AI生态警报：MCP协议风险与应对指南（上）——架构与供应链风险
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AI生态警报：MCP协议风险与应对指南（中）——MCP Server运行时安全https://blog.csdn.net/WangsuSecurity/article/details/148341453?sharetype=blogdetail&sharerId=148341453&sharerefer=PC&sharesource=WangsuSecurity&spm=1011.2480.3001.8118
对于AI Agent开发者，除了关注MCP Server的安全问题之外，还需要关注MCP Host自身的安全以及交互过程的安全。例如，需防范本地凭证泄漏、会话丢失以及用户输入造成的注入攻击等典型风险。
本文作为系列终篇，将梳理Host安全风险及防护策略。
一、MCP Host自身安全
MCP Host自身安全列举如下：
- 本地存储安全：由于MCP Host与MCP Server之间通常通过认证鉴权的方式进行通讯，MCP Host本地需要存储API密钥、用户令牌等重要凭证，建议加密存储。同时，MCP Host与大模型之间的交互同样需要注意上述问题。
- 会话上下文安全：与MCP Server之间通过HTTP+SSE的方式通讯时，如果SSE连接断开，可能导致上下文丢失。建议采用新版本协议的Streamable HTTP利用其无状态特性进行规避。此外，与大模型之间也会使用上下文提升模型智能性，同样需要做好防护。
- 日志与审计：记录与 MCP Server的交互、工具调用、授权操作及所有安全事件，如认证失败、权限变更等。同时需记录用户输入，交互等操作，以及与大模型之间交互的信息。建议针对MCP Server、用户和大模型三种不同角色，预先定义其可能出现的异常行为或危险操作，通过实时检测触发告警或者拦截机制。
- 其他通用安全：强制身份认证、应用沙箱运行、完整性校验、资源限额、熔断保护、数据隔离等通用安全处理。
二、MCP Host交互安全
除与Server的安全交互外，也需关注MCP Host在用户与模型交互过程的安全问题，可采取如下防护措施：
1. 输入内容检测与预处理
- 对用户输入进行实时恶意内容检测，包括但不限于脚本注入、命令注入、提示词注入和敏感关键词等。
- 可采用正则表达式、黑白名单、内容安全审核和大模型辅助检测等多种手段。
2. 系统提示与用户输入隔离
- 在设计与模型交互时，严格区分用户输入和系统提示、工具信息等的参数的隔离。
3. 易用且安全的前端交互
- 采用表单校验、输入长度限制、特殊字符过滤，减少误输和异常数据进入模型系统的风险。
- 在UI层面明确告知用户哪些输入高风险，哪些将触发重要操作，提升用户风险意识。
结语
随着MCP协议在AI 生态系统中的广泛落地，大模型的应用正在从通用处理迅速拓展至各行各业的专业领域。作为连接AI与现实世界的枢纽，MCP协议不仅促进了技术革新，更驱动着深刻的社会变革。
从普通用户、MCP Host 到 MCP Server，生态链的每一个环节都可能成为安全风险的薄弱点。安全体系不仅面临前所未有的挑战，更承载着保障社会稳定与技术可信发展的重要使命。因此，唯有构筑全面且坚实的MCP安全防护体系，才能为智能革命注入持久动力，确保各行业生态健康有序地迈向未来。
