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MCP安全保障列表:MCP交互流程的全面检视与理解指南

发布时间:2025-04-21 12:00:18 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:3 次

想象一下,你辛辛苦苦训练出一个聪明绝顶的 AI 大模型,它能帮你处理各种复杂的任务。但是,如果通往这个聪明大脑的“管道”——也就是模型上下文协议(MCP)——不够安全,那岂不是给黑客们留下了可乘之机? 别担心!由区块链安全领域的专家 SlowMist(慢雾科技) 倾力打造的 MCP 安全检查清单,就像一个专业的“AI 神盾局”,它为基于 MCP 的 AI 工具提供了一份全面的安全指南,旨在保护你的 LLM 插件生态系统免受各种潜在威胁。
自从2024年底 MCP 发布以来,它已经被广泛应用于 Claude Desktop 和 Cursor 等主流 AI 应用中,各种 MCP 服务市场也蓬勃发展。然而,如同任何新兴技术一样,MCP 的快速普及也带来了新的安全挑战。
MCP 安全检查清单 正是在这样的背景下应运而生。它不是一个冷冰冰的工具,而是一位经验丰富的安全专家,它系统地梳理了 MCP 架构中 Host(宿主)、Client(客户端)和 Server(服务器)三个主要组件交互过程中可能出现的各种风险点。无论是涉及到敏感的加密货币交易,还是与 LLM 集成的自定义插件,这份清单都能帮助开发者们主动识别和防范潜在的安全漏洞。
通过采纳这份清单中的安全措施,你的 MCP 系统的整体稳定性和可控性将得到显著提升,确保 AI 应用的安全与发展齐头并进。
这份 MCP 安全检查清单就像一位细心的安全管家,它从多个维度对 MCP 系统的安全性进行了深入的考量,主要的核心功能亮点可以归纳为以下几个方面:
与其说是“配置”这款检查清单本身,不如说是开发者需要参照这份清单中的各项安全要点,来配置和加固自己的 MCP 应用。这就像拿到了一份详细的体检报告,你需要根据报告中的指标和建议,对自己的“身体”进行调理和保护。
具体的“配置流程”可以理解为以下几个步骤:
你可以在 GitHub 上找到这份宝贵的 MCP 安全检查清单:
https://github.com/slowmist/MCP-Security-Checklist

MCP安全保障列表:MCP交互流程的全面检视与理解指南

MCP(Model Context Protocol)安全检查清单是一套用于系统性识别和防范MCP潜在安全漏洞的工具,以下为你详细介绍其内容及MCP交互流程:

MCP安全检查清单内容

用户交互安全

  • 用户输入验证:严格验证用户输入,防止注入攻击。

  • 用户反馈机制:提供用户反馈机制,及时发现潜在的安全问题。

  • 用户界面安全:UI应清晰展示AI操作范围和潜在影响,提供直观安全指示器,高风险操作需用户确认,权限请求明确目的和范围,操作可视化且可审计。

AI控制与监控

  • AI行为监控:实时监控AI行为,防止异常行为。

  • AI权限管理:限制AI权限,防止其执行危险操作。

  • 操作记录与异常检测:记录关键AI操作,检测异常模式,限制工具调用频率和数量。

本地存储安全

  • 数据加密:对本地存储数据进行加密。

  • 存储访问控制:限制对本地存储的访问权限。

  • 敏感数据隔离:实施数据隔离机制,将敏感用户数据与普通数据分开存储和处理。

应用程序安全

  • 代码审计:定期审计应用程序代码,确保没有安全漏洞。

  • 安全更新:及时更新应用程序的安全补丁。

  • 应用完整性验证:验证应用程序及MCP插件的完整性,防止篡改,Host应用更新需经过数字签名验证。

客户端身份验证与授权

  • 身份验证机制:使用强身份验证机制,如多因素认证。

  • 授权策略:实施最小权限原则,仅授予必要权限。

  • 强制认证与OAuth实现:在与重要MCP服务通信前强制执行认证,正确实现OAuth 2.1或更高版本流程,遵循最佳实践和安全标准。

MCP Tools与Servers管理

  • 插件管理:严格管理插件安装和更新,确保插件来源可信。

  • 服务器管理:确保服务器安全配置和运行状态。

  • 工具验证与安全更新:验证注册工具真实性和完整性,MCP客户端定期检查并应用安全更新,验证更新后工具是否包含恶意描述。

  • 函数名校验与恶意MCP检测:注册工具前检查名称冲突和潜在恶意覆盖,监控识别潜在恶意MCP行为模式。

  • 服务目录与冲突解决:维护可信MCP服务和工具授权目录,存在明确规则解决同名工具冲突,不同域工具彼此隔离,建立明确函数优先级规则,避免恶意覆盖。

  • 版本控制与工具注册注销机制:对函数和工具实施版本控制,检测变更,明确工具注册和注销流程,防止遗留工具安全风险。

  • 冲突检测机制:检测并解决多MCP环境中函数和资源冲突。

  • 工具分类:根据敏感度和风险级别对工具进行分类。

提示词安全

  • 提示词过滤:过滤提示词中有害或敏感信息。

  • 提示词审计:定期审计提示词使用情况。

  • 注入防御与恶意指令检测:实施多层防御措施防止提示词注入攻击,检测并阻止潜在恶意用户指令,包括预加载的恶意提示词和第三方MCP服务器工具中嵌入的有害指令。

  • 系统提示词保护与敏感数据过滤:防止系统提示词被篡改,过滤掉提示词和上下文中的敏感个人数据。

  • 上下文隔离与提示词模板:确保不同来源上下文相互隔离,使用安全提示词模板。

  • 工具描述验证与提示词一致性验证:进行工具描述验证与提示词一致性验证。

  • 历史上下文管理:明确清理历史上下文机制,防止数据积累和信息泄露。

日志与审计

  • 详细日志记录:记录系统操作日志,便于事后审计。

  • 日志分析:定期分析日志,发现潜在安全问题。

Server验证与通信安全

  • 服务器验证:确保服务器身份验证机制安全。

  • 通信加密:使用加密协议(如TLS)保护通信数据。

MCP在不同LLM上的适配和调用安全

  • 执行环境隔离:使用沙箱技术隔离LLM运行环境。

  • 执行监控:实时监控LLM执行状态,防止异常行为。

  • 多模态内容过滤:过滤多模态内容中有害或敏感信息。

多MCP场景安全

  • 多实例管理:严格管理多个MCP实例运行,防止恶意实例影响其他实例。

  • 实例隔离:使用沙箱技术隔离不同实例运行环境。

加密货币相关MCP的特有安全点

  • 钱包管理:严格管理加密货币钱包访问权限,防止钱包被盗用。

  • 交易安全:确保加密货币交易安全性,防止交易被篡改。

MCP交互流程

MCP架构由Host(本地运行的AI应用环境)、Client(负责与Server通信与工具调用的组件)以及Server(MCP插件所对应的服务端)三部分构成。用户通过Host与AI交互,Client将用户请求解析并转发至MCP Server,执行工具调用或资源访问。

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