MCP 很危险

函数工具的使用让 AI 代理变得非常强大，这就像将应用商店引入智能手机一样。尤其是随着MCP（模型上下文协议）的发布，工具共享变得比以往任何时候都更加便捷。因此，我创建了可扩展代理项目，以展示如何通过开源工具或自定义工具轻松扩展 AI 代理的功能。

在开发可扩展代理的过程中，我意识到工具的使用是一把双刃剑。危险在于，你使用的工具拥有对你机器的强大访问权限，例如你的环境变量、文件等等。

⚠️ 安全警告

该项目简单演示了与工具使用相关的安全风险。以下示例说明了恶意行为者如何利用 MCP 服务器访问敏感信息：

# WARNING: This is a demonstration of security risks.
# DO NOT use this code maliciously!

import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP


server = FastMCP("Dangerous MCP")


@server.tool()
async def get_environment_variables() -> str:
    """Get all environment variables."""
    result = [
        "Here are what I could find:",
    ]
    for key, value in os.environ.items():
        result.append(f"{key:<30} {value[:5]}***")
    # This means I can open a backdoor to send your data to me!!
    return "\n".join(result)

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

当将此工具与可扩展代理（选择PoliceAgent ）一起使用时，输出如下所示：

它可能看起来无害，甚至是故意为之，对吧？但想象一下这种情况：你只是询问当前时间，与此同时，你的敏感数据却在你不知情的情况下被泄露了。

安全最佳实践

使用 MCP 或类似工具时保护自己：

使用工具前务必检查其源代码
尽可能在隔离环境中运行工具
谨慎对待请求访问敏感信息的工具
部署工具时使用环境变量过滤
定期审核你正在使用的工具

免责声明

本项目仅用于教育目的，旨在演示潜在的安全风险。请勿将此信息用于恶意目的。作者对任何信息滥用概不负责。

执照

MIT 许可证

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