MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，为标准化应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文信息的方式，其作用类似于USB-C端口在电子设备中的作用——通过统一的接口规范，让AI模型能够无缝连接并访问各种外部数据源和工具。
MCP架构主要由Host、Client以及Server三部分构成。用户通过Host与AI交互，Client将用户请求解析并转发至MCP Server，执行工具调用或资源访问。
正在使用主流AI应用，请注意MCP安全隐患
MCP协议目前已被广泛应用于Claude Desktop、Cursor、Trea CN等主流AI应用中，国内多家地图、支付、办公通信软件也通过MCP实现应用升级。一方面，AI 系统得以利用MCP 实时调度各类工具、访问外部资源；另一方面，攻击者也可能借助这些渠道实施“投毒”或数据窃取。在一些跨模块、并行运作的协同场景下，MCP架构暴露出一系列安全隐患：
攻击面叠加：MCP的Server，本质上是Web的API应用，继承传统Web服务漏洞的同时，又叠加了模型交互层面的风险。
SQL注入漏洞
身份认证滞后：MCP认证机制推出时间较晚，存在大量Server没有认证，使得模型服务、数据接口、工具调用三个关键环节暴露在外，导致了Server存在滥用风险。
Server滥用
开源暗藏威胁：攻击者会在MCP协议的开源分享中夹带恶意代码，渗透至开发环境形成极大的威胁和隐患。
木马威胁
如何防范和处置？
科来认为，人工智能的深度应用正在重塑网络安全格局，要充分利用大模型展现出的数据挖掘与关联分析能力 ，与自身卓越的分析和研判能力相结合，实现安全防护技术水平的跨越式提升。一方面，科来全流量技术赋能用户对未知威胁感知能力，实现网络监测无死角。另一方面，科来凭借对上万种网络协议及应用的识别与解析能力，让协议漏洞攻击无所遁形，能够更敏锐更迅捷的响应威胁。
对MCP协议流量进行全量采集与深度解析，并实时监控
核心在于科来对协议的强鉴别能力和全流量的采集能力，从而实现精准识别非正常访问行为，通过MCP传输的异常数据发现除Client外其它非正常调用的Server。
严格监测API 输入，防止注入攻击和非法参数
科来基于全流量解析技术支持对API的全面管理及状态的综合分析，包含应用、变化趋势及API涉敏的统计，通过多维度的数据支撑，向用户展现API实时情况及动态变化，实现高效API安全监测。
加强MCP专属管控，快速响应及时阻断
对本地Server或Client的公网访问进行全流量监控，秒级响应告警阻断。通过配置科来产品增强对MCP协议的管控，智能识别经过MCP协议的外传数据信息；利用产品白名单功能，仅允许Client访问经审批的合规服务器，发现异常传输后能够秒级响应并实时触发告警，及时通知技术人员并阻断可疑连接。
提升防御感知力，及时发现潜在威胁
MCP的服务本质上是基于网络接口的服务，对传统攻击威胁进行检测的方式同样适用。科来产品具备对已知威胁和未知威胁全方位防御及感知能力，在全量数据的采集与保存的基础上，实现全行为建模与解析，并通过对事件的全流量回溯分析能力，发现潜在隐患和未知威胁。
人工智能时代更需坚守安全边界
MCP协议在为大模型输送数据”养分”的同时也带来”感染”风险，这要求系统在解析网络流量的同时要具备对流动数据的全域管控，通过构建流量分析的”上帝视角”实现对大模型的安全监控，在技术创新与安全防护的双轨上持续进化。