模子上下文协议（MCP）：研究现状、安全威胁与未来研究方向 ...

随着AI模子与外部工具和资源交互的需求日益增长，Model Context Protocol (MCP)作为一种尺度化接口应运而生。MCP旨在打破数据孤岛，促进不同体系间的互操作性。2023年，OpenAI引入了函数调用机制，允许语言模子通过结构化方式调用外部API，这一进步显著扩展了大型语言模子（LLMs）的本事。然而，传统的工具集成方法仍然存在碎片化问题，开辟者需要手动定义接口、管理认证和处置惩罚实行逻辑。此外，当前的函数调用机制通常依赖预定义的工作流，限制了AI代理在动态发现和编排工具方面的灵活性。为了解决这些问题，Anthropic在2024年底推出了MCP，提供了一个灵活框架，使AI应用可以或许动态地与外部工具通讯。
尽管MCP敏捷被采用，其生态体系仍处于早期阶段，特殊是在安全性、工具可发现性和远程摆设方面缺乏全面解决方案。这些挑衅为未来的研究和发展提供了广阔空间。目前，学术界对MCP的研究相对不足，因此本文初次分析了MCP生态体系，探讨其架构和工作流程，并辨认潜在的安全风险。

在MCP出现之前，AI应用依赖多种方法与外部工具交互，包括手动API连接、插件接口和代理框架。这些方法导致复杂性和可扩展性受限。如图所示，MCP通过提供尺度化协议解决了这些问题，实现了与多个工具的无缝灵活交互。

图1：有无MCP的工具调用对比
手动API连接
传统实现中，开辟者必须为每个与AI应用交互的工具或服务建立手动API连接。这种方法要求为每次集成定制认证、数据转换和错误处置惩罚，随着API数量增加，维护负担显著加重。
尺度化插件接口
为减少手动连接的复杂性，OpenAI ChatGPT插件等基于插件的接口允许AI模子通过尺度化API模式（如OpenAPI）连接外部工具。然而，这些交互通常是单向的，无法维持状态或协调任务中的多个步骤。此外，平台特定的插件生态限制了跨平台兼容性。
AI代理工具集成
LangChain等AI代理框架提供了通过预定义接口调用外部工具的结构化方式，但这些工具的集成和维护仍然主要依赖手动实现，增加了复杂性。MCP通过提供尺度化协议简化了这一过程，使AI代理可以或许无缝调用、交互并链接多个工具。
检索加强天生（RAG）和向量数据库
RAG方法利用基于向量的搜索从数据库或知识库中检索相关信息，补充模子响应。然而，这种方法仅限于被动信息检索，无法主动实行操作。MCP扩展了这种本事，使AI模子可以或许主动与外部数据源和工具交互。

MCP架构表示图
研究动机
MCP因其可以或许尺度化AI模子与外部工具的交互方式而敏捷受到AI社区的关注。通过解决手动API连接、插件接口和代理框架的范围性，MCP有望重新定义AI-to-tool交互并支持更自主和智能的代理工作流。尽管MCP的采用率不断上升，其生态体系仍处于发展初期，许多关键方面（如安全性和工具可发现性）尚未完全解决。此外，尽管MCP在行业中得到快速采用，学术界对其研究尚显不足。因此，本文初次分析了MCP当前的生态体系，辨认潜在安全风险，并展望其未来发展。
主要贡献
本文的主要贡献如下： 1. 提供了对MCP生态体系的初次分析，详细描述其架构、组件和工作流程。 2. 定义了MCP服务器的生命周期（创建、操作和更新阶段），并辨认每个阶段可能的安全风险。 3. 考察了当前MCP生态体系的格局，分析其在各行业和平台中的采用情况及多样性。 4. 讨论了MCP快速采用的影响，确定关键挑衅，并提出未来研究方向以确保其长期可持续发展。
体系架构
MCP架构由三个核心组件组成：MCP Host、MCP Client和MCP Server。这些组件协同工作，确保AI应用与外部工具和数据源之间的安全高效通讯。
MCP Host
MCP Host是运行MCP Client的AI应用情况，负责集成交互工具和数据，实现与外部服务的平滑通讯。
MCP Client
MCP Client作为Host情况中的中介，管理MCP Host与一个或多个MCP Servers之间的通讯。它发起请求、查询可勤奋能并获取描述服务器本事的响应。
MCP Server
MCP Server使MCP Host和Client可以或许访问外部体系并实行操作，提供三种核心本事：工具、资源和提示模板。
工具
工具允许MCP Server调用外部服务和API，代表AI模子实行操作。
资源
资源提供AI模子可以访问的结构化和非结构化数据集。
提示模板
提示模板是MCP Server天生和维护的预定义模板和工作流，用于优化AI响应和简化重复任务。
MCP服务器生命周期
MCP服务器生命周期包括三个关键阶段：创建、操作和更新。

图 MCP服务器组件与生命周期图
创建阶段
此阶段涉及服务器注册、安装步调摆设和代码完整性验证。
操作阶段
此阶段涉及工具实行、斜杠下令处置惩罚和沙盒机制强制实行。
更新阶段
此阶段涉及授权管理、版本控制和旧版本管理。
实现原理
MCP通过传输层实现AI模子与外部工具的动态交互。传输层确保主机情况与外部体系之间安全双向通讯，支持实时交互和高效数据互换。
关照机制
MCP客户端通过关照机制从MCP服务器获取实时更新，保持任务进度和体系状态同步。
实验过程/案例分析
MCP已在多个实际场景中得到应用，以下为几个典型案例：
OpenAI
OpenAI通过其Agent SDK支持MCP，允许开辟者创建可以或许无缝与外部工具交互的AI代理。这简化了多步骤任务的实行。
Cursor
Cursor使用MCP加强软件开辟，使AI代理可以或许与外部API交互、访问代码仓库并自动化工作流。
Cloudflare
Cloudflare通过远程MCP服务器托管将MCP从本地摆设模子变化为云托管架构，减少了设置复杂性并提高了多租户情况下的安全性。
安全与隐私分析
MCP在不同生命周期阶段面临多种安全威胁：
创建阶段

• 名称辩论：恶意实体注册与合法服务器名称相同或相似的服务器，欺骗用户。
  
• 安装步调伪造：攻击者分发修改后的MCP服务器安装步调，引入恶意代码或后门。
  
• 代码注入/后门：恶意代码嵌入MCP服务器代码库，绕过传统安全检查。
  

操作阶段

• 工具名称辩论：多个工具共享相同或相似名称，导致AI应用调用错误工具。
  
• 斜杠下令重叠：多个工具定义相同或相似下令，导致混淆。
  
• 沙盒逃逸：攻击者利用沙盒实现毛病，突破隔离情况。
  

更新阶段

• 更新后权限持久化：旧权限在更新后仍然有用，允许未经授权的访问。
  
• 易受攻击版本重新摆设：由于延迟更新或版本回滚，可能导致摆设易受攻击的版本。
  
• 设置漂移：偶然的设置更改累积，偏离原始安全基线。
  

结论

本文初次全面分析了MCP生态体系，考察其架构、核心组件、操作工作流和服务器生命周期。我们探讨了MCP的采用、多样性和应用场景，并辨认了不同生命周期阶段的潜在安全威胁。研究还提出了加强安全性和管理的建议，并展望了未来的研究方向。随着MCP在行业领导者中的遍及，解决这些挑衅对于确保其长期成功至关重要，从而推动AI代理与外部工具和服务的安全高效交互。
参考论文：https://arxiv.org/pdf/2503.2327

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