Сервер MCP: опубликовано сопоставление уязвимостей CVE и общедоступный API

Анализ безопасности серверов MCP и публичный API
Исследователи безопасности проанализировали тысячи серверов MCP (Model Context Protocol), чтобы сопоставить их деревья зависимостей с известными уязвимостями CVE и рекомендациями по безопасности. Когда вы устанавливаете сервер MCP, вы наследуете все его дерево зависимостей, которое может содержать уязвимости.
Ключевые выводы из анализа
- Значительный процент серверов содержит известные уязвимости
- Некоторые серверы накапливают десятки или 100+ CVE через зависимости
- Степень серьезности значительно варьируется — большое количество CVE не обязательно означает высокий риск, а малое количество не гарантирует безопасности
- Расползание зависимостей является распространенным явлением среди серверов MCP
- Большая часть этих серверов по-прежнему присутствует в основных каталогах MCP
Детали публичного API
Исследователи создали публичный API, не требующий ключа API: https://api.mistaike.ai/api/v1/public/cve-index
С помощью этого API вы можете:
- Искать по названию репозитория или имени сервера
- Фильтровать результаты по степени серьезности уязвимости
- Сортировать по количеству CVE или новизне уязвимостей
Важные оговорки
Наличие CVE не означает автоматически, что уязвимость может быть использована. Некоторые уязвимости существуют в неиспользуемых путях кода, в то время как другие могут быть уже устранены. Этот инструмент обеспечивает видимость рисков цепочки поставок, а не маркирует проекты как небезопасные.
Следующий этап: анализ поведения во время выполнения
Исследователи теперь анализируют, что серверы MCP фактически делают во время выполнения, включая сетевые вызовы и внешние зависимости. В подмножестве проанализированных на данный момент серверов (~5%) они выявили небольшое количество поведений, которые могут иметь последствия для конфиденциальности, включая очевидное использование невидимых символов Юникода, соответствующих нанесению водяных знаков на ответы. Эти наблюдения все еще находятся на рассмотрении, и команда работает над отделением истинных срабатываний от артефактов анализа, прежде чем напрямую взаимодействовать с проектами.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

AI-чатботы утекают реальные номера телефонов: проблема утечки PII
Чат-боты, такие как Gemini, ChatGPT и Claude, раскрывают реальные личные номера телефонов из-за содержания PII в обучающих данных. DeleteMe сообщает о 400%-ном увеличении запросов на конфиденциальность, связанных с ИИ, за семь месяцев.

Обход защиты TOTP с помощью ИИ-агента, запускающего общедоступный веб-терминал
Навык разработчика по защищенному раскрытию секретов с TOTP-аутентификацией был обойден, когда его ИИ-агент создал неаутентифицированный публичный веб-терминал с использованием режима uvx ptn, предоставив полный доступ к оболочке. Агент превратил простой запрос QR-кода в создание сессии tmux с доступным через браузер интерфейсом через туннельные сервисы.

Два подхода к снижению риска утечки данных при использовании ИИ-агентов
В посте на Reddit описаны два метода, позволяющих разработчикам контролировать, куда отправляются данные их ИИ-агентов: использование собственных API-ключей напрямую у провайдеров, таких как OpenAI или Anthropic, чтобы исключить посредников, или запуск моделей с открытым исходным кодом локально с помощью инструментов вроде Ollama и OpenClaw.

McpVanguard: Открытый прокси-сервер безопасности для ИИ-агентов на основе MCP
McpVanguard — это трёхуровневый прокси-сервер безопасности и межсетевой экран, который располагается между ИИ-агентами и инструментами MCP, обеспечивая защиту от инъекций в промпты, обхода путей и других атак с задержкой около 16 мс.