MCP server de ADR
Commit 31 oct 2026Protege agentes de IA empresariales mediante observabilidad, benchmarking de seguridad y detección de amenazas en el comportamiento de los agentes.
También conocido como uber/ADR
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- Última versión
- —
- Último commit
- 31 oct 2026
- Licencia
- Apache-2.0
¿Qué es ADR MCP?
ADR es un MCP server. Protege agentes de IA empresariales mediante observabilidad, benchmarking de seguridad y detección de amenazas en el comportamiento de los agentes.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de ADR
La función principal de ADR es asegurar los agentes de IA empresariales mediante la observabilidad y la detección de amenazas. Este sistema ayuda a las organizaciones a proteger herramientas orientadas a empleados como Cursor, Claude Code y GitHub Copilot CLI, así como agentes de soporte orientados al cliente. Funciona descubriendo herramientas de IA no autorizadas en los endpoints, observando la intención del agente y sus trazas de ejecución, y evaluando las defensas mediante benchmarking especializado.
Los desarrolladores pueden utilizar los componentes open-source, que incluyen ADR Discovery, ADR Sensor, ADR-Bench y ADR Detector. El sistema es compatible con entornos macOS, Linux y Windows. Para ejecutar el componente de detección, los usuarios deben configurar un entorno con ANTHROPIC_API_KEY o OPENAI_API_KEY. La función ADR-Bench proporciona un entorno de pruebas con más de 300 tareas y 134 MCP servers para cubrir 17 técnicas de ataque a agentes diferentes.
Aunque la versión actual incluye descubrimiento, observabilidad, benchmarking y detección, el componente de prevención para detener acciones inseguras aún no se incluye en la versión open-source. La arquitectura de detección utiliza un enfoque de dos niveles que combina un triaje de alta recuperación con un razonamiento de agente profundo para identificar sesiones sospechosas.
Qué puedes hacer con él
- 1Inventariar herramientas de IA en endpointsIdentifica todas las aplicaciones de IA, agentes de CLI y MCP servers instalados en los dispositivos de los empleados.
- 2Monitorear la telemetría y la intención del agenteCaptura y normaliza las trazas de ejecución y el uso de herramientas de diversos asistentes de codificación.
- 3Evaluar las defensas de seguridad de los agentes mediante benchmarkingPrueba qué tan bien maneja un agente las técnicas de ataque empresariales realistas utilizando un gran conjunto de tareas.
- 4Detectar comportamientos sospechosos en agentesUtiliza un detector de doble agente para realizar el triaje y razonar sobre sesiones de IA potencialmente riesgosas.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Configuración
ANTHROPIC_API_KEY
| Nombre | Descripción | Tipo |
|---|---|---|
| ANTHROPIC_API_KEY | — |
Verificaciones automáticas
Ejecutado 13 nov 2026Informe completo →Aún no verificado. Un servidor necesita una puntuación de 80, ningún hallazgo grave y suficientes datos para que podamos revisarlo. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesibleAprobado
- Licencia de código abierto (OSI)Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoAprobado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo verificado
- El endpoint remoto usa HTTPSNo verificado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo verificado
- Sin instrucciones ocultas para el modeloAprobado
- Sin avisos críticos en el paquete ni en sus dependenciasNo verificado
README
Ver en GitHubADR: 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.
Preguntas sobre ADR MCP
¿Qué hace ADR Discovery?
Realiza un inventario de aplicaciones de IA instaladas, agentes de CLI, extensiones de IDE, entornos de ejecución de modelos locales y MCP servers para señalar superficies desconocidas que requieran revisión.
¿Incluye ADR capacidades de prevención en su versión open-source?
No, el componente de prevención no está incluido en la versión open-source actual.
¿Qué sistemas operativos son compatibles con el ADR Sensor?
El sensor captura telemetría de agentes en macOS, Linux y Windows.
¿Qué incluye ADR-Bench?
ADR-Bench incluye más de 300 tareas, 134 MCP servers y cobertura para las 17 técnicas de ataque a agentes.