AI Fuzz Testing MCP Server

请通过 AI Fuzz Testing MCP Server，对 OpenAI、Anthropic 和其他已配置模型执行一组模糊测试。生成 50 条包含乱码、超长文本、越狱提示和格式错误 JSON 的输入，比较各模型的响应稳定性、报错类型和安全拦截情况，并输出汇总表。

一份多模型测试报告，包含异常输入样本、响应对比、失败统计和风险总结。

请使用 AI Fuzz Testing MCP Server 针对当前接入的大模型接口进行安全测试，重点检查提示注入、敏感信息泄露、工具调用参数污染和越权响应。按严重程度列出发现的问题，并给出复现步骤。

一份安全测试结果，包含漏洞清单、严重级别、复现方法和修复建议。

基于我们上次发现的问题样本，请用 AI Fuzz Testing MCP Server 建立一个可重复执行的 LLM 回归测试集。按风险类别组织测试用例，记录预期行为，并输出适合集成到 CI 的测试清单。

一个结构化回归测试集说明，含测试分类、预期结果和可持续执行的清单。