Compliant Llm について
Compliant LLM は、AI システムのセキュリティとコンプライアンスを検証するためのツールキットです。インフォセキュリティ、コンプライアンス、生成 AI のチームを対象とし、プロンプト、エージェント、MCP サーバー、モデルをテストして、NIST、ISO、HIPAA、GDPR などの枠組みに基づいて結果を報告します。
主な機能
- 018 種類以上の攻撃手法によるセキュリティテスト
- 02NIST、ISO、OWASP、GDPR などに対応したコンプライアンス分析
- 03LiteLLM 経由の複数 LLM プロバイダー対応
- 04可視化ダッシュボードと詳細レポート
活用シーン
- 01AI エージェントに対するプロンプトインジェクションやジェイルブレイクの検証
- 02AI システムの社内ポリシーおよびフレームワークへの適合確認
- 03MCP サーバーに対するセキュリティテストの実施
MCP 対応
MCP サーバーのセキュリティとコンプライアンスをテストできます。ロードマップには、ログ記録機能を備えたコンプライアンス対応の MCP サーバーが挙げられています。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細

Compliant LLM は、AI システムのコンプライアンスとセキュリティを確保するための包括的なツールキットです。
情報セキュリティ、コンプライアンス、生成 AI の各チームは、Compliant LLM を使用して、AI エージェントが社内ポリシーや NIST、ISO、HIPAA、GDPR などのフレームワークに準拠し、安全であることを確認しています。
複数の LLM プロバイダーに対応しており、プロンプト、エージェント、MCP サーバー、生成 AI モデルのテストに使用できます。
詳細については、ドキュメントをご覧ください。
🎯 主な機能
- 🎯 セキュリティテスト:プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、コンテキスト操作を含む8種類以上の攻撃手法に対してテストします
- 📊 コンプライアンス分析:NIST、ISO、OWASP、GDPR、HIPAA などのコンプライアンスフレームワークに照らして、AI システムの準拠状況を確認します
- 🤖 プロバイダーのサポート:LiteLLM を介して複数の LLM プロバイダーを利用できます
- 📈 ビジュアルダッシュボード:テスト結果を分析するためのインタラクティブな UI
- ⚡ エンドツーエンドテスト:AI システムをエンドツーエンドでテストします
- 📄 詳細なレポート:実行可能なインサイトを含む包括的なレポート
⚙️ インストールと実行
# install
pip install compliant-llm
# run the dashboard
compliant-llm dashboard
LLM プロバイダーを設定して攻撃を実行します

サポート
お問い合わせ:[email protected]
ミーティング:🔗 予約枠を探す
セルフホストまたはホスト型クラウド:デモを予約
🔗 予約枠を確保
対応プロバイダー
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
- Mistral
- Groq
- Deepseek
- Azure
- vLLM Ollama
- Ollama
- Nvidia Nim
- Meta Llama
ロードマップ
- アプリケーション全体のペネトレーションテスト
- コンプライアンスに準拠し、ログを記録する MCP サーバー
- さまざまなコンプライアンスフレームワークへの対応 - NIST、HIPAA、GDPR、EU AI Act など
- マルチモーダルテスト
- CI/CD
- アクセス制御のチェック
- 各種コントロール向けのコントロールパネル
- 内部監査とドキュメント
⭐️ スターを付ける

🤝 貢献者
| 開発者 | 貢献者 |
|---|---|
compliant-llm を使って開発する人。 | compliant-llm をより良くする人。 |
(プロジェクトのどこかで import compliant-llm を使っている) | (このリポジトリに PR を作成する) |
コミュニティからの貢献を歓迎します!バグ修正、機能の追加、ドキュメントの改善など、皆さんのご協力は大切です。
- リポジトリをフォークします
- フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/AmazingFeature)
- 変更をコミットします(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
- ブランチにプッシュします(git push origin feature/AmazingFeature)
- プルリクエストを作成します
🔒 セキュリティとプライバシー
データセキュリティとプライバシーを重視しています。詳しくは、セキュリティとプライバシーのページをご覧ください。詳細情報
テレメトリー
Compliant LLM は、製品の改善を目的として匿名化された使用統計を収集します。 個人情報や個人を特定できる情報は収集しません。
export DISABLE_COMPLIANT_LLM_TELEMETRY=true を設定すると、オプトアウトできます。
📝 引用
@misc{compliant_llm2025, author = {FiddleCube}, title = {Compliant LLM: Build Secure AI agents and MCP Servers}, year = {2025}, howpublished = {\url{<https://github.com/fiddlecube/compliant-llm}}>, }
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。