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Ejecuta auditorías de seguridad locales de relés de API de IA y proxies de LLM desde DeepSeek Harness, generando informes en Markdown sobre inyección de prompts, señales de sustitución de modelos, reescritura de llamadas a herramientas, fuga de errores, integridad del flujo y riesgos de Web3 controlados por perfil.

Proveedor nativo de Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh): dsh lee la información del modelo desde el servidor en lugar de tu settings.yaml.

Rellena lo que el adaptador oficial pi-ai deja fuera en la página Models: sondeo de alcanzabilidad de la pasarela con latencia, extracción con un clic del catálogo de modelos de la pasarela con escritura de vuelta mediante casillas en los ajustes, saldo de DeepSeek y cuota del proveedor mostrados en su lugar, el protocolo y endpoint al que cada proveedor está realmente cableado, y un menú desplegable de modelos que lista solo lo que funciona ahora mismo — una clave muerta, un saldo vacío o una cuota agotada se ocultan hasta que lo soluciones, y vuelven por sí solos.

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.