
Connectez Prompt Injection Pattern Detector à votre IA
Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Sécurisez vos modèles de langage contre les tentatives d'injection.
Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.
MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.
Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.
Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.
Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.
Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.
Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.
Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.
Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.
Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.
Sélection · 3 capacités
Nous ne livrons que les actions qui comptent.
01-03
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 3 disponibles via Prompt Injection Pattern Detector.
- 01
Définitions des patterns
Récupère la bibliothèque actuelle des patterns regex utilisés pour la détection.
- 02
Scan groupé d'entrées
Effectue un scan de sécurité en masse sur plusieurs entrées simultanément.
- 03
Analyse de sécurité
Évalue un texte spécifique pour déterminer s'il contient des patterns d'injection malveillants.
Travail réel
Ce que les équipes font tourner
Real-time Input Filtering
Check every user message before it reaches your agent to block malicious commands.
Dataset Sanitization
Run batch scans on large logs of user interactions to identify past injection attempts.
Prompt Hardening
Use the pattern definitions to understand how attackers might target your specific system prompts.
Automated Security Audits
Integrate the MCP into your testing pipeline to scan generated inputs for safety violations.
Un connector, toutes les IAs
Prompt Injection Pattern Detector fonctionne avec les clients IA les plus populaires.
Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatVous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.
Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Prompt Injection Pattern Detector au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.
Observée, pas estimée
Moyenne de 874 ms. Rapide en production.
Prompt Injection Pattern Detector est vérifié quotidiennement contre le service en production.
- Jour le plus rapide
- 725ms
- Jour le plus lent
- 1043ms
- Tendance sur 14 jours
- En amélioration-7%
Connectez votre client
Une URL. Tous les clients.
Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 3 capacités arrivent prêtes à l'emploi.
Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur
Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Prompt Injection Pattern Detector, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.
Il n’authentifie pas votre compte auprès de Prompt Injection Pattern Detector. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.
Prompt Injection Pattern Detector Connector
Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_z2MkPqGwQivmoTOnvezCscmmXwazSBqreqAyOWwf/mcpClaude Desktop
Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Prompt Injection Pattern Detector capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"prompt-injection-pattern-detector-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z2MkPqGwQivmoTOnvezCscmmXwazSBqreqAyOWwf/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter
Configuration guidée pour Claude ? Configurer Prompt Injection Pattern Detector avec Claude et les autres IA
Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑
Pour qui
Conçu pour le travail que les utilisateurs de Prompt Injection Pattern Detector délèguent.
Ce MCP est destiné aux professionnels qui déploient des modèles de langage en production et doivent garantir l'intégrité de leurs systèmes.
- 01
Ingénieur IA
Pour sécuriser les interactions entre les utilisateurs et les modèles LLM.
- 02
Développeur Full Stack
Pour intégrer une couche de protection contre les attaques par injection dans les applications.
- 03
Responsable de la sécurité informatique
Pour auditer et surveiller les vulnérabilités liées aux prompts dans les infrastructures IA.
FAQ
Les questions des utilisateurs de Prompt Injection Pattern Detector.
- 01
How does this MCP detect prompt injections?
It uses strict, deterministic regex patterns to identify specific instruction overrides and persona adoption attempts.
- 02
Can I use this to scan many inputs at once?
Yes, you can use the batch_scan_inputs capability to perform bulk security scans on multiple inputs simultaneously.
- 03
What kind of patterns does it look for?
It looks for patterns related to instruction overrides, persona adoption, and attempts to extract system prompts.
- 04
Is this different from using an LLM to check for safety?
Yes. This MCP uses deterministic regex matching, which is more predictable and less prone to the probabilistic errors of an LLM.
- 05
Which AI clients can use this MCP?
Any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf can use this capability once connected through Vinkius.
- 06
How does the detection work?
The server uses deterministic regex patterns to match known injection signatures like 'ignore previous instructions' or 'you are now'. This ensures consistent results without the unpredictability of probabilistic models.
- 07
Can I scan multiple inputs at once?
Yes, you can use the batch_scan_inputs capability to process a list of multiple text strings in a single request.
- 08
What is the risk score?
The injection_risk_score is a decimal between 0.0 and 1.0. Higher scores indicate more severe or direct attempts to override system instructions.
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Prompt Injection Pattern Scanner Connecteur IA
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LLMs cannot distinguish system instructions from user input. This tool forces 5-layer injection defense analys
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Detects and neutralizes prompt injection attacks using template syntax like Jinja2 and Python f-strings.
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Monitor LLM apps via LangSmith — track traces, audit prompt templates, and manage evaluation datasets.
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