Prompt Inspector

La detección funciona como un embudo de cinco capas, y cada capa filtra un poco más fino que la anterior. Una caché hash global devuelve el resultado anterior de una entrada repetida con una latencia casi nula. Una capa de palabras sensibles hace coincidir palabras clave y patrones regex con un autómata Aho-Corasick y corta el proceso al primer acierto. Una capa semántica usa embeddings vectoriales para atrapar ataques parafraseados e inyecciones ofuscadas que las reglas de palabras clave no ven. Una revisión de IA opcional trata las entradas de zona gris, y un paso de arbitraje agrega las capas en un veredicto final con una puntuación de confianza.

La mayoría de las peticiones se resuelven en las dos primeras capas en menos de 3 ms, según el proyecto. El análisis semántico completo termina en unos 30 ms. El diseño de embudo es lo que mantiene esos números: una amenaza evidente se detiene en la capa de palabras clave, y solo las entradas ambiguas avanzan por la tubería. Esa división deja al motor rápido en el caso común sin dejar de gastar cómputo real en los casos difíciles.

Cada inquilino define sus propias listas de palabras, y el motor admite dos estrategias de coincidencia. La coincidencia literal corre sobre un autómata Aho-Corasick, que recorre toda la entrada en una sola pasada con tiempo lineal sin importar cuántas palabras clave configures. Los patrones regex cubren datos estructurados como números de teléfono y formatos de tarjeta. Cuando una palabra coincide, la tubería se corta, así la capa sirve tanto de red de seguridad como de atajo de velocidad.

Las entradas que caen en un terreno ambiguo se escalan a un modelo de lenguaje para una segunda opinión. Los revisores compatibles incluyen DeepSeek, Qwen y Gemini. Esta capa existe para reducir los falsos positivos, y sigue siendo opcional para que un despliegue pueda mantener la tubería totalmente determinista cuando lo necesite. Una puntuación clara de la capa semántica omite la revisión por completo.

Cuando el revisor de IA confirma un ataque nuevo, el motor genera payloads variantes y los añade a la base de datos vectorial por su cuenta. Con el tiempo, la biblioteca de payloads crece a partir de las amenazas que el sistema ve de verdad, no de una lista fija que alguien mantiene a mano. La edición empresarial añade una biblioteca de payloads mantenida a escala de millones con actualizaciones en tiempo real tomadas de amenazas de producción.

Prompt Inspector ofrece una API REST, un SDK oficial de Python, un SDK oficial de Node.js y un servidor MCP. El servidor MCP funciona con Cursor, VS Code Copilot, Claude Desktop y Dify, y una integración Skill cubre OpenClaw y Claude Code. Todos los clientes se autentican con la misma App API Key, enviada mediante una cabecera X-App-Key o un token bearer, así que una sola clave cubre toda la pila.

El núcleo es de código abierto bajo la licencia AGPL-3.0 y se puede clonar y ejecutar en tu propia infraestructura. La edición empresarial suma el mantenimiento de la biblioteca de payloads, personalización, despliegue privado y soporte dedicado. Ese reparto da a un desarrollador individual una barrera funcional gratis y da a una empresa una vía con soporte cuando la necesita.