模型上下文协议 (MCP)：现状剖析、安全威胁与未来研究方向

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本文首次全面分析了 MCP 生态系统的格局。

原文标题：Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions

原文作者：侯心怡赵彦杰王申奥王浩宇作者单位：华中科技大学 Security PRIDE 团队（Security , Pri vacy, and De pendability in Emerging Software Systems）原文地址：arxiv.org/pdf/2503.23... 通讯作者主页：howiepku.github.io/

TL;DR

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）充当一种标准化接口，旨在实现 AI 模型与外部工具及资源之间的无缝交互，打破数据孤岛，提升 AI 应用间的互操作性。本文系统阐述了 MCP 的核心组件、工作流程，首次定义了 MCP Server 的生命周期，主要包括创建、运行与更新三个关键阶段，并识别了各阶段潜在安全与隐私风险的同时提出了相应的威胁缓解策略。此外，本文还涵盖了 MCP 发展现状，包括其在行业中的应用实践、典型使用场景，以及支持集成的工具与平台。未来展望部分深入探讨了 MCP 在更广泛 AI 生态中的演进潜力、面临的挑战与发展机遇。本文亦提出了若干关键建议，为 MCP 生态维护者、开发者、用户和研究人员在推动 MCP 安全性与可持续性方面提供参考，助力构建更加开放、可信的智能系统基础设施。

背景介绍

在 MCP 提出之前，AI 应用为了与外部工具交互，主要依赖以下几种方式，每种方式都存在明显的局限性：

手动 API 接入（Manual API Wiring）：开发者需要为每个外部服务手动构建 API 连接，包括身份验证、数据格式转换和错误处理等。这种方式随着工具数量的增加，维护成本迅速上升，系统耦合性强，难以扩展。
插件标准接口（Standardized Plugin Interfaces）：如 OpenAI Plugin 通过标准化的 OpenAPI schema，简化了与外部工具的连接。然而，这类插件通常是单向调用、无法保持状态，并且存在平台隔离性（如字节跳动的 Coze、腾讯的 Yuanqi 等各自的插件商店），导致重复开发和兼容性差。
AI Agent 框架集成（AI Agent Tool Integration）：像 LangChain 等 Agent 框架提供了更结构化的工具调用方式，但工具集成仍然需要手动配置，扩展性和灵活性受限。
检索增强生成（RAG）与向量数据库：RAG 技术利用向量搜索增强模型的上下文知识，解决了知识时效问题。但其能力仅限于被动检索，无法执行主动操作（如修改数据或触发流程）。例如客服 AI 能查找说明文档，但无法直接更新客户记录或提交工单。

上述方式都需逐一集成各类接口，复杂且难以扩展，而 MCP 的引入实现了统一、灵活的工具调用机制。通过引入中间层的 MCP Server，使 AI 应用只需对接一个标准协议，即可动态访问多个外部资源，极大降低了集成成本和系统耦合度。

MCP 架构

MCP 系统的典型工作流程：用户发出指令后，MCP Client 分析意图并选择合适工具，通过 MCP Server 调用外部数据源执行任务，最终将结果通知用户。

2.1 核心组件

MCP 的三大核心组件：MCP Host、MCP Client 和 MCP Server，三者协同工作，实现 AI 应用与外部工具、数据源之间的安全、高效通信。

MCP Host：即运行 MCP Client 的 AI 应用环境，如 AI 助手（如 Claude Desktop）、AI IDE（如 Cursor）、AI Agent 等，负责承载任务执行与交互操作。
MCP Client：位于 Host 内部，作为中介连接多个 MCP Server，负责发起请求、获取服务能力、接收通知、收集性能数据，并通过传输层保障通信的安全与稳定。
MCP Server：负责提供工具调用能力，响应 Client 请求，协调实际的数据处理和外部 API 调用。具备三大核心功能：
工具（Tools）：允许 MCP Server 调用外部服务和 API 执行操作。模型根据上下文自动选择并调用合适的工具，简化操作流程，提高效率和灵活性。
资源（Resources）：提供对结构化和非结构化数据集的访问，支持 AI 模型根据需求获取并处理数据，助力数据驱动的决策。
提示（Prompts）：预定义的模板和工作流，帮助优化 AI 响应和任务执行效率，确保一致性，适用于客户支持、注释任务等场景。

2.2 MCP Server 生命周期

MCP Server 的关键组成部分：**元数据（Metadata）**包含 Server 的基本信息，帮助 Client 识别和交互；**配置（Configuration）**包括源代码、配置文件和清单，定义 Server 的操作参数和安全设置；**工具列表（Tool list）**存储可用工具的功能、输入输出格式及访问权限，确保工具管理的有效性；**资源列表（Resources list）**管理对外部数据源的访问，指定允许的端点和权限；**提示和模板（Prompts and Templates）**则包含预配置的任务模板和工作流，帮助提高 AI 模型执行复杂操作的效率。通过这些组件，MCP Server 能够实现无缝的工具集成、数据检索和任务协作，支持 AI 应用的高效运行。

我们将 MCP Server 的生命周期定义为三个关键阶段：创建、运行和更新。

创建阶段：包括 Server 注册、安装部署和代码完整性验证，确保 Server 正确配置并安全准备好处理请求。
运行阶段：MCP Server 根据 AI 应用请求执行工具操作，处理命令，执行沙箱机制以保证环境安全，并稳定地与外部资源交互。
更新阶段：确保 MCP Server 持续更新并适应需求变化，包含授权管理、版本控制和旧版本管理，防止安全漏洞和权限问题。

每个阶段都包含关键活动，以确保 MCP Server 的安全性、效率和适应性，支持 AI 模型与外部工具、数据源的无缝交互。

MCP 发展现状

3.1 当前生态概况

MCP 已获得多个行业的广泛采纳，尤其是领先的 AI 公司，如 Anthropic 和 OpenAI，通过集成 MCP 增强了 AI Agent 功能和多步任务执行能力。百度等中国科技巨头也已将 MCP 引入其生态系统，推动了全球市场标准化进程。开发工具和集成开发环境（IDE）如 Replit、Microsoft Copilot Studio、JetBrains 等利用 MCP 简化了跨平台操作，提高了生产力。开发者可借助 MCP 提供的简洁接口，减少手动集成工作。云平台如 Cloudflare 以及金融服务公司如 Block（Square）和 Stripe 正在探索 MCP，以提升在多租户环境中的安全性、可扩展性和治理能力，推动企业级应用的高效运行。

尽管 Anthropic 尚未推出官方的 MCP 市场，但社区驱动的 MCP Server 平台如 MCP.so、Glama 和 PulseMCP 等，已经提供了丰富的 MCP Server 资源，促进了 MCP 的快速普及。

此外，官方 SDK 提供了多种编程语言（如 TypeScript、Python、Java、Kotlin、C#），便于开发者将 MCP 集成到各类应用和工作流中。社区也贡献了许多工具，如 EasyMCP、FastMCP，帮助开发者快速创建和管理 MCP Server。

3.2 用例分析

MCP 已成为 AI 应用与外部工具、API 和系统有效通信的重要工具。通过标准化交互，MCP 简化了复杂的工作流，提高了 AI 应用的效率。以下是三个成功集成 MCP 的平台及其独特用例：

**OpenAI：MCP 在 AI Agent 和 SDK 中的集成。**OpenAI 采用 MCP 标准化 AI 与工具之间的通信，提升了与外部工具的集成能力。通过 Agent SDK，开发者可以创建与外部工具无缝交互的 AI Agent。MCP 使得 AI Agent 能够动态地调用外部工具，简化配置，并通过 MCP 协议确保任务请求的格式化和实时响应。此外，OpenAI 还计划将 MCP 集成到 Responses API 中，进一步简化 AI 与工具之间的交互。
**Cursor：通过 MCP 增强软件开发中的代码助手。**Cursor 利用 MCP 增强软件开发，支持 AI 驱动的代码助手自动化复杂任务。通过 MCP，AI Agent 能够与外部 API 交互，访问代码库并直接在集成开发环境（IDE）内自动化工作流。当开发者发出命令时，AI Agent 评估是否需要外部工具，并通过 MCP Server 选择合适的工具来处理任务，如运行 API 测试、修改文件或分析代码。这种集成帮助自动化重复任务，减少错误，提高开发效率。
**Cloudflare：远程 MCP Server 托管与可扩展性。**Cloudflare 通过远程托管 MCP Server，将 MCP 从本地部署模式转变为云托管架构。AI Agent 通过 OAuth 认证请求 Cloudflare 的 MCP Server，动态调用外部工具和 API 执行任务，如数据检索、文档处理或 API 集成。Cloudflare 的多租户架构允许多个用户安全地访问和管理自己的 MCP 实例，确保隔离和防止数据泄露，同时提供企业级可扩展性和安全的多设备互操作性。

4 安全风险分析

MCP Server 在生命周期的各个阶段面临多种安全风险。本文从创建阶段 、运行阶段 和更新阶段对这些安全风险进行了分析。

4.1 创建阶段的安全风险

名称冲突：恶意实体通过注册与合法 MCP Server 相似或相同的名称，欺骗用户安装恶意 Server。在 MCP Client 选择 Server 时，依赖 Server 名称和描述，这使得名称冲突攻击成为潜在威胁。为减少此风险，建议在未来的 MCP 应用中，建立严格的命名空间管理政策，使用加密验证 Server 身份，并设计基于信誉的信任系统来确保注册的安全。
安装程序欺骗 ：安装程序欺骗是指攻击者通过修改 MCP Server 安装程序，植入恶意代码或后门，导致系统被篡改或控制。用户为了简化安装流程，通常依赖于自动安装工具，这些工具都来自非官方渠道，可能会安装未经验证的软件包，增加了被篡改的风险。建议开发一个标准化、保障安全的安装框架，实施包完整性检查，并对自动安装工具进行信誉评估，确保其来源的可靠性。
代码注入 / 后门：代码注入攻击发生在 MCP Server 的源代码或配置文件中，恶意代码可能绕过传统的安全检查。这些后门在 Server 更新或修补后依然存在，攻击者可以通过这些后门维持对 Server 的控制，从而窃取数据或修改系统配置。为缓解此风险，应加强代码完整性验证、严格依赖管理，并定期进行安全审计。同时，采用可重复构建和校验和验证部署过程，进一步提高系统的安全性。

4.2 运行阶段的安全风险

工具名称冲突：多个工具可能使用相同或相似的名称，导致在选择工具时发生冲突，进而执行错误的操作或泄露敏感数据。例如，攻击者可以注册一个工具名称与合法工具相似，利用名称冲突实施恶意行为。为防范这一风险，应开发工具选择验证和异常检测技术，确保工具描述的准确性，并避免工具功能重叠。
斜杠命令重叠 ：斜杠命令重叠是指多个工具注册了相同或类似的命令，导致执行时出现歧义。恶意攻击者可能利用命令重叠，通过引入冲突命令影响工具行为，导致错误操作。例如，一个工具可能注册了 /delete 命令来删除临时文件，而另一个工具用相同命令删除关键系统日志。为了应对这一挑战，MCP Client 应实现上下文感知的命令解析技术，应用命令消歧方法，并优先执行经过验证的工具元数据。
沙箱逃逸：沙箱机制用于隔离 MCP 工具的执行环境，防止其访问敏感系统资源。然而，攻击者可能利用沙箱实现中的漏洞，突破沙箱的限制，获得主机控制权并执行恶意操作。为应对沙箱逃逸问题，需要修复已知漏洞，实施运行时监控和异常检测，以便及时发现并防止潜在的逃逸尝试。

4.3 更新阶段的安全风险

更新后权限持久化：更新后权限持久化是指在 MCP Server 更新后，过时或撤销的权限未被及时清除，导致攻击者继续利用这些过时权限执行恶意操作。例如，撤销的 API 密钥或权限未能及时失效，攻击者可能借此继续获得未经授权的访问权限。应确保权限变更能够在所有 MCP Server 实例中一致传播，并实施 API 密钥和会话令牌的自动过期机制。
重新部署易受攻击的版本 ：由于 MCP 是开源的且由社区维护，更新可能会延迟或回退到易受攻击的版本，增加系统遭受攻击的风险。特别是非官方的自动安装工具（如 mcp-get 和 mcp-installer）可能默认安装缓存或过时版本，导致已知漏洞重新暴露。为应对此类问题，建议建立一个官方的包管理系统，采用标准化的打包格式，确保 MCP Server 的更新及时且安全。
配置漂移：配置漂移是指随着时间的推移，系统配置发生意外变化，偏离原有的安全基准。这通常由手动调整、更新遗漏或不同工具之间的冲突所引起。特别是在远程托管 MCP Server 的环境中，配置漂移可能影响多个用户或组织，导致敏感数据泄露或特权提升。解决这一问题需要实施自动化的配置验证机制，定期检查配置一致性，并确保 MCP 环境符合安全基准。

MCP Server 在各个阶段面临的安全挑战需要通过多方面的安全措施进行应对，确保 MCP 生态系统的稳定性、安全性和可靠性。加强权限管理、工具验证、代码审计和更新机制，是保障 MCP 安全的关键。

讨论

5.1 影响

对于开发者：MCP 简化了外部工具的集成，使 AI Agent 能够执行复杂的多步任务。然而，开发者需要确保 MCP 的安全性和版本控制，避免配置错误导致的安全漏洞。
对于用户：MCP 提升了 AI Agent 与外部工具的交互，自动化跨平台工作流。但随着 MCP Server 接触敏感数据，用户需警惕未验证工具和配置错误带来的安全风险。
对于 MCP 生态系统维护者：MCP 的去中心化管理增加了安全性挑战，维护者需要应对配置漂移、特权持久化和漏洞版本的重新部署等问题。
对于 AI 社区：MCP 促进了多系统协作和跨平台工作流，推动了 AI 在各行各业的应用。但随着 MCP 的广泛采纳，AI 社区需要关注工具选择的公平性、数据隐私和 AI 滥用等伦理问题。

5.2 面临挑战

缺乏集中化的安全监管：MCP 的去中心化使得安全标准难以统一，增加了部署过时或配置错误版本的风险。
认证和授权漏洞：缺乏统一的认证框架，使得多租户环境中的权限管理和访问控制变得困难，增加了未授权访问的风险。
调试和监控机制不足：缺少完善的调试和监控工具，难以追踪错误和评估系统行为，影响了 MCP 的稳定性和安全性。
跨系统工作流一致性问题：MCP 支持多步骤跨系统工作流，但缺乏有效的状态管理和错误恢复机制，可能导致工作流中断或结果不一致。
多租户环境中的可扩展性挑战：随着 MCP 支持远程托管和多租户环境，资源管理和租户隔离变得更加复杂，需要强化安全和性能管理。
智能环境中的集成挑战：将 MCP 集成到智能家居和物联网等环境中，面临实时响应性、互操作性和安全性的问题，增加了开发难度。

5.2 对 MCP 利益相关方的建议

MCP 生态维护者：应建立正式的包管理系统，实施严格的版本控制，并推动使用加密签名验证 MCP 包。同时，推广安全的沙箱框架，防止特权提升和恶意工具执行。
开发者：应遵循安全编码实践，管理版本控制并进行全面测试，防止回退到易受攻击的版本。同时，通过自动化配置管理和采用基础设施即代码（IaC）实践来防止配置漂移。
研究人员：应进行 MCP Server 安全分析，探索提升沙箱安全性、特权持久化的方法，并开发自动化漏洞检测和安全更新流程。
用户：应使用经过验证的 MCP Server，避免使用非官方安装程序，定期更新 MCP 服务器并监控配置更改，确保访问控制政策得当，减少安全风险。

总结

本文首次全面分析了 MCP 生态系统的格局。我们探讨了其架构、核心组件、操作工作流和服务器生命周期阶段。此外，我们还分析了 MCP 的采用情况、多样性和应用场景，并识别了在创建、运行和更新阶段可能面临的安全威胁。我们还突出了 MCP 采纳过程中的影响和风险，并提出了针对利益相关方的可操作建议，以增强安全性和治理能力。同时，我们概述了未来研究方向，旨在应对新兴风险并提升 MCP 的韧性。随着 OpenAI 和 Cloudflare 等行业领导者的采纳，解决这些挑战对于确保 MCP 的长期成功并使 AI 应用能够与不断扩展的外部工具和服务安全高效地互动至关重要。

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