MCP 在安全領域的應用與發展

引言：理解安全領域的 MCP

隨着人工智能技術的飛速發展，大型語言模型 (LLMs) 在各個領域的應用日益廣泛。然而，這些模型在處理需要特定領域知識或實時數據的任務時，往往會受到其訓練數據的限制。爲了克服這一難題，模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP) 應運而生 。MCP 作爲一個開放標準，旨在爲 AI 模型和智能代理應用提供一個通用的連接框架，使其能夠安全地訪問各種外部數據源和工具，從而擴展其能力邊界。可以將 MCP 比作 AI 世界的 “USB-C 接口”，它標準化了應用程序向 LLMs 提供上下文信息和工具的方式，有效解決了 LLMs 在知識覆蓋、專業領域理解以及外部數據訪問方面存在的標準不統一等問題。
在安全領域，理解和應用 MCP 的重要性尤爲突出 。隨着 AI 助手越來越多地通過 MCP 協議訪問組織內部的敏感文件、數據庫或服務，確保這些交互過程的安全性、身份認證以及行爲可審計性變得至關重要。深入理解 MCP 的安全機制和潛在風險，對於構建安全可靠的 AI 應用至關重要。
隨着 AI 技術的持續演進，如何安全地將 AI 模型集成到現有的安全體系中，並確保數據交互的安全性，已經成爲一個核心挑戰 。MCP 提供了一種結構化的方法來應對這一挑戰，它不僅定義了 AI 模型與外部資源交互的標準方式，還在架構層面引入了安全考量，爲構建更安全的 AI 驅動的安全解決方案奠定了基礎。

MCP 安全的定義與內涵

在安全領域，MCP 的意義遠不止是一個連接 AI 模型和外部資源的通信協議 。它更像是一個定義了清晰安全邊界和可控點的架構。通過 MCP，組織可以在協議層面實施各種安全策略，例如精確地限制 AI 模型可以訪問的文件範圍或數據庫條目，從而有效控制潛在的安全風險。
MCP 的核心在於其客戶端 - 服務器架構，這種架構本身就蘊含着安全設計的理念 。在這種模型中，AI 應用或代理扮演着 MCP 宿主的角色，它們通過 MCP 客戶端庫與一個或多個 MCP 服務器建立連接。每一個 MCP 服務器都通過一套標準化的協議暴露特定的功能，例如讀取文件、查詢數據庫或調用外部 API。這種明確的角色分離有助於實施零信任安全原則，即系統默認所有組件和請求都是潛在的不可信，直到經過嚴格的身份驗證和授權。這種架構上的劃分，使得在不同的組件之間可以更容易地應用安全策略，例如，MCP 服務器可以根據預設的策略限制其返回的文件或數據庫記錄，即使 AI 模型發出了超出範圍的請求。同樣，MCP 宿主也可以根據自身的信任級別選擇連接哪些 MCP 服務器。
雖然 MCP 爲 AI 模型與外部資源的集成帶來了諸多便利，但同時也帶來了一系列需要認真考慮的安全優勢和潛在風險 。在安全優勢方面，MCP 標準化的集成方式顯著降低了由於使用自定義腳本而引入的安全風險，使得安全團隊可以更容易地審查和管理 AI 應用與外部系統的交互。此外，MCP 架構支持實施細粒度的訪問控制和全面的審計機制，組織可以精確控制 AI 模型對不同資源的訪問權限，並記錄其操作行爲，爲安全事件的追蹤和合規性報告提供了便利。MCP 還支持使用安全的令牌管理機制和加密的傳輸協議，例如 TLS，來保護數據在傳輸過程中的機密性和完整性。
然而，使用 MCP 也存在一些潛在的安全風險。如果 MCP 服務器本身存在安全漏洞，攻擊者可能會利用這些漏洞來獲取對底層系統或數據的未授權訪問。此外，不當的權限管理配置可能會導致 AI 模型能夠訪問超出其職責範圍的敏感信息，從而造成數據泄露。當前 MCP 協議可能缺乏內置的提示監控和審批工作流，這可能會使得惡意用戶通過精心構造的提示來執行未經授權的操作。因此，儘管 MCP 提供了一個比傳統自定義集成更安全的框架，但其安全性並非固有不變，而是高度依賴於 MCP 服務器的實現質量以及 MCP 宿主的配置管理。開發者和安全團隊需要密切關注這些潛在風險，並採取相應的安全措施來保障基於

MCP 的 AI 應用的安全。

在安全領域，一些流行的 MCP 程序或工具正被廣泛應用，它們通過標準化接口爲 AI 模型提供了強大的安全能力。以下是一些當前流行的安全 MCP 程序：

Shodan MCP Server:

這是一個允許 AI 模型訪問 Shodan 搜索引擎功能的 MCP 服務器。Shodan 專門掃描互聯網上的設備和服務，並收集其開放端口、服務信息和潛在漏洞等數據，是進行網絡偵察和威脅情報分析的重要工具。

MCP Terminal Server:

這類服務器允許 AI 模型在受控的環境中執行操作系統級別的終端命令。通過預設的白名單和安全策略，AI 模型可以自動化執行一些安全相關的任務，例如日誌分析、系統狀態檢查等。

Descope MCP Server:

Descope 是一個提供身份驗證和用戶管理服務的平臺。其 MCP 服務器允許 AI 模型與 Descope 的 API 集成，實現用戶賬戶管理、審計日誌查詢等功能，從而增強 AI 應用的身份安全管理能力。

安全審計 MCP Server

例如 Security Audit MCP Server: 這類服務器專注於軟件安全領域，能夠幫助 AI 模型審計項目依賴項中的安全漏洞。通過分析項目的依賴關係，可以及時發現並報告潛在的安全風險。
這些程序各有側重，但都旨在通過 MCP 協議，將強大的安全能力賦予 AI 模型，使其能夠在安全領域發揮更大的作用。

熱門安全 MCP 程序的功能與優勢深度解析

爲了更深入地瞭解這些流行的安全 MCP 程序，我們將針對每個程序詳細分析其主要功能、優勢以及適用場景。

Shodan MCP Server :

• • 功能： Shodan MCP Server 提供了豐富的功能，包括查詢特定 IP 地址的詳細信息，例如地理位置、開放端口、運行服務和 SSL 證書 ；利用 Shodan 強大的搜索引擎搜索互聯網上符合特定條件的設備和服務，支持各種過濾條件和搜索語法 ；查詢特定 CVE 漏洞的詳細信息，包括漏洞描述、CVSS 評分和受影響的產品 ；進行 DNS 查詢和反向 DNS 查詢，解析域名和 IP 地址 ；查詢常見的平臺枚舉 (CPE) 信息 ；甚至可以進行網絡範圍掃描，分析整個 CIDR 地址段的安全狀況 ；以及分析 SSL 證書和搜索特定的物聯網 (IoT) 設備 。一些高級功能還包括結果彙總、字段選擇，以及安全監控告警的管理和工業控制系統 (ICS) 的分析 。

• • 優勢： Shodan MCP Server 的主要優勢在於它極大地簡化了安全專業人員對 Shodan 功能的訪問 。通過自然語言，安全分析師可以直接指示 AI 模型執行復雜的網絡偵察和漏洞分析任務，無需手動編寫複雜的 Shodan 查詢語句。此外，該服務器提供的預設提示模板可以加速常見的安全分析工作流程 。對於返回的大量數據，服務器還支持結果過濾和彙總，從而減少了需要人工處理的信息量 。

• • 適用場景： Shodan MCP Server 廣泛適用於威脅情報收集，幫助安全團隊瞭解最新的威脅趨勢和攻擊者的基礎設施 ；在漏洞評估過程中，可以快速識別暴露在互聯網上的脆弱系統 ；在資產發現階段，可以幫助組織瞭解其在互聯網上的資產分佈情況 ；也適用於安全監控，可以設置告警以監控特定資產或漏洞的變化 ；滲透測試人員也可以利用它來發現潛在的攻擊目標和入口點 。

MCP Terminal Server :

• • 功能： MCP Terminal Server 的核心功能是允許 AI 模型在安全受控的環境中執行操作系統級別的 shell 命令 。它通常支持目錄導航、文件系統操作以及查看安全策略配置等功能 。爲了保障安全，這類服務器通常會實現命令白名單控制，只允許執行預先批准的命令 ；進行路徑驗證，防止 AI 模型訪問不應該訪問的目錄 ；並設置執行超時和資源限制，防止惡意或失控的命令消耗過多系統資源 。一些服務器還提供查看當前安全配置和限制的功能 .

• • 優勢： MCP Terminal Server 的主要優勢在於它允許 AI 模型在安全的前提下與底層操作系統進行交互，從而實現各種安全任務的自動化 36。例如，AI 模型可以被指示執行日誌分析腳本，檢查系統配置是否符合安全基線，或者執行一些簡單的系統管理任務。通過命令白名單和路徑限制等安全機制，可以有效地降低 AI 模型執行惡意命令或訪問敏感數據的風險 。

• • 適用場景： 這類服務器適用於自動化執行安全腳本，例如定期檢查系統補丁情況或掃描惡意軟件；遠程系統管理，在安全審計過程中，可以自動化收集系統配置信息；在開發環境中，可以用於執行一些受控的操作，例如構建和測試代碼 。

Descope MCP Server :

• • 功能： Descope MCP Server 旨在將 AI 模型與 Descope 身份驗證和用戶管理系統集成 。它提供的工具通常包括檢索審計日誌，查詢用戶的活動和信息 ；搜索用戶信息，根據各種條件查找特定的用戶賬戶 ；創建新的用戶賬戶併發送邀請 ；以及管理 Descope 項目的相關信息 。

• • 優勢： 通過 Descope MCP Server，AI 模型能夠以自然語言的方式與身份驗證和用戶管理系統進行交互，從而實現用戶和權限管理的自動化 。例如，安全團隊可以指示 AI 模型查詢最近的登錄失敗記錄，或者創建一個擁有特定權限的新用戶。這種集成簡化了管理流程，提高了效率，並可能減少人爲錯誤。

• • 適用場景： 這類服務器適用於用戶賬戶的自動化管理，例如在員工入職或離職時自動創建或禁用賬戶；審計跟蹤，可以利用 AI 模型分析審計日誌，發現潛在的安全風險；身份驗證流程的自動化，例如在特定條件下自動啓用或禁用多因素身份驗證 。

安全審計 MCP Server (例如 Security Audit MCP Server) :

• • 功能： Security Audit MCP Server 專注於軟件供應鏈安全，其主要功能是審計 npm 包依賴項中的安全漏洞 。它可以與遠程 npm 註冊表集成，進行實時的安全檢查，幫助開發者和安全團隊瞭解項目依賴中存在的已知安全風險。

• • 優勢： 這類服務器能夠自動檢測軟件項目中使用的第三方庫是否存在安全漏洞，從而幫助團隊及時發現和修復潛在的安全風險 。這對於保障軟件產品的整體安全性至關重要，尤其是在現代軟件開發中，對第三方庫的依賴非常普遍。

• • 適用場景： 安全審計 MCP Server 適用於軟件開發生命週期的各個階段，可以集成到持續集成 / 持續交付 (CI/CD) 流程中，實現對代碼依賴的持續安全監控 。

爲了更清晰地展示這些差異，我們可以創建一個對比表格：
                          表格 1：流行安全 MCP 程序對比

安全 MCP 的未來發展趨勢與潛在應用方向

隨着 AI 和 MCP 技術的不斷髮展，安全 MCP 程序在未來將呈現出一些重要的發展趨勢和潛在應用方向 。

更廣泛的集成與互操作性：

預計未來將有更多的安全工具和服務通過 MCP 協議進行集成，形成一個更加完善的安全生態系統。不同的安全 MCP 程序之間也將能夠更好地協同工作，實現更復雜的安全自動化和分析流程 。

更智能化的安全分析與響應：

藉助 AI 模型強大的分析能力，未來的安全 MCP 程序將能夠進行更智能化的威脅分析、漏洞預測和安全事件響應。例如，AI 模型可以通過分析 Shodan 的數據，預測潛在的網絡攻擊目標；通過分析終端服務器的日誌，檢測異常行爲；或者根據 Descope 的審計日誌，識別可疑的賬戶活動 。

更細粒度的權限控制與安全策略：

未來的 MCP 協議和安全 MCP 程序可能會提供更細粒度的權限控制機制，允許組織根據實際需求，精確地定義 AI 模型對不同資源和功能的訪問權限。同時，也將出現更多用於管理和執行安全策略的 MCP 工具 。

更強的安全性和隱私保護：

隨着對 AI 安全和隱私的關注度不斷提高，未來的安全 MCP 程序將更加註重安全性設計，例如採用更先進的加密技術、身份驗證機制和隱私保護措施，確保 AI 模型在訪問和處理敏感數據時的安全性 。

自動化安全工作流程的深化：

MCP 將進一步推動安全工作流程的自動化。例如，當安全審計 MCP Server 發現新的漏洞時，可以自動觸發 MCP Terminal Server 執行相應的修復腳本，並通過 Descope MCP Server 通知相關人員 。

潛在應用方向：

• • 自動化威脅狩獵： AI 模型可以利用 Shodan MCP Server 等工具，主動搜索潛在的威脅指標，並結合其他安全信息進行分析，實現更高效的威脅狩獵。
  智能化的漏洞管理： AI 模型可以通過分析漏洞信息和資產數據，利用 MCP Terminal Server 自動化執行漏洞掃描和驗證，並根據風險級別進行優先級排序和修復。

• • 自適應的訪問控制： AI 模型可以根據用戶的行爲模式和環境信息，利用 Descope MCP Server 動態調整用戶的訪問權限，提高安全性。

• • 安全事件的自動響應： 當檢測到安全事件時，AI 模型可以利用 MCP Terminal Server 自動執行預定義的響應措施，例如隔離受影響的系統或阻止惡意流量。

總結：

當前流行的安全 MCP 程序，如 Shodan MCP Server、MCP Terminal Server、Descope MCP Server 和安全審計 MCP Server 等，在提升組織的安全防護能力方面發揮着重要的作用。它們通過標準化的接口，賦予 AI 模型強大的安全能力，使其能夠更高效地進行威脅情報分析、漏洞評估、安全自動化和身份管理。這些程序簡化了安全工具的使用，降低了技術門檻，使得安全專業人員能夠更便捷地利用 AI 技術來增強其安全防護體系。

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