ADR MCP server
Commit 31. Okt. 2026Sichert Enterprise AI Agents durch Observability, Security Benchmarking und Threat Detection von agentischem Verhalten ab.
Auch bekannt als uber/ADR
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- Neueste Version
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- Letzter Commit
- 31. Okt. 2026
- Lizenz
- Apache-2.0
Was ist ADR MCP?
ADR ist ein MCP server. Sichert Enterprise AI Agents durch Observability, Security Benchmarking und Threat Detection von agentischem Verhalten ab.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über ADR MCP server
Die Absicherung von Enterprise AI Agents durch Observability und Threat Detection ist die Hauptfunktion von ADR. Dieses System hilft Unternehmen dabei, Tools für Mitarbeiter wie Cursor, Claude Code und GitHub Copilot CLI sowie Support-Agents für Kunden zu schützen. Es funktioniert, indem es nicht autorisierte AI-Tools auf Endpoints entdeckt, die Intention und Execution Traces der Agents beobachtet und die Verteidigungsmechanismen durch spezialisiertes Benchmarking evaluiert.
Entwickler können die Open-Source-Komponenten nutzen, darunter ADR Discovery, ADR Sensor, ADR-Bench und ADR Detector. Das System unterstützt macOS, Linux und Windows Umgebungen. Um die Detection-Komponente auszuführen, müssen Nutzer eine Umgebung mit ANTHROPIC_API_KEY oder OPENAI_API_KEY einrichten. Die ADR-Bench Funktion bietet eine Testumgebung mit über 300 Tasks und 134 MCP server, um 17 verschiedene Agent Attack Techniques abzudecken.
Während das aktuelle Release Discovery, Observability, Benchmarking und Detection umfasst, ist die Präventionskomponente zum Stoppen unsicherer Aktionen noch nicht in der Open-Source-Version enthalten. Die Detection-Architektur nutzt einen zweistufigen Ansatz, der High-Recall Triage mit tiefem agentischem Reasoning kombiniert, um verdächtige Sessions zu identifizieren.
Was du damit machen kannst
- 1AI-Tools auf Endpoints inventarisierenIdentifiziere alle installierten AI-Anwendungen, CLI Agents und MCP server auf den Geräten der Mitarbeiter.
- 2Agent-Telemetry und Intention überwachenErfasse und normalisiere Execution Traces und Tool-Nutzung von verschiedenen Coding Assistants.
- 3Agent-Security-Defenses benchmarkenTeste, wie gut ein Agent mit realistischen Enterprise Attack Techniques mithilfe eines großen Sets an Tasks umgeht.
- 4Verdächtiges Agent-Verhalten erkennenNutze einen Dual-Agent Detector, um potenziell riskante AI-Sessions zu triagieren und zu analysieren.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
Konfiguration
ANTHROPIC_API_KEY
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| ANTHROPIC_API_KEY | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 13. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarBestanden
- Open Source Lizenz (OSI)Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrBestanden
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNicht geprüft
- Remote Endpoint nutzt HTTPSNicht geprüft
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das ModellBestanden
- Kein kritischer Hinweis im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenADR: Agentic AI Detection and Response
ADR (Agentic AI Detection and Response) is an enterprise security system for AI agents. It helps organizations secure employee-facing agents such as Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI, and DeepSeek Harness, as well as customer-facing agents such as AI support agents.
ADR is deployed in production at Uber, and the accompanying paper was accepted to MLSys 2026: Paper PDF · Slides PDF
How ADR secures enterprise AI agents
ADR secures enterprise AI agents through five complementary capabilities: discovering unsanctioned AI tools, observing agent activity, evaluating defenses, detecting threats, and preventing unsafe actions.
- ADR Discovery: Find the AI tools present on employee endpoints. Inventories installed AI applications, CLI agents, IDE extensions, local model runtimes, and MCP servers, and flags unknown surfaces for review.
- ADR Observability: Understand what AI agents are doing and why. In production, ADR captures agent intent, tool use, and execution traces across 7+ AI coding tools on macOS, Linux, and Windows, as well as internal automation and customer-facing support agents.
- ADR Benchmark: Test agent security under realistic enterprise conditions. ADR-Bench includes 300+ tasks, 134 MCP servers, and coverage of all 17 agent attack techniques.
- ADR Detection: Detect risky agent behavior efficiently. Its two-tier architecture combines high-recall triage with deeper agentic reasoning for suspicious sessions.
- ADR Prevention: Stop unsafe actions before they cause harm. This component is not included in the current open-source release. Stay tuned.
Repository layout
This repository contains the open-source ADR Discovery, ADR Sensor, ADR-Bench, and ADR Detector described in the paper. The offline ADR Explorer engine, which hardens ADR Detection through pre-deployment red teaming, is not included here.
| Path | ADR component | Description |
|---|---|---|
| Discovery/ | ADR Discovery | Inventory the AI apps, CLI agents, IDE extensions, model runtimes, and MCP servers on an endpoint, and flag unknown surfaces for review |
| Sensor/ | ADR Observability | Collect and normalize agent telemetry from Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot CLI, DeepSeek Harness, opencode, Claude Desktop, and others |
| Detection/ | ADR Benchmark + Detection | Dual-agent detector, 134 MCP servers, 304 benchmark tasks, baselines, figure scripts |
| docs/REPRODUCIBILITY.md | Evaluation | Step-by-step workflow to reproduce benchmark detection and paper figures |
Quick start: ADR Detection
git clone https://github.com/uber/ADR
cd ADR/Detection
uv sync
export ANTHROPIC_API_KEY="..." OPENAI_API_KEY="..."
Default detector is adr (ADR dual-agent). For keyless smoke tests, use --detector llamafirewall (see Detection/README.md).
See docs/REPRODUCIBILITY.md for the full evaluation workflow (inflate packed benchmark → run detectors → plot figures).
Component documentation:
ADR Sensor also captures Gemini CLI session journals on macOS, Linux, and Windows, including tool results and nested subagent sessions.
- Discovery/README.md: endpoint inventory, probes, and the fingerprint catalog
- Sensor/README.md: telemetry collection and unified schema
- Detection/README.md: ADR-Bench, detector baselines, MCP infrastructure
Citation
@inproceedings{li2026adr,
title={ADR: An Agentic Detection System for Enterprise Agentic AI Security},
author={Li, Chenning and Hu, Pan and Xu, Justin and Ozbas, Baris and Liu, Olivia and Van, Caroline and Li, Manxue and Zhou, Wei and Alizadeh, Mohammad and Zhang, Pengyu and Sriramadhesikan, KK and Zhang, Ming},
booktitle={Proceedings of the Ninth Conference on Machine Learning and Systems},
year={2026}
}
Or use CITATION.cff.
Star History
License
Apache License 2.0. See LICENSE. Detection/benchmark/agentdojo/ is vendored third-party code under its own LICENSE (MIT).
Data notice
Detection/ includes synthetic benchmark fixtures (fake credentials, emulated environments, prompt-injection scenarios) for defensive security research only. Details: docs/OPEN_SOURCE_REVIEW.md.
ADR MCP Fragen
Was macht ADR Discovery?
Es erstellt ein Inventar aller installierten AI-Anwendungen, CLI Agents, IDE Extensions, lokalen Model Runtimes und MCP server, um unbekannte Angriffsflächen zur Überprüfung zu markieren.
Enthält ADR Präventionsfunktionen in der Open-Source-Version?
Nein, die Präventionskomponente ist im aktuellen Open-Source-Release nicht enthalten.
Welche Betriebssysteme werden vom ADR Sensor unterstützt?
Der Sensor erfasst Agent-Telemetry unter macOS, Linux und Windows.
Was ist im ADR-Bench enthalten?
ADR-Bench umfasst über 300 Tasks, 134 MCP server und deckt alle 17 Agent Attack Techniques ab.