FBDL se vuelve agéntico: los agentes de IA ahora pueden crear los entornos de test
Incorporación de FBDL en el flujo de trabajo de investigación de seguridad con tecnología de IA
13 de julio de 2026
Por Meta Bug Bounty
Nos complace anunciar el lanzamiento de un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) de código abierto para el lenguaje de descripción de errores de Facebook (FBDL).
FBDL es una herramienta diseñada para ayudarte a configurar de forma rápida y eficiente los pasos de reproducción de errores de seguridad usando un lenguaje de descripción de errores estándar. FBDL es una solución al reto de larga data de reproducir los escenarios necesarios para demostrar los problemas de seguridad.
Esta versión, junto con los nuevos extremos de la API, permitirá que los investigadores de seguridad administren las ejecuciones de FBDL mediante programación. En conjunto, estas herramientas te permiten generar, validar y enviar scripts de FBDL completamente desde tu propio entorno de IA, ya sea Claude Code, OpenAI Codex o cualquier otro agente compatible con MCP.
FBDL es una herramienta diseñada para ayudarte a configurar de forma rápida y eficiente los pasos de reproducción de errores de seguridad usando un lenguaje de descripción de errores estándar. FBDL es una solución al reto de larga data de reproducir los escenarios necesarios para demostrar los problemas de seguridad.
Esta versión, junto con los nuevos extremos de la API, permitirá que los investigadores de seguridad administren las ejecuciones de FBDL mediante programación. En conjunto, estas herramientas te permiten generar, validar y enviar scripts de FBDL completamente desde tu propio entorno de IA, ya sea Claude Code, OpenAI Codex o cualquier otro agente compatible con MCP.
Automatización del proceso de FBDL
FBDL siempre se ha centrado en ahorrar tiempo a los investigadores: en lugar de crear manualmente usuarios, páginas, grupos y permisos de prueba mediante nuestra interfaz de usuario, escribes un breve script y obtienes un entorno de pruebas completo en cuestión de segundos. Con esta versión, vamos un paso más allá, ya que permitimos que los agentes de IA accedan a todo el proceso de FBDL.
El servidor MCP se ejecuta localmente en la máquina y concede al asistente de IA acceso directo al lenguaje FBDL. Puedes pedirle que genere scripts a partir de descripciones en lenguaje natural, que los valide con respecto a la gramática completa, que explore las entidades y acciones disponibles o que explique lo que hace un script actual. Cuando se combina con los nuevos extremos de la API, el agente también puede enviar scripts, consultar el estado de ejecución y archivar las ejecuciones completadas, todo ello sin abrir un navegador.
Aquí te mostramos un ejemplo de cómo se vería en la práctica: describes el entorno de prueba que necesitas (“dos usuarios que son amigos, uno es propietario de una página, el otro comenta en una publicación y se le bloquea”), tu IA genera un FBDL válido, lo valida, lo envía a la infraestructura de Meta y te informa cuando el entorno esté listo.
El servidor MCP se ejecuta localmente en la máquina y concede al asistente de IA acceso directo al lenguaje FBDL. Puedes pedirle que genere scripts a partir de descripciones en lenguaje natural, que los valide con respecto a la gramática completa, que explore las entidades y acciones disponibles o que explique lo que hace un script actual. Cuando se combina con los nuevos extremos de la API, el agente también puede enviar scripts, consultar el estado de ejecución y archivar las ejecuciones completadas, todo ello sin abrir un navegador.
Aquí te mostramos un ejemplo de cómo se vería en la práctica: describes el entorno de prueba que necesitas (“dos usuarios que son amigos, uno es propietario de una página, el otro comenta en una publicación y se le bloquea”), tu IA genera un FBDL válido, lo valida, lo envía a la infraestructura de Meta y te informa cuando el entorno esté listo.
Nuevos puntos de conexión de la API
Hemos añadido extremos REST en /bug_bounty/fbdl_runs que admiten lo siguiente:
La documentación completa con ejemplos de solicitudes está disponible en la página de administración de identificadores de FBDL de la configuración de Bug Bounty.
- Creación de nuevas ejecuciones desde scripts de FBDL validados
- Publicar las ejecuciones con paginación basada en el cursor
- Obtener información detallada de una reproducción individual, incluidos el estado y los resultados.
- Archivar las ejecuciones completadas
La documentación completa con ejemplos de solicitudes está disponible en la página de administración de identificadores de FBDL de la configuración de Bug Bounty.
Obtener acceso
Para usar la API de FBDL, necesitarás un identificador de acceso. Los investigadores que cumplen los requisitos pueden generar uno en la sección FBDL.. Para acceder a FBDL, es necesario cumplir al menos uno de los siguientes criterios en el último año:
Te recordamos que ofrecemos una bonificación del 20 % (hasta 500 USD) por los informes de errores que cumplan los requisitos e incluyan un script útil de FBDL. Usar el MCP para generar scripts para los envíos es una excelente forma de cumplir los requisitos.
Cuando tengas el identificador, pásalo al servidor MCP mediante la variable de entorno FBDL_API_TOKEN y ya podrás empezar.
- Has informado de una vulnerabilidad válida a Meta.
- Participación en una recompensa privada
- Participación en un evento de hacking en directo de Meta
- Has canjeado un cupón de interacción de Meta Bug Bounty.
Te recordamos que ofrecemos una bonificación del 20 % (hasta 500 USD) por los informes de errores que cumplan los requisitos e incluyan un script útil de FBDL. Usar el MCP para generar scripts para los envíos es una excelente forma de cumplir los requisitos.
Cuando tengas el identificador, pásalo al servidor MCP mediante la variable de entorno FBDL_API_TOKEN y ya podrás empezar.
Introducción al servidor MCP
El servidor es de código abierto y está disponible en GitHub. Instálalo, añádelo a la configuración de MCP de la herramienta de IA y empieza a pedirle al agente que escriba FBDL:
GitHub: https://github.com/GangGreenTemperTatum/fbdl-mcp
El repositorio incluye instrucciones de configuración para Claude Code, OpenAI Codex y agentes de MCP genéricos. También incluye habilidades de código independientes de Claude (/generate-fbdl y /validate-fbdl) que funcionan sin ejecutar el servidor e insertan la especificación completa de FBDL como contexto de instrucciones.
GitHub: https://github.com/GangGreenTemperTatum/fbdl-mcp
El repositorio incluye instrucciones de configuración para Claude Code, OpenAI Codex y agentes de MCP genéricos. También incluye habilidades de código independientes de Claude (/generate-fbdl y /validate-fbdl) que funcionan sin ejecutar el servidor e insertan la especificación completa de FBDL como contexto de instrucciones.
Retirada del chatbot de la interfaz web de FBDL
Con esta versión, retiramos el chatbot con IA integrado en el editor web de FBDL. El enfoque de MCP te ofrece mayor flexibilidad: puedes elegir tu propia herramienta de IA, trabajar en tu propio entorno con el contexto completo de tu investigación y encadenar la generación de FBDL en flujos de trabajo automatizados. Y, lo que es más importante, esto abre la puerta a las pruebas de seguridad automatizadas y con agentes: tus agentes de pruebas de penetración ahora pueden crear entornos de prueba, ejecutar situaciones de investigación y administrar los procesos de forma autónoma sin necesidad de intervenciones manuales. El propio editor web de FBDL se mantiene disponible para su uso manual.
Creado con la comunidad
Este proyecto surgió como una iniciativa de código abierto del investigador Ads Dawson. durante nuestra conferencia de investigadores de Meta Bug Bounty (MBBRC) de 2026. El equipo de anuncios creó el servidor MCP inicial para ayudar a los investigadores a generar y validar scripts de FBDL con agentes de IA. Colaboramos para ampliar el proyecto con la integración de la API, la administración de identificadores y la compatibilidad completa del ciclo de vida de ejecución, y lo convertimos en la herramienta integral que está disponible actualmente.
Como reconocimiento por esta contribución, hemos concedido a Ads una bonificación de 1000 USD por habilitar mejores funcionalidades de pruebas para toda la comunidad. Ocasionalmente, podemos reconocer a los investigadores que colaboran con nosotros en herramientas que mejoran significativamente el ecosistema. Cuando una colaboración produce un impacto real, queremos reconocerlo.
Creemos que las herramientas basadas en la comunidad como esta refuerzan todo el ecosistema. Si tienes ideas sobre herramientas o integraciones que podrían mejorar la experiencia de investigación de seguridad en Meta, nos encantaría conocerlas.
Estamos deseando ver cómo utilizas estas herramientas. Disfruta de tus actividades de hacking.
Como reconocimiento por esta contribución, hemos concedido a Ads una bonificación de 1000 USD por habilitar mejores funcionalidades de pruebas para toda la comunidad. Ocasionalmente, podemos reconocer a los investigadores que colaboran con nosotros en herramientas que mejoran significativamente el ecosistema. Cuando una colaboración produce un impacto real, queremos reconocerlo.
Creemos que las herramientas basadas en la comunidad como esta refuerzan todo el ecosistema. Si tienes ideas sobre herramientas o integraciones que podrían mejorar la experiencia de investigación de seguridad en Meta, nos encantaría conocerlas.
Estamos deseando ver cómo utilizas estas herramientas. Disfruta de tus actividades de hacking.