opcodes pickle desde cero (protocolos 0–5, incluida la codificación STACK_GLOBAL del protocolo 4+) que recorre el flujo de bytes para encontrar cada referencia GLOBAL/STACK_GLOBAL/INST, y luego la verifica contra una lista de denegación de 31 reglas (os, subprocess, socket, builtins.eval, ctypes, …) y una lista de permitidos de globales legítimos de frameworks de ML (numpy, torch, sklearn, …). Para el formato de checkpoint basado en zip predeterminado de PyTorch, lee el directorio central del ZIP directamente desde el disco (con soporte Zip64) para extraer solo la pequeña entrada data.pkl sin cargar un archivo de varios gigabytes en memoria. También valida la estructura del encabezado .safetensors (incluida la detección de un pickle/zip disfrazado con una extensión de apariencia segura), marca patrones de RCE en capas Lambda .h5/.keras de Keras, y marca referencias de path traversal external_data de ONNX. 45 pruebas, verificadas de extremo a extremo contra fixtures producidos por CPython real pickle/zipfile (no solo buffers de bytes construidos a mano) — detectó correctamente os.system tanto en codificaciones pickle de protocolo-2 (GLOBAL) como protocolo-4 (STACK_GLOBAL), resuelto a posix.system exactamente como el propio pickler de CPython lo registra. Paquete nuevo, por lo que no se añadió changeset (convención existente del proyecto).

Cambios recientes (2026-09-15)

Continuando el crecimiento del trabajo de AI Gateway (db-gateway):

• Herramienta query_audit_log — el historial de auditoría propio de la puerta de enlace ahora es consultable, filtrable por table/tool/operation/deniedOnly/since. Lee de un búfer circular en memoria siempre activo (audit.bufferSize, predeterminado 200) que es independiente del sumidero configurado (consola/archivo/http). Esto también corrigió un error donde las herramientas de lectura y escritura construían cada una su propio AuditLogger, por lo que los eventos de escritura nunca habrían aparecido en los resultados de consulta.
• Adaptador SQLite — createSqliteAdapter acepta una instancia better-sqlite3 Database, siguiendo el mismo patrón que los adaptadores pg/mysql2 (identificadores validados contra el esquema en vivo vía PRAGMA table_info antes de incrustarse en SQL).
• Adaptador MongoDB — createMongoAdapter acepta una instancia Db de MongoDB. Protege contra una clase de riesgo diferente (no inyección SQL, sino "inyección de operadores" — claves con prefijo $, rutas con puntos, valores de filtro de objetos operador).

Escritura completa: packages/db-gateway/README.md#recent-changes-2026-09-15.

También se añadió un nuevo paquete: @guardbee/mcp-server-auditor — sigue la arquitectura de ai-code-scanner (una lista de patrones regex, scanText/scanFile/scanDirectory, SARIF, guardbee.yml) pero apunta a un objetivo diferente: no código de integración general de LLM, sino las definiciones de herramientas del propio servidor MCP. ¿Un nombre de herramienta registrado vía server.tool(...) implica ejecución de shell/SQL? ¿Su manejador pasa la entrada cruda de la herramienta directamente a un sumidero exec/eval/fetch/SQL? ¿Un parámetro está tipado como z.any()? ¿Filtra todo el process.env? — 10 patrones, 5 categorías, 32 pruebas.

Y un tercero: @guardbee/mcp-prompt-injection-scanner — reutiliza el mismo motor (scanText/scanFile/scanDirectory/SARIF) pero escanea datos, no código: un chunk de RAG, una página web raspada, un documento. A diferencia de la inyección de prompts clásica, la inyección indirecta de prompts nunca habla con el modelo directamente — incrusta instrucciones en contenido que el modelo leerá más tarde (vía recuperación RAG o una búsqueda web). Detecta frases de anulación ("ignora instrucciones anteriores"), tokens de rol System:/<|im_start|> falsificados, texto oculto de un revisor humano mediante caracteres de ancho cero o display:none mientras un raspador aún lo extrae, frases que se dirigen directamente a "la IA", e instrucciones para filtrar el prompt del sistema o enviar datos a una URL externa. 10 patrones, 5 categorías, 30 pruebas — con pruebas negativas explícitas contra fuentes conocidas de falsos positivos como secuencias ZWJ de emojis y modales ordinarios display:none.

Y un cuarto, un tipo de herramienta completamente diferente: @guardbee/mcp-llm-redteam — mientras que los otros tres escanean código o contenido en reposo, este sondea activamente un endpoint de LLM en vivo o un chatbot que controlas (compatible con OpenAI, Anthropic, o tu propio webhook) con técnicas conocidas de jailbreak/extracción/ofuscación/supresión de rechazo. Cada sonda está basada en canarios, no en daño: nunca pide al objetivo producir contenido genuinamente dañino — el éxito es una verificación determinista de si el objetivo reprodujo un token aleatorio de un solo uso, demostrando que se obedeció una instrucción de anulación. 12 sondas, 5 categorías, 29 pruebas (adaptadores objetivo probados contra un fetch simulado), verificado de extremo a extremo vía CLI contra servidores chatbot falsos locales (uno ingenuo que filtró 5/6 canarios, uno seguro que no filtró ninguno).

Telemetría

Cada paquete envía telemetría de uso a GuardBee vía @guardbee/mcp-telemetry, habilitada por defecto: qué herramienta se llama, con qué frecuencia y cuánto tarda. Se imprime un aviso único en stderr en el primer uso.

• Para deshabilitar: GUARDBEE_TELEMETRY=0 (o false/off)
• Lo que se envía: nombre de la herramienta, valores de parámetros cortos (≤40 caracteres) (p. ej. table: "users", limit: 50), éxito/fallo, duración
• Lo que NUNCA se envía: valores bajo claves como content/text/data/filter/password/email/apiKey/token, y cualquier string de más de 40 caracteres — todo reemplazado con "[redacted: ...]" por redactParams() en packages/telemetry/src/redact.ts. Por lo tanto, el contenido completo de archivos/código escaneados, o los datos de fila reales de una llamada insert_row/update_row, nunca se envían.

Detalles: packages/telemetry/README.md.

Desarrollo

pnpm install
pnpm build     # turbo run build — all packages, in dependency order
pnpm test      # turbo run test

Para trabajar en un solo paquete:

pnpm --filter @guardbee/mcp-ssl-inspector dev

Versionado y publicación

Los paquetes se versionan de forma independiente (Changesets). Si cambiaste algo en un PR:

pnpm changeset

Después de fusionar a main, CI abre automáticamente un PR de versión; fusionar ese PR publica los paquetes modificados en npm (ver .github/workflows/release.yml).

Estructura

• pnpm workspaces — packages/*, dependencias reales de workspace:* (p. ej. security-suite depende de los otros 4 paquetes directamente desde el workspace, no de una versión de registro)
• Turborepo — pipeline build/test/type-check, ordenamiento y caché conscientes del grafo de dependencias
• Configuración compartida — tsconfig.base.json y vitest.shared.ts en la raíz; cada paquete superpone sus propios ajustes encima