MCP安全檢查清單：用於MCP的安全檢查和理解MCP交互流程

想象一下，你辛辛苦苦訓練出一個聰明絕頂的 AI 大模型，它能幫你處理各種複雜的任務。但是，如果通往這個聰明大腦的“管道”——也就是模型上下文協議（MCP）——不夠安全，那豈不是給黑客們留下了可乘之機? 別擔心!由區塊鏈安全領域的專家 SlowMist（慢霧科技） 傾力打造的 MCP 安全檢查清單，就像一個專業的“AI 神盾局”，它爲基於 MCP 的 AI 工具提供了一份全面的安全指南，旨在保護你的 LLM 插件生態系統免受各種潛在威脅。

自從2024年底 MCP 發佈以來，它已經被廣泛應用於 Claude Desktop 和 Cursor 等主流 AI 應用中，各種 MCP 服務市場也蓬勃發展。然而，如同任何新興技術一樣，MCP 的快速普及也帶來了新的安全挑戰。

MCP 安全檢查清單 正是在這樣的背景下應運而生。它不是一個冷冰冰的工具，而是一位經驗豐富的安全專家，它系統地梳理了 MCP 架構中 Host（宿主）、Client(客戶端)和 Server(服務器)三個主要組件交互過程中可能出現的各種風險點。無論是涉及到敏感的加密貨幣交易，還是與 LLM 集成的自定義插件，這份清單都能幫助開發者們主動識別和防範潛在的安全漏洞。

通過採納這份清單中的安全措施，你的 MCP 系統的整體穩定性和可控性將得到顯著提升，確保 AI 應用的安全與發展齊頭並進。

✨ 核心功能亮點

這份 MCP 安全檢查清單就像一位細心的安全管家，它從多個維度對 MCP 系統的安全性進行了深入的考量，主要的核心功能亮點可以歸納爲以下幾個方面:

全面的 API 安全防護:
- 嚴格的輸入驗證:就像給每個進入你家門的訪客都做一次細緻的檢查，防止惡意代碼通過 API 輸入滲透進來。
- API 速率限制:給 API 設置流量上限，防止被惡意請求淹沒，導致服務崩潰（DoS 攻擊）。
- 輸出編碼:確保 API 輸出的數據經過適當的處理，防止潛在的跨站腳本攻擊等風險。
堅實的服務器認證與授權機制:
- 細粒度的訪問控制:就像公司的權限管理系統，不同的角色只能訪問其職責範圍內的資源，遵循最小權限原則。
- 安全的憑據管理:告別硬編碼的密鑰!教你如何安全地存儲和管理服務憑證，利用密鑰管理服務。
- API 密鑰輪換:定期更換 API 密鑰，就像定期更換門鎖一樣，降低密鑰泄露後的風險。
- 服務身份認證:讓工具能夠驗證服務器的身份，確保客戶端連接的是可信的服務。
嚴謹的後臺持久化控制:
- 生命週期管理:像管理軟件的安裝和卸載一樣，對 MCP 插件的生命週期進行嚴格管理，並與客戶端協調。
- 強制關閉清理:當客戶端關閉時，確保所有 MCP 後臺進程都被徹底清理乾淨，不留後患。
- 健康檢查機制:定期檢查 MCP 插件的狀態，及時發現異常的持久化行爲。
- 後臺活動監控與限制:監控並記錄 MCP 後臺的所有活動，並限制其操作和持續時間।
可靠的部署與運行時安全:
- 隔離環境:強烈建議將服務器運行在隔離的環境中（如容器、虛擬機或沙箱），防止惡意代碼逃逸和橫向移動。
- 容器安全:如果使用容器，務必進行安全配置，以非 root 用戶運行容器，採用不可變基礎設施和運行時保護।
- 資源限制:爲 MCP 插件設置資源使用上限，防止因大模型故障導致的無限循環或過度調用।
完善的代碼與數據完整性保障:
- 完整性驗證機制:使用數字簽名、校驗和等方式確保代碼未被篡改।
- 遠程驗證:支持遠程驗證代碼完整性的機制，增加安全性।
- 代碼混淆與加固:提高代碼被逆向工程的難度।
細緻的供應鏈安全管理:
- 依賴管理:安全地管理第三方依賴।
- 包完整性與來源驗證:確保引用的軟件包是完整且可信的।
- 安全構建:保證軟件的構建過程是安全的।
全面的監控與日誌記錄:
- 異常檢測與告警:及時發現並報告異常活動।
- 詳細的日誌記錄:記錄所有服務活動和安全事件，並進行集中化管理，確保日誌的完整性，提供審計能力।
嚴格的調用環境隔離:
- MCP 實例隔離:確保多個 MCP 服務器實例之間的操作是相互隔離的।
- 資源訪問控制:爲每個 MCP 服務器明確定義資源訪問邊界।
- 工具權限分離:爲不同領域的工具設置不同的權限集।
廣泛的平臺兼容性與安全:
- 系統資源隔離:根據不同操作系統特性實施合適的資源隔離策略।
- 跨平臺兼容性測試:在不同的操作系統和客戶端上測試 MCP 服務器的安全行爲是否一致।
- 平臺特定風險評估:評估每個平臺特有的安全風險並採取緩解措施।
重視數據安全與隱私:
- 數據最小化:只收集和處理必要的數據।
- 數據加密與隔離:對敏感數據進行加密存儲和傳輸，並確保不同用戶的數據相互隔離।
- 敏感數據識別與處理:自動識別並以特殊方式處理敏感數據।
精細化的資源與工具安全控制:對資源的訪問、大小、模板參數以及工具的編碼實踐、執行環境、輸入輸出驗證、權限控制、行爲約束等方面都提出了詳細的安全要求।
用戶交互安全:
- 清晰的用戶界面:UI 應該清晰地展示 AI 操作的範圍和潛在影響，並提供直觀的安全指示器।
- 敏感操作確認:高風險操作必須明確需要用戶確認।
- 透明的權限請求:權限請求應明確說明其目的和範圍，避免過度授權।
- 操作可視化與信息透明:工具調用和數據訪問應可見且可審計，用戶可以選擇是否顯示隱藏標籤，確保上下文一致性।
AI 控制與監控:記錄關鍵 AI 操作，檢測異常模式，限制工具調用頻率和數量。
本地存儲安全:安全存儲憑據，隔離敏感用戶數據。
應用安全與客戶端認證授權:驗證應用完整性，強制認證，安全實現 OAuth 等協議।
MCP 工具與服務器管理:驗證工具的真實性和完整性，安全更新，防止命名衝突和惡意行爲，維護可信服務器目錄，實施版本控制等।
強大的 Prompt 安全機制:
- Prompt 注入防禦:實施多層防禦措施，防止 Prompt 注入攻擊।
- 惡意指令檢測:檢測並阻止潛在的惡意用戶指令，包括預加載的惡意 Prompt 和第三方 MCP 服務器提供的工具中嵌入的有害指令।
- 系統 Prompt 保護與敏感數據過濾:防止系統 Prompt 被篡改，過濾掉 Prompt 和上下文中的敏感個人數據।
- 上下文隔離與 Prompt 模板:確保不同來源的上下文相互隔離，使用安全的 Prompt 模板।
- 工具描述驗證與 Prompt 一致性驗證।
- 歷史上下文管理:明確清理歷史上下文的機制，防止數據積累和信息泄露।

🛠️ 配置方法與配置流程:將安全融入你的 MCP 應用

與其說是“配置”這款檢查清單本身，不如說是開發者需要參照這份清單中的各項安全要點，來配置和加固自己的 MCP 應用。這就像拿到了一份詳細的體檢報告，你需要根據報告中的指標和建議，對自己的“身體”進行調理和保護。

具體的“配置流程”可以理解爲以下幾個步驟:

認真研讀清單:開發者需要仔細閱讀並理解清單中列出的每一個安全要點及其重要性標識（推薦、強烈推薦、必須）。
風險評估:針對自己的 MCP 應用場景和所涉及的敏感操作（例如是否涉及加密貨幣交易，是否需要訪問用戶隱私數據等），評估哪些安全要點是當前最需要關注和實施的。
制定安全策略:根據風險評估結果，制定詳細的安全策略和實施計劃，明確哪些安全措施需要優先實現，哪些可以根據實際情況選擇性實施。
實施安全措施:根據制定的安全策略，在 MCP Server、Client 和 Host 的開發、部署和運行過程中，逐一落實清單中相關的安全措施，例如進行輸入驗證、實現訪問控制、加密敏感數據、過濾惡意 Prompt 等。
持續監控與更新:安全是一個持續的過程。開發者需要建立完善的監控機制，定期審查和更新安全策略，及時應對新的安全威脅。同時，也需要關注 MCP 安全檢查清單的更新，以便及時採納最新的安全建議。