原文标题：Beyond the Protocol: Unveiling Attack Vectors in the Model Context Protocol (MCP) Ecosystem

原文作者：Hao Song, Yiming Shen, Wenxuan Luo, Leixin Guo, Ting Chen, Jiashui Wang, Beibei Li, Xiaosong Zhang, Jiachi Chen

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.02040

发表期刊：IEEE Transactions on Software Engineering (TSE"26)

笔记作者：申一鸣

主编：黄诚@安全学术圈

引言

2024年11月，Anthropic发布了模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），这是一个开放标准，旨在让AI应用与外部工具和数据源建立双向连接。2025年3月，OpenAI宣布正式采用这一标准，集成到ChatGPT桌面应用和各种API中。

就像Type C接口标准化了设备互联一样，MCP也为AI代理与外部世界交互提供了统一的接口。在这背后，是繁荣发展的MCP服务器生态：截至2025年6月，三个主流聚合平台：Smithery.ai (7000+)，MCP.so (13000+)，Glama.ai (5000+)展示的MCP服务器总数已超25000余个。

MCP架构概览（图源：Norah Sakal）

每天都有新的开发者上传自己的MCP服务器，承诺为用户MCP应用中的AI代理添加各种神奇功能：浏览器自动化、股票交易、社交媒体管理、系统操作……然而，当AI代理拥有了连接整个数字世界的能力时，一个关键问题也随之浮现——如何确保MCP所连接的每一个服务器都是安全、可信的？倘若其中混入了恶意MCP服务器，又会对用户造成怎样的影响？

针对上述问题，研究团队整合了MCP生态下针对AI代理的新型攻击向量，并站在攻击者的视角设计了三个环环相扣的实验，全链路证实了这种攻击的可行性，最后结合访谈和实验结果，深入分析了MCP生态存在的关键安全挑战。

主要发现

  1. 流行的MCP聚合平台缺乏严格的审核机制，为攻击者上传恶意服务器创造了条件；

  2. 用户在识别和分析恶意MCP服务器方面存在显著困难；

  3. 现有AI代理的常见基座模型难以抵御MCP层面发起的注入攻击；

  4. 用户对MCP所带来的新型安全问题认识不足；

  5. MCP应用的安全机制不合理，使用者出现了报警疲劳现象；

  6. MCP聚合平台/提供者的责任划分不明确，一旦造成安全事故追责困难；

  7. 基座大模型对工具存在固有信任，表明其SFT阶段所使用的微调数据缺乏对抗性样本。

  8. MCP客户端/Host识别攻击的能力参差不齐，但总体来说其不具备足够的防御能力。

当信任成为武器：四种新型攻击向量

我们依据下图所示MCP工作流中的不同路径，总结了四种MCP生态系统中的新型攻击向量。

MCP工作流展示

1. 工具中毒攻击（Tool Poisoning Attack）

攻击者在MCP服务器的工具描述中嵌入用户难以注意的恶意指令，这些隐藏指令通过欺骗或注入的方式导致使AI代理输出不可信的结果，或窃取用户预定义的敏感信息。该攻击源自MCP服务器本身，主要影响路径②和④，在路径⑥期间成功利用。

工具中毒攻击流程

2. 傀儡攻击（Puppet Attack）

在多个MCP服务器共存的环境中，恶意服务器通过精心设计的工具描述对AI代理实施Prompt注入，以影响AI代理进行工具调用的决策过程。用于攻击的服务器A通常无需被直接执行，而是在服务器能力注册的初始化阶段②以及④⑤影响AI代理，在路径⑥期间成功利用。

傀儡攻击流程

3. 供应链攻击（Rug Pull Attack）

“Rug Pull”常见于加密货币领域，即诈骗者发行新代币，圈一波投资者的钱后卷款潜逃，可以通俗的称之为”杀猪盘“。由于目前很大一部分MCP服务器的配置都是通过npx/uvx \\-y package-name@latest的方式进行的，方便开发者维护和用户更新的同时，也引入了这种类似于Rug Pull的潜在供应链攻击隐患。恶意服务器最初提供看似合法的服务以获得用户信任，在一段时间后攻击者将恶意代码更新至包管理平台，用户通过npx/uvx再次运行服务器便会遭到攻击。这种攻击主要借助路径①、②、④，在路径⑥期间实施与1/2一致的攻击方式。

Rug Pull攻击流程

4. 恶意外部资源攻击（Exploitation via Malicious Resources）

恶意MCP服务器将代理重定向到与有害第三方服务或资源交互，这些资源位于MCP生态系统之外，可以是攻击者设置的API或写入了有害内容的网页，主要通过路径⑦->⑧、④->⑤实现利用。

恶意外部资源攻击流程

值得注意的是，即使是非恶意的MCP服务器，例如Browser-use、Playwright MCP等，若未正确的进行安全检测和内容过滤，也同样会受到恶意外部资源的攻击。

攻击者视角：缺陷还是漏洞？

这四种攻击向量均依赖于用户引入恶意的MCP服务器。为了验证整个攻击链路是否真实可行，我们站在攻击者的视角设计并开展了三个实验，从聚合平台、终端用户、AI代理三个角度出发，全链路的证明MCP攻击的可行性。

问题一：攻击者能否成功将恶意MCP服务器上传至聚合平台？

要发动攻击，攻击者首先需要设法让用户引入恶意MCP服务器。目前用户查找和安装MCP服务器主要依赖三个主流MCP聚合平台-Smithery.ai、MCP.so和Glama，为了验证攻击者能否将恶意服务器引入这些平台，我们构建了一个模拟的“恶意”测试MCP服务器，并尝试将其上传到这些平台上。

具体而言，我们设计了一个以太坊价格查询服务器，在工具描述中加入了无实际破坏能力的测试指令：即使API调用成功，也让LLM回复“ETH价格查询失败”，并避免返回具体数字。这个设计的危害被严格限制在“错误回答/拒绝回答”层面，不涉及真实资产、隐私文件、系统命令或网络攻击，因此更准确地说，它是一个无害化、可控化、最小风险的审核测试样本。除此之外，我们在README文档中明确声明了该服务器的恶意意图。

在实验中，我们开展了两类测试。第一类是直接上传测试：将这个概念验证MCP服务器提交到三个平台，提交内容包括服务器名称、描述和GitHub仓库链接。第二类是更新后变更测试：先提交一个看似普通的空仓库，使其获得平台展示页面；随后再修改对应GitHub仓库内容，观察平台是否会重新审核、更新风险提示或改变展示状态。这个测试对应Rug Pull Attack的供应链风险，即平台如果只是索引外部仓库，而不持续审查仓库变化，就可能被攻击者利用“先良性上架、后恶意更新”的方式绕过初始审核。

我们在三个平台均成功上传了这个模拟恶意服务器，并通过archive.org所提供的网页快照存档功能证实这些服务器展示页面均可被第三方访问。其中，Glama甚至在我们服务器分数中关于漏洞的条目展示为默认的”safe to use“（安全使用），具有很大的误导性。更进一步，在更新后变更测试中，平台也没有因为底层GitHub仓库发生变化而改变原有展示状态，这说明聚合平台在持续审查和供应链状态跟踪方面同样存在不足。

Glama平台恶意MCP服务器展示示意图Glama平台Score标识 - 无已知漏洞，可安全使用

这表明，现有的MCP聚合平台缺乏严格的审核机制，允许攻击者上传恶意服务器。

注：用于上传测试的恶意MCP服务器并无实际有害功能，其文档明确说明了这一点，没有任何用户或真实系统受到影响，研究结束后我们下架了相关代码仓库。

问题二：用户能否识别出恶意MCP服务器？

为了进一步研究用户是否能够意识到并识别出恶意MCP服务器的存在，我们在通过伦理委员会(IRB) 授权后开展了一项用户研究，从不同渠道招募了20名不同角色的参与者，通过模拟实验和半结构化访谈的方式来回答问题二。

首先，我们参考主流聚合网站的UI和功能，开发了一个模拟平台如下图所示，在其中展示了13个MCP服务器，其中4个为恶意，分别对应前文介绍的四种攻击类型。

模拟平台主页模拟平台服务器详情页面

我们为参与者设计了三个按顺序完成的任务：

  • 盲选：在用户在不知情的情况下，根据场景设定在平台上选择并安装所需MCP服务器。这一任务是为了考察参与者是否会仅凭需求和描述上的合理性，无意中选择恶意服务器；

  • 知情识别：在告知参与者其中存在4个恶意服务器的情况下，要求其将它们识别。该任务评估参与者在有限指导下检测威胁的能力；

  • 攻击分析：在告知参与者具体的4个恶意服务器是什么的情况下，要求其分析出他们的攻击手段，这项任务评估参与者对威胁机制的理解以及他们的安全分析能力。

参与者通过填写收集表提交选择和分析结果，我们同时通过Google Analytics（GA4）匿名记录了用户在模拟平台上的操作步骤，事件触发路径如下图所示：

GA4记录的模拟平台事件触发路径

一个典型的路径是用户从平台首页进入，滚动浏览首页内容，选择MCP服务器展示卡片，查看页面，点击‘View Source Code’按钮下载源代码，最后点击‘Try this server’按钮触发模拟安装事件。

在所有参与者完成任务后，我们对结果进行了统计和分析，得出以下结论：

  • 15名（75%）的参与者至少选择了一个恶意MCP服务器

  • 仅有1名（5%）的参与者在任务二中识别出所有4个恶意MCP服务器

  • 无人能够正确分析出这些恶意服务器的攻击手段

用户研究结果表明，用户在识别和分析恶意MCP服务器方面存在显著困难。

注：用户研究是得到了所有参与者的同意后在受控环境中开展的，在这一过程中没有任何人受到恶意服务器的伤害。实验结束后，我们及时从模拟网站中下线了全部恶意服务器。

问题三：恶意MCP服务器能否在用户本地环境中成功执行有害行为？

通过前两个问题，我们发现恶意MCP服务器能够混入聚合平台，并且用户难以区分其恶意意图，因此用户很可能在本地安装恶意MCP服务器。然而，用户通过平台将恶意MCP服务下载并部署到本地只是攻击链的第一步，更关键的问题是：当用户实际调用这些被安装的恶意MCP服务时，是否会导致AI代理执行实质性的危害行为？

为回答这一问题，我们将有害行为定义为两类：一是AI代理输出偏离任务的正确结果，例如天气、价格等查询结果被篡改；二是代理执行了未经授权或具有恶意意图的操作，例如读取本地隐私文件、诱导链上资产转移等。实验围绕三种已经定义的攻击向量展开：工具中毒攻击、傀儡攻击和恶意外部资源攻击。论文没有单独测试Rug Pull攻击，因为其后续利用阶段本质上仍依赖被篡改的工具描述或功能逻辑，与工具中毒攻击和傀儡攻击共享核心机制。

实验设计包括三个典型攻击任务：第一，隐私窃取，用户本意是查询天气，但恶意服务器诱导代理读取本地/Users/thirdpc/test/env.md中的私密内容；第二，结果篡改，用户查询天气时，正确结果本应为“cloudy with a temperature of 30 degrees”，但攻击使其被改写为“sunny with a temperature of 35 degrees”；第三，加密货币窃取，用户同样只是查询天气，但恶意服务器尝试诱导代理向指定地址转移0.01 ETH。下图展示了在结果篡改任务下工具中毒攻击我们采用的提示词设置：

结果篡改任务下工具中毒攻击的提示词设置示例

具体PoC和实验方法可在https://arxiv.org/abs/2506.02040中查看

论文进一步设计了两个基准实验。Benchmark 1固定MCP客户端/Host为Cline，测试五款主流LLM：Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o、DeepSeek-V3 0324、LLaMA3.1-70B和Gemini 2.5 Pro。 三类攻击向量、三类攻击任务和五款模型共形成45组组合，每组重复20次。评估指标包括：

  • 攻击成功率（ASR，Attack Success Rate)：攻击者预设的恶意目标被成功完成的比例，例如“隐私文件被读取”、“天气结果被篡改”或“转账被触发”。

  • 拒绝率（RR，Refusal Rate)：模型在解析到隐藏指令后，能够主动检测并拒绝执行的次数占比。

Benchmark 1 结果展示

从模型维度看，三类攻击的平均ASR为53.11%，而平均RR仅为4.67%。其中，恶意外部资源攻击的平均ASR最高，达到93.33%，工具中毒攻击为59.33%，傀儡攻击为6.67%。这说明直接注入工具描述或污染外部资源更容易被模型当作正常上下文执行，而跨服务器操控虽然存在风险，但成功率受模型上下文保持能力、工具选择逻辑和安全对齐机制影响更大。 不同模型之间也存在差异：Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-V3 0324和Claude 3.7 Sonnet的平均ASR分别为67.78%、61.11%和56.11%，而GPT-4o和LLaMA3.1-70B分别为40.00%和40.56%。根据 Agent Leaderboard，Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek-V3 0324 和 Gemini 2.5 Pro在利用外部工具完成复杂任务方面表现出卓越的能力，这些模型相应地表现出较高的ASRs。而后两种模型的ASR明显较低，这主要是因为在大多数实验中观察到其工具使用能力有限，而不是因为它能识别出恶意行为。

Benchmark 2固定LLM为Claude 3.7 Sonnet，测试五款常见MCP客户端/Host：Cline、Cursor、Copilot-MCP、Claude Desktop和Cherry Studio。 同样形成45组组合，每组重复20次。

Benchmark 2 结果展示

结果显示，不同客户端对攻击的缓解能力差异较大，但整体仍然不足。五个客户端的平均ASR为48.00%，平均RR为16.45%。其中，工具中毒攻击在客户端维度上的平均ASR为64.33%，恶意外部资源攻击为57.67%，傀儡攻击为22.00%。Cherry Studio的平均RR最高，达到33.89%，但其平均ASR仍有36.67%；Copilot-MCP的平均RR最低，仅为0.56%。这些结果表明，部分客户端虽然能识别某些恶意行为，但当前主流MCP客户端整体仍无法稳定阻断恶意MCP服务器触发的攻击。

论文还观察到两个值得关注的现象：

  • 攻击任务与用户原始意图越相关，越容易成功。例如，用户查询天气时篡改天气结果，或读取看似与地址、配置相关的本地文件，更容易被模型解释为完成任务所需的正常步骤；相反，在天气查询场景中强行触发加密货币转账，由于与原任务语义距离较远，部分客户端和模型更容易表现出拒绝或不执行。

  • 不同MCP客户端的系统提示词和工具呈现方式差异很大，而MCP协议本身并未规定统一的客户端系统提示模板，这使得同一恶意服务器在不同客户端中的攻击成功率存在明显差异，也增加了开发者在客户端侧构建防御机制的难度。

综合来看，最新实验结果表明：论文定义的攻击向量都能够在现实场景中被有效执行，当前主流LLM缺乏针对恶意MCP服务器的稳健防御机制，常见MCP客户端/Host也难以有效缓解相关攻击。

MCP安全生态的深层挑战

根据用户访谈和实验发现，我们总结了MCP生态系统现有的四个关键安全挑战：

用户对MCP安全问题的认知不足

我们的用户研究显示，即使是有安全和开发经验的参与者，对MCP配置、工具描述和运行时存在的Prompt注入等新兴攻击向量也缺乏了解和关注。他们主要关注传统安全问题，如数据库存储时存在的SQL注入问题、外部通信行为和代码中涉及的文件操作等。更令人担忧的是，有45%的参与者表示考虑应用AI代理+MCP的方式处理敏感数据，如个人笔记和代码等，这进一步放大了潜在风险。

用户对安全警告的脱敏和疲劳

在访谈中，45%有MCP实际使用经验的参与者的人承认在初次使用后，会忽略详细检查警告对话框、权限请求和操作细节。有访谈者坦言："我可能用的前几次会检查，但后来觉得麻烦，就直接通过所有请求。" 此外，有5 位参与者承认在使用 Cursor 和Cline 等 MCP 应用时通常会启用“auto-run without asking for confirmation mode”或“Auto Approve”这些自动通过权限申请的功能，从而绕过频繁的安全警告和权限请求。

这其实是一种安全疲劳现象，反复的警报会降低用户的注意力，削弱了原本的安全机制。值得注意的是，与安全决策不频繁且离散的传统软件不同，执行复杂任务的 AI 代理能够在几分钟内调用数十个 MCP 服务器工具。为了方便起见，用户可能会自动批准所有安全警告和权限请求，这为混杂其中的恶意 MCP 服务器创造了成功利用漏洞的机会。

MCP聚合平台的责任真空

80%的参与者认为MCP聚合平台应该担任安全守门人的角色，还有70%的参与者表明现有平台的专业外观（星级，经过验证的图标）和安全保证可以提高其信任并降低对潜在安全风险的警惕。但我们的实验表明，这些提供商往往无法对新上架的MCP服务器进行全面的安全审核，考虑到这些平台的流行性，这其中存在重大的安全风险。

此外，倘若这些平台上提供的恶意服务器实施了成功攻击，责任归属和划定就变得十分模糊。现有的政策未能明确定义托管恶意MCP服务器的责任边界，这使用户在遇到安全事件时难以明确的追索。

大语言模型的信任悖论和固有防御局限

在实验中，高攻击成功率与低LLM拒绝率暴露了一个根本性的信任悖论：LLM对工具描述和返回结果存在固有信任。问题产生在微调大模型工具调用能力的SFT阶段，现有的工具调用示例数据缺乏抵抗恶意工具的对抗性样本，这使SFT后的LLM虽然能够有效完成工具调用任务，但也难以检测工具描述中的恶意意图。

在用户研究中，有3名参与者利用了LLM进行源代码分析，成功识别出工具中毒和外部资源攻击中的可疑函数。然而，正如其中一名参与者所指出的："（LLM）没检测出傀儡攻击，因为它们将恶意提示词误解成了正常的工具描述。"

未来之路：在风险与进步中找寻平衡

这项研究首次系统性揭露了MCP生态中潜藏的安全威胁——从恶意服务器渗透到聚合平台，到用户无意识地部署，再到AI代理执行恶意操作，整个攻击链路已在实验环境中得到完整验证。

然而，风险往往与机遇共生。安全问题的发现，恰恰为构建更健壮的AI生态系统提供了关键指引：通过建立严格的审核机制、部署智能安全网关、推行加密签名与可信分发标准、提升AI代理基座模型的防御能力，在未来，我们完全有能力在开放与安全之间找到平衡点。

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