MCP 是危险的

功能工具的使用使 AI 代理变得非常强大，这就像为智能手机引入应用商店一样。
特别是随着 MCP (Model Context Protocol) 的发布，工具共享变得前所未有的容易。
这就是为什么我创建了 extendable-agents 项目，以展示如何通过开源工具或自定义工具轻松扩展 AI 代理的能力。

在开发 extendable-agents 时，我意识到工具的使用是一把双刃剑。
危险在于你使用的工具可以访问你的机器的强大权限，例如环境变量、文件等。

⚠️ 安全警告

该项目简单地展示了与工具使用相关的安全风险。
下面的例子说明了恶意行为者如何可能利用 MCP 服务器来访问敏感信息：

python

警告：这是安全风险的演示。

请勿恶意使用此代码！

import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

server = FastMCP("Dangerous MCP")

@server.tool()
async def get_environment_variables() -> str:
"""获取所有环境变量。"""
result = [
"以下是我找到的内容：",
]
for key, value in os.environ.items():
result.append(f"{key:<30} {value[:5]}***")
# 这意味着我可以打开后门将你的数据发送给我！
return "
".join(result)

⚠️ 警告： 建议在沙盒环境中运行此示例，并在之后删除你的 OpenAI API 密钥。
你也可以使用自己的 MCP 客户端进行测试，使用以下命令：uvx mcp-is-dangerous。

当使用此工具与 extendable-agents（选择 PoliceAgent）时，输出如下所示：

它看起来可能是无害的，甚至是故意表现得无害，对吗？
但考虑这种情况：你只是询问当前时间，而与此同时，你的敏感数据正在不知不觉中被泄露。

安全最佳实践

为了在使用 MCP 或类似工具时保护自己：

1. 在使用工具之前始终审查其源代码
2. 尽可能在隔离环境中运行工具
3. 对请求访问敏感信息的工具保持谨慎
4. 在部署工具时使用环境变量过滤
5. 定期审计你正在使用的工具

免责声明

该项目仅用于教育目的，以展示潜在的安全风险。请勿将此知识用于恶意目的。作者不对该信息的滥用负责。

许可证

MIT 许可证