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我们尝试过的大多数MCP安全扫描器都存在噪音大、警报不断和误报频繁的问题。我们认为开发者应该得到更好的体验。我们正在寻找早期用户，希望他们能够尝试并帮助我们塑造一个真正有效的工具。 我们正在构建一个开源安全扫描器，以检测以下问题： ``` - 提示注入 - 间接提示注入 - 跨域升级 - 工具中毒 - 工具名称模糊性 - 命令注入 - 权限过度 - PIl检测 ``` 如果这听起来有趣，请留言。

我开发了Memory Layer V-R-C-R，这是一款专门为大型语言模型（LLM）对话历史存储设计的人工智能记忆压缩引擎。 主要特点： - 压缩率达到75-85%（相比于向量数据库的25-40%） - 处理时间低于10毫秒 - 分层压缩（热数据/温数据/冷数据/冷藏数据） - 跨回忆技术（网络效应） - 适用于生产环境，企业级 在线演示： [https://memorylayer-vrcr.netlify.app](https://memorylayer-vrcr.netlify.app) 该技术正在申请专利。