当前，MCP（模型上下文协议）的设计因其在初始阶段缺乏内置的零信任安全特性，常被认为与零信任原则相悖。然而，这种观点是否全面反映了两者关系的本质与未来走向？
为什么MCP被认为与零信任原则相悖？
MCP是一种使AI能与外部工具和数据进行动态交互的协议，但目前缺乏内置的严格安全控制，而是依赖隐性信任，缺乏严格的身份验证、最小权限执行和持续监控：
MCP对信任的高度依赖：MCP依赖于信任主机应用程序来控制对客户端的访问，并信任客户端安全地处理凭证和授权。这种隐性信任模型与零信任的核心原则"永不信任，始终验证"形成对比。
缺乏强制性身份验证和授权：MCP将身份验证和授权主要留给开发者，通常依赖OAuth令牌，没有强制执行强身份验证或持续重新验证。这可能导致权限过于宽泛和漏洞，如令牌盗窃或重放攻击。
MCP实现中的安全缺口：部分MCP服务器的通信仍依赖HTTP而非HTTPS，且MCP架构中没有标准化执行最小权限或微分段。这创造了零信任框架旨在消除的攻击面。
| MCP与零信任安全原则的差别 | ||
|---|---|---|
项目 | MCP （模型上下文协议） | 零信任安全模型 |
信任模型 | 默认隐式信任；MCP客户端通常信任MCP服务器，无需强制验证或持续重新验证。 | 默认显式不信任；不假设隐式信任，要求对每次访问尝试进行持续验证。 |
身份验证与授权 | 可选且执行宽松；许多MCP实现缺乏强制性身份验证标准，导致潜在的未授权访问。 | 对每次交互进行强制性、强大的身份验证和授权，通常采用多因素和上下文感知控制。 |
访问控制 | 通常是广泛或静态权限；缺乏内置的最小权限或即时(JIT)访问机制。 | 执行最小权限和JIT访问，仅在需要时授予最小必要权限。 |
通信安全 | 许多MCP通信通过HTTP进行，缺乏加密；默认不强制端到端加密或认证。 | 要求加密通信渠道（如TLS），安全身份验证，并经常使用基于硬件的认证（如TEE）来验证代码完整性。 |
监控和日志记录 | 内置审计跟踪和监控有限，使恶意活动检测变得困难。 | 全面的日志记录、持续监控和行为异常检测是核心组件。 |
安全重点 | 主要设计用于互操作性和扩展AI代理交互；安全通常是事后考虑或可选的。 | 设计为安全优先的框架，通过验证每次访问并假设已被入侵来最小化风险。 |
威胁缓解 | 由于安全控制薄弱或缺失，容易受到工具污染、数据泄露和未授权访问的影响。 | 实施深度防御、持续验证和快速撤销，以有效缓解此类威胁。 |
认识到这些缺口，来自AWS和Intuit的研究人员已提出针对MCP的零信任安全框架，以防止工具污染和未授权访问，表明MCP当前状态与零信任不一致，但可以向其改进。
向深度集成的安全范式转变
安全牛认为，MCP设计与零信任原则相悖本身是个悖论。此”悖论“的关键在于，MCP当前的局限性更多源于其发展初期的不完善，而非与零信任原则存在根本性的、不可调和的冲突。事实上，随着技术演进，MCP正积极吸纳和集成零信任原则，迈向更安全的未来。当前模型上下文协议(MCP)与零信任架构的关系正在向深度集成的安全范式演变，其中零信任原则将成为保护MCP生态系统的基础框架。
这一转变源于MCP交互的内在复杂性和动态特性，它将AI模型连接到广泛且不断变化的外部工具和数据源集合。在讨论这种集成时，也应注意到其可能面临的挑战，例如技术实现的复杂性、现有系统的改造成本以及标准化的需求。然而，成功集成所带来的机遇，例如构建更安全的AI应用生态、增强用户信任，以及推动更广泛的企业采纳，将远超这些挑战。两者的关系变化的具体方向如下：
1. 零信任作为MCP的安全骨干
MCP的开放动态生态系统，即AI代理实时与多种外部工具和数据源交互，引入了传统边界防护模型无法解决的新型安全挑战。零信任架构以其"永不信任，始终验证"的核心原则，通过不论来源或网络位置持续验证每次访问尝试，成为MCP环境的必要安全基础：
持续验证：每个MCP请求(如AI工具调用或数据访问)将基于身份、设备状态、位置和行为上下文进行动态认证和授权，消除隐式信任；
即时访问(JIT)：MCP将采用JIT访问配置，仅在完成特定任务所需的时间内授予临时、目标驱动的权限，最小化攻击面和暴露时间；
最小权限执行：对MCP服务器、工具和数据的访问将严格限定为必要的最小权限，与零信任的最小权限原则保持一致。例如，在一个集成了零信任的MCP应用场景中，当一个AI模型需要调用外部API获取实时天气数据时，MCP会首先验证该模型的身份、请求的合法性，以及其是否有权限访问该特定API的特定数据点。权限的授予可能是临时的、仅针对此次查询，从而避免了因权限过大或长期有效而带来的潜在风险。
2. MCP中的微分段和安全边界
MCP的架构自然定义了通过MCP协议通信的离散组件，如主机、客户端和服务器。这种明确的划分允许应用微分段(零信任的关键技术)，将MCP服务器及其资源隔离到安全区域，防止在一个组件被攻破时发生横向移动：
MCP服务器可以对其暴露的数据或操作实施严格控制，无论AI模型请求如何，有效地充当安全边界；
主机决定信任并连接哪些MCP服务器，基于每个连接而非网络级信任来执行信任关系。
3. 增强的监控、审计和事件响应
零信任对全面监控和分析的强调对MCP生态系统至关重要，否则由于AI交互的复杂性，可能导致无监控访问和有限的审计跟踪：
对所有MCP交互的持续日志记录和实时分析将帮助快速检测异常、策略违规或潜在威胁：
这使得快速事件响应和取证调查成为可能，对企业部署的合规性和治理至关重要。
4. 通过管理平台和工具实现集成
像GatewayMCP这样的平台体现了这种演变关系，它为MCP生态系统提供集中策略执行、带短期API密钥的安全代理和使用分析，直接实现零信任原则：
这些平台简化了跨分布式MCP服务器和AI代理的细粒度、上下文感知访问策略管理；
它们通过隔离后端凭证和执行持续验证来减少攻击面。
项目 | 关系发展 | 安全价值提升 |
安全模型 | 零信任成为MCP的基础安全框架，用持续验证和最小权限取代隐式信任 | 提升MCP环境的整体安全性与可信度 |
访问控制 | MCP采用与零信任原则一致的即时、上下文感知的访问配置 | 最小化潜在攻击面和数据泄露风险 |
网络分段 | 微分段隔离MCP组件，限制横向移动和暴露 | 增强系统韧性，防止单一节点故障导致全局影响 |
监控与审计 | 集成全面、持续的监控和分析，实时检测和响应威胁 | 提高威胁可见性和事件响应效率，满足合规要求 |
管理与执行 | 集中平台在MCP生态系统中统一执行零信任策略 | 简化安全管理复杂度，确保策略一致性 |
安全牛认为，本质上MCP与零信任原则的关系正从共存转向全面集成。零信任原则将被嵌入到MCP的设计和运营实践中，确保MCP支持的AI系统的强大功能在企业环境中得到安全、弹性的利用。这种集成对于缓解AI驱动生态系统特有的新兴威胁并在日益复杂的数字环境中保持强健的安全态势至关重要。
展望未来，随着MCP技术的成熟和零信任理念的普及，我们可以预见一个更加安全、可信和高效的AI交互新时代的到来，这将极大地推动AI技术在各行各业的深度应用与发展。
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