隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，Model Context Protocol（MCP）作為一個開放標準和開源框架，成為開發者將大型語言模型（LLM）與外部數據源和服務整合的重要工具。然而，MCP 伺服器的普及也帶來了顯著的網路安全風險。根據 Trend Micro 的研究，全球範圍內的 MCP 伺服器因配置錯誤和安全漏洞，成為黑客攻擊的潛在目標，這些暴露的伺服器可能成為通往用戶私人數據的後門。
本報告基於 Trend Micro 發表的文章（
https://www.trendmicro.com/vinfo/ph/security/news/cybercrime-and-digital-threats/mcp-security-network-exposed-servers-are-backdoors-to-your-private-data），探討 MCP 安全網絡的現狀、潛在威脅及其對企業和個人的影響，並提出應對策略。
MCP 伺服器的背景與功能
MCP 是由 Anthropic 開發的一種協議，旨在簡化 LLM 與外部工具和服務的互動，例如發送電子郵件或查詢 API。該協議通過標準化的方式允許 AI 代理和聊天機器人連接數據源，從而增強其功能性。自推出以來，MCP 因其易用性和廣泛的獨立開發支援而迅速被採用，特別是在「vibe coding」社群中。然而，這種快速普及也伴隨著安全性的隱患。MCP 伺服器允許企業將自己的數據暴露給 AI 流程或外部用戶，甚至連接到公共信息來源，但若缺乏適當的安全防護，這些伺服器可能成為攻擊者的入門點。
MCP 安全網絡的脆弱性
Trend Micro 的研究揭示，全球數百個 MCP 伺服器因配置錯誤而暴露在公共網絡中。這些伺服器中的一個主要問題是「NeighborJack」漏洞，即許多 MCP 伺服器被綁定到所有網絡介面（0.0.0.0），使其在同一局域網上的任何人都可訪問。根據 Backslash Security 的分析，超過 7000 個公共 MCP 伺服器中，數百個存在此類漏洞，約 70 個伺服器具有更嚴重的缺陷，例如未經檢查的輸入處理和過度權限。這些漏洞可能導致遠程程式執行（RCE）、數據洩露和網絡穿越等威脅。
此外，MCP 伺服器還面臨上下文中毒攻擊的風險。攻擊者可以操縱 LLM 依賴的數據，導致模型輸出被篡改。這種攻擊利用了 MCP 的信任模型，該模型假設工具定義和輸出是可信的，但這種樂觀的假設為黑客提供了可乘之機。Trend Micro 指出，MCP 伺服器的安全成熟度尚處於早期階段，這使得它們在採用過程中特別容易受到攻擊。
潛在威脅與影響
暴露的 MCP 伺服器不僅威脅企業的敏感數據，還可能影響個人隱私。黑客通過這些後門可以竊取憑證、配置文件或業務數據，甚至在開發者機器上植入後門並橫向移動到其他網絡。特別是在 AI 開發環境中，這些漏洞可能導致開源項目和企業採用者面臨嚴重風險。例如，Anthropic 的 MCP Inspector 項目曾發現一個關鍵 RCE 漏洞，暴露了開發者機器的完整訪問權限。
對企業而言，MCP 伺服器的安全問題可能導致高昂的財務損失和聲譽損害。數據洩露可能觸發法規罰款，例如歐盟的網路韌性法案（CRA），而遠程程式執行可能導致系統癱瘓或勒索軟體攻擊。此外，隨著 AI 代理的自主性增強，MCP 伺服器的漏洞可能放大攻擊影響，威脅整個供應鏈的安全。
案例分析與行業反應
近期，安全研究人員通過漏洞賞金計劃和滲透測試發現了多個與 MCP 相關的漏洞。例如，Pwn2Own Automotive 活動展示了類似漏洞的嚴重性，揭示了汽車軟體中的零日威脅。雖然這些活動幫助識別問題，但 MCP 伺服器的獨特風險需要專門的解決方案。Backslash Security 推出了 MCP Server Security Hub，一個可搜索的數據庫，評估超過 7000 個 MCP 伺服器的安全狀況，並提供免費的自評估工具以審計「vibe coding」環境。這些舉措表明業界開始意識到 MCP 威脅的嚴重性，並積極尋求應對方法。應對策略與建議為減輕 MCP 伺服器暴露帶來的風險，企業和開發者可以採取以下主動措施：
- 主動安全配置
確保 MCP 伺服器不綁定到所有網絡介面，並限制其訪問權限。Trend Micro 建議對本地 MCP 伺服器進行手動代碼審查，以檢測異常或後門。 - 威脅建模與測試
將 MCP 納入威脅建模、滲透測試和紅隊演練中，識別潛在弱點。配置 AI 規則以指導 AI 代理行為，防止上下文中毒攻擊。 - 監控與情報
利用安全工具監控 MCP 伺服器的異常活動，並參考 Backslash Security 的 MCP Server Security Hub 获取最新威脅情報。 - 員工培訓
提高開發者和「vibe coders」的安全意識，特別是關於配置錯誤和權限管理的風險。Trend Micro 強調，安全知識的匱乏是 MCP 威脅擴大的關鍵因素。 - 合作與共享
與安全研究社群合作，通過漏洞賞金計劃和情報共享加速漏洞修補。例如，Anthropic 和 Backslash Security 的合作展示了這種模式的潛力。
挑戰與未來展望
儘管這些策略有效，挑戰依然存在。MCP 技術的快速演進創造了動態攻擊面，需要持續更新安全措施。此外，小型開發團隊可能因資源限制難以實施先進防護，凸顯了標準化安全工具的需求。未來，隨著 AI 與 MCP 的整合加深，業界需開發更成熟的信任模型，轉向零信任架構以應對外部交互風險。
MCP 伺服器的暴露揭示了 AI 時代網路安全的新挑戰。這些伺服器因配置錯誤和信任模型的缺陷，成為黑客攻擊的後門，威脅企業數據和個人隱私。Trend Micro 和 Backslash Security 的研究強調了主動檢測、監控和培訓的重要性。通過採取建議措施，企業和開發者可以降低風險，保護其 AI 生態系統。隨著 MCP 技術的持續發展，網路安全必須成為其核心組成部分，以確保 AI 創新與安全並行。過去案例的教訓表明，及早行動是防止重大數據洩露和系統損壞的關鍵。