在当今人工智能和自动化技术迅速发展的背景下，Model Context Protocol（MCP）作为连接大型语言模型（LLM）与外部工具和API的关键桥梁，发挥着至关重要的作用。MCP为智能代理赋予了强大的能力，使其能够自主执行复杂任务，提升应用效率和智能化水平。然而，随着MCP逐渐进入实际部署阶段，安全隐患也逐渐显现，多个安全事件和漏洞暴露了现有MCP实践中的薄弱环节。本文将深入剖析MCP在现实环境中面临的主要安全风险，并探讨有效的防护策略，帮助企业和开发者建立安全的MCP生态系统，推动智能代理的可持续发展。首先，公开暴露的MCP服务器是首要的安全威胁。许多MCP实例因为没有充分屏蔽公网访问，导致服务器被Shodan等互联网搜索引擎发现，成为黑客的攻击目标。
没有严格的网络访问控制，任何人均可访问MCP接口，潜在泄露数据或被恶意操纵。为防止此类风险，建议采取阻断公网访问，采用白名单机制限制内部流量，同时部署API网关或虚拟专用网络以增强访问安全。其次，缺乏认证机制使得系统容易遭受身份冒用。许多MCP服务器默认接受未经授权的请求，用户身份不明确，导致攻击者能够伪装成合法用户发送指令。解决方案在于引入基于令牌的身份认证系统，如OAuth2、签名的JWT或者带有权限域的Bearer令牌，确保每一次请求均经过身份验证并受控。除了身份认证，缺少权限细分和限制也会造成风险。
目前MCP规范尚未明确授权范围，很多实现未实现权限范围机制，授权用户或代理一经认证即可访问所有功能，极易发生权限滥用。最佳实践是采用最小权限原则，为每个代理和功能严格定义作用域，所有请求需逐一校验，避免权限越界。日志审计的缺失也限制了安全事件的溯源和分析。没有完整的操作日志，企业难以追踪代理访问的资源和执行的操作，无法判断是否存在异常或恶意行为。理想做法是记录所有代理交互的详细信息，包括请求来源、使用的权限范围、执行的动作及输出结果，确保可追踪和可审计。源代码仓库中硬编码机密信息是另一个常见且危险的安全隐患。
多起案例显示API密钥、内部IP地址和数据库凭证被直接写入GitHub公开仓库，导致敏感数据泄露。避免此类问题需使用环境变量或专门的密钥管理工具，同时采用自动扫描工具如TruffleHog定期检测私有仓库中的机密信息。值得关注的是注入攻击风险，Anthropic的参考SQLite服务曾被证实存在SQL注入漏洞。注入攻击允许攻击者利用恶意输入操纵后端数据库或执行非法命令，威胁系统稳定性及数据安全。防御策略应包含全面的输入校验和消毒机制，对模型响应和工具链参数均严格过滤。传统的Web安全最佳实践同样适用于MCP代理接口。
此外，没有有效的限流和滥用防护机制也容易导致服务被恶意骚扰。MCP代理尤其是在面向外部大型语言模型开放的情况下，可能遭受大量请求轰炸，导致拒绝服务（DoS）及信用额度被快速消耗。合理的解决方案是设置限流策略，验证请求来源，结合监控日志识别和阻断异常流量。代理权限过大也是重大风险之一。在开发初期，因追求便利，团队通常赋予代理过多权限，导致一旦被恶意触发，可能造成全量数据库数据泄露或其他严重后果。安全运营中应将代理视为“不可信实习生”，限制其可执行操作范围，并确保严格的权限划分。
身份抽象缺失令代理行为难以追责。目前代理多以代理身份执行操作，但对真实发起用户的身份验证和关联不足，导致无法实现有效的行为追踪和权限委托管理。理想做法是实现结构化的委托机制，使用同时编码代理与用户身份的令牌，确保操作链路清晰，安全透明。最后，代理间调用机制存在链式信任攻击风险。MCP赋予不同代理之间互相调用的能力，极大提升了系统的灵活性与组合能力，但也使攻击者能够通过链式传递请求执行复杂攻击。应对方法包括对所有代理间请求进行签名校验，确认请求链中每一环的令牌有效性和权限范围，防止权限链条被滥用。
综合来看，MCP作为推动智能代理应用落地的关键协议，面临多重复杂的安全挑战。企业需要从网络访问、身份验证、权限管理、审计追踪、机密保护、输入校验到限流机制等多个维度构建完善的安全体系。只有这样，才能最大限度地发挥MCP的技术优势，保障代理在实际场景中的安全与稳定，推动人工智能生态的健康发展。未来，随着MCP规范的完善和安全工具的成熟，这些风险将得到有效缓解，为行业带来更加安全与高效的智能代理解决方案。
