W ciągu ostatnich miesięcy dynamicznie rozwijana technologia Model Context Protocol (MCP) zyskuje na popularności jako jeden z kluczowych mostów łączących sztuczną inteligencję – opartą głównie na dużych modelach językowych – z zewnętrznymi źródłami danych oraz narzędziami. Choć MCP została zaprojektowana jako otwarty standard ułatwiający komunikację agentów AI z API i usługami zewnętrznymi, coraz więcej ekspertów ostrzega przed poważnymi lukami bezpieczeństwa, które mogą prowadzić do wycieku danych, ataków z użyciem złośliwego kodu i innych zagrożeń.
Protokół MCP, opracowany przez firmę Anthropic, ma służyć jako uniwersalna warstwa integracyjna, przypominająca port USB-C – tyle że dla sztucznej inteligencji. Dzięki MCP, AI-agenci mogą łączyć się z różnorodnymi usługami i bazami danych. Firmy takie jak OpenAI oraz narzędzia developerskie, takie jak Cursor czy Zapier, już zaczęły integrację z tym rozwiązaniem. Popularność rośnie, a według portalu MCP.so w ekosystemie funkcjonuje już ponad 8 000 serwerów MCP. Jednocześnie z tą ekspansją pojawiają się poważne pytania o bezpieczeństwo całej infrastruktury.
Badania przeprowadzone przez Invariant Labs i Equixly wykazały, że wiele serwerów MCP nie posiada domyślnie zaimplementowanych mechanizmów uwierzytelniania czy autoryzacji, a niemal połowa z nich jest podatna na tzw. command injection – wstrzykiwanie komend systemowych przez zewnętrzne źródła. W atakach typu tool poisoning atakujący mogą wprowadzić ukryte instrukcje do opisów narzędzi, które są następnie przetwarzane przez model AI, co potencjalnie umożliwia kradzież danych czy przejęcie kontroli nad agentami AI.
Eksperci zwracają uwagę, że głównym zagrożeniem nie jest sam protokół MCP, lecz sposób, w jaki modele AI przetwarzają dane pochodzące z niezweryfikowanych źródeł. Systemy te analizują opisy narzędzi z serwerów i wykonują zawarte w nich instrukcje. Jeśli serwer MCP zostanie „przejęty” – tzw. rug pull – może zasilić AI fałszywymi poleceniami, bez wiedzy użytkownika.
Kolejnym czynnikiem ryzyka pozostaje stosowanie lokalnych wersji serwerów MCP, które instalowane są bezpośrednio na komputerze użytkownika. Serwery te często korzystają z pakietów pobieranych z publicznych repozytoriów, takich jak npm czy PyPI. Niestandardowe zachowanie niezaufanych pakietów może prowadzić do aktywnego szpiegowania, eskalacji uprawnień, a nawet bardzo zaawansowanych ataków phishingowych. W niektórych przypadkach złośliwe pakiety są modyfikowane po instalacji, co dodatkowo utrudnia ich wykrycie.
Eksperci zalecają kilka kluczowych kroków w celu zabezpieczenia środowiska MCP. Przede wszystkim należy przeskanować MCP serwery pod kątem znanych luk wykorzystując m.in. narzędzie mcp-scan, a następnie wdrożyć uwierzytelnianie za pomocą zaufanego dostawcy tożsamości (np. OAuth). Również ograniczanie dostępu na zasadzie najmniejszych uprawnień (ang. least privilege) oraz rejestrowanie MCP serwerów w zaufanych rejestrach jest niezbędne dla dalszej skalowalności i bezpieczeństwa tego protokołu.
Choć implementacje zdalnych serwerów MCP wciąż ewoluują i wymagają dopracowania w sferze autoryzacji oraz sposobu komunikacji, to właśnie lokalne serwery MCP uznawane są obecnie za największe źródło potencjalnych zagrożeń. Serwery lokalne, działające z uprawnieniami użytkownika, mogą w łatwy sposób manipulować systemem operacyjnym hosta.
Jeśli i Ty jesteś deweloperem lub organizacją, która rozważa wykorzystanie MCP, powinieneś podchodzić do projektu nie tylko z entuzjazmem, ale i z dużą ostrożnością. Eksperci jednogłośnie deklarują: nie należy ślepo ufać serwerom MCP pobieranym z sieci – ich zachowanie może być trudne do przewidzenia i potencjalnie niebezpieczne.
W przyszłości twórcy MCP planują wprowadzenie kolejnych rozwiązań – między innymi standardowych rejestrów serwerów, lepszego mechanizmu wersjonowania oraz domyślnych warstw uwierzytelniania. Jednak dopóki społeczność deweloperów nie zaimplementuje tych funkcji na szeroką skalę, odpowiedzialność za bezpieczeństwo spoczywa na barkach twórców aplikacji.
Podsumowując, MCP jest ekscytującą, choć wciąż rozwijającą się technologią, torującą drogę dla agentowego podejścia w rozwoju AI. Pozwala ona tworzyć elastyczne i modularne środowiska, w których modele językowe mogą korzystać z narzędzi i danych w czasie rzeczywistym. Jednak właśnie ta elastyczność stanowi również źródło nowych problemów z zakresu bezpieczeństwa i prywatności. MCP to nie tylko szansa, ale i obowiązek – by jako twórcy i użytkownicy AI zadbać o to, aby nowoczesne rozwiązania nie zamieniły się w trojańskie konie przyszłości.
