MCP推动智能AI发展，同时带来新安全风险

概述

模型上下文协议（MCP）由Anthropic于2024年底创建，已成为连接AI模型与数据源、工具的标准方式，并被OpenAI及主流云服务商广泛采用。该协议使AI助手能够直接访问企业数据和服务，但同时也引入了显著的安全风险。

MCP的工作原理与风险

MCP本质上是一种API，允许AI代理或聊天机器人直接与数据库、工具和其他资源通信，无需传统RAG（检索增强生成）所需的向量数据库和定制集成。开发者只需在数据库前部署MCP服务器，AI代理即可按需提取数据。

然而，这种便利性带来了多重安全挑战：

• 协议层漏洞：MCP规范要求URL中包含会话标识符，违反安全最佳实践；缺乏消息签名或验证机制，可能导致消息篡改。
• 实际攻击案例：2025年5月，Asana的MCP服务器漏洞允许用户查看他人数据；同月，Atlassian的MCP服务器漏洞使攻击者可提交恶意支持票证并获取特权访问。

行业响应与防护措施

• OWASP行动：在Atlassian攻击报告发布当日，OWASP启动了MCP Top 10项目（目前尚未发布具体内容）。
• 协议更新：最新MCP更新将服务器分类为OAuth资源服务器，增加资源指示器要求和强制协议版本头，部分缓解了认证和版本混淆问题。
• 企业实践建议：
  • 部署前验证MCP服务器是否在官方GitHub列表，或在沙箱环境中测试。
  • 将MCP纳入威胁建模、渗透测试和红队演练。
  • 对本地MCP服务器进行代码审查，并使用LLM或自动化工具检测恶意模式。
  • 使用默认显示工具调用及输入的MCP客户端。

专家观点与未来展望

F5 Networks首席技术官办公室杰出工程师Lori MacVittie指出，MCP打破了传统安全假设，因其核心功能依赖于AI代理与非确定性LLM的明文通信，存在欺骗和操纵风险。Gartner预测，到2026年，75%的API网关供应商和50%的iPaaS供应商将支持MCP功能。

安全供应商解决方案

多家供应商已推出MCP安全工具：

• BackSlash Security：提供MCP服务器风险评级数据库和自评估工具。
• Lasso Security：开源MCP网关，支持配置管理和消息敏感信息清理。
• Invariant Labs：开源扫描器MCP-Scan，支持静态分析和实时监控。
• Palo Alto Networks：Cortex Cloud WAAS工具提供协议验证和API层攻击检测。

企业需警惕MCP扩展的攻击面和第三方服务器带来的供应链风险，这标志着从边界安全到应用安全的范式转变。