十大MCP安全风险

提示词注入 (Prompt Injection)

攻击者通过用户输入或外部数据源注入恶意指令，操纵AI执行非预期操作（如未授权交易、数据泄露）。由于MCP系统高度互联，恶意指令会迅速传播并成倍扩大影响。

缓解建议：定期清洗处理AI输入数据，实施全链路提示词监控策略。

工具投毒 (Tool Poisoning)

攻击者篡改MCP工具元数据（描述/参数/操作说明），利用AI对工具的原生信任实施攻击。这些隐蔽篡改难以通过常规检查发现，可能导致长期潜伏的系统漏洞。缓解建议：建立元数据定期审计机制，保障来源真实性与完整性。

权限滥用 (Privilege Abuse)

当MCP工具被授予过度权限时，恶意攻击者或内部误操作可能引发敏感数据泄露及关键系统越权访问。缓解建议：严格执行最小权限原则，实施权限配置周期性审计。

工具仿冒与影子MCP (Tool Shadowing & Shadow MCP)

攻击者仿造可信工具创建恶意副本。缺乏严格验证时，用户与AI代理可能误用这些工具。主动式影子MCP检测可快速发现并清除未授权工具。缓解建议：维护可信工具注册表，持续扫描异常条目。

间接提示词注入 (Indirect Prompt Injection)

攻击者将恶意指令隐藏在MCP服务器调用的外部数据中。当AI代理将此数据融入决策时，隐蔽的指令操控可能导致不可预见的危害行为。缓解建议：实施外部内容安全扫描与实时监控。

敏感数据暴露与凭证窃取 (Sensitive Data Exposure & Token Theft)

配置不当的MCP环境及薄弱的数据处理规范易导致API密钥、凭证等敏感信息泄露，大幅增加数据 breach 风险。缓解建议：采用加密存储凭证机制，定期审计MCP配置防泄漏。

指令/SQL注入与恶意代码执行 (Command/SQL Injection & Malicious Code Execution)

MCP服务器若未经检验直接传递用户输入至底层系统，可引发指令注入或SQL注入漏洞，导致恶意代码执行、核心数据篡改等系统性风险。缓解建议：强化输入验证机制，及时打补丁，强制使用参数化查询。

Rug Pull攻击 (Rug Pull Attacks)

初始正常的MCP工具在获得信任后被突然篡改为恶意版本，实施数据窃取、业务中断等攻击，用户往往猝不及防。缓解建议：启用沙盒隔离环境，持续监控工具行为异动。

钱包枯竭/服务中断攻击 (Denial of Wallet/Service)

恶意工具通过滥用API过度消耗资源，导致企业因API调用费用激增承受经济损失（钱包枯竭），或致使依赖服务不可用（服务中断）。缓解建议：定期检查工具配置，实施网络资源隔离策略。

认证绕过 (Authentication Bypass)

薄弱的MCP认证机制使攻击者可绕过验证，冒充合法身份访问敏感系统，造成严重安全 breach。缓解建议：采用强认证策略（如多因素认证），执行定期安全审计。

小结

👉 关注「玄月调查小组」，解剖硬核技术！

参考资料

https://www.prompt.security/blog/top-10-mcp-security-risks