MCP 생태계의 보안 미들웨어 — LLM과 도구 서버 사이에 보호 장벽 구축
LLM Agent가 MCP 프로토콜을 통해 외부 도구를 호출할 때 세 가지 핵심 위험이 있습니다:
자격 증명 유출 — 도구 응답에 API Key, Token 등 민감 정보가 포함되어 LLM 컨텍스트에 직접 노출될 수 있음
개인정보 외부 유출 — 사용자 개인 정보(이름, 주민등록번호, 카드 번호)가 도구 호출 체인에서 전달될 수 있음
악성 도구 주입 — 도구 설명에 prompt injection 명령이 숨겨져 Agent가 위험한 작업을 수행하도록 유도할 수 있음
MCP Gateway는 프록시 계층으로 모든 트래픽을 가로채 요청/응답이 Agent에 도달하기 전에 보안 필터링을 수행합니다.
Related MCP server: arc-gate-mcp
┌─────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐ ┌─────────────┐
│ │ │ MCP Gateway │ │ │
│ LLM Agent │ ───► │ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ ───► │ MCP Server │
│ │ │ │ Sanitize │ │ Plugin │ │ │ (tools) │
│ │ ◄─── │ │ Request │ │ Pipeline │ │ ◄─── │ │
└─────────────┘ │ └──────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────┘
│ ▲ │ │
│ │ ┌──────────▼──┐ │
│ │ │ Sanitize │ │
│ │ │ Response │ │
│ │ └─────────────┘ │
└──────────────────────────────────┘핵심 흐름:
요청 방향: Plugin Pipeline이 매개변수를 비식별화(예: PII 제거, 주입 명령 필터링)
응답 방향: 도구 반환 값에 대해 Token 마스킹, 민감 정보 필터링 수행
시작 단계: Security Scanner가 구성된 모든 MCP Server에 대한 평판 평가 수행
git clone <your-repo-url>
cd mcp-gateway
pip install -e .선택적 의존성:
pip install -e .[presidio] # 启用 PII 检测（基于 Microsoft Presidio）프로젝트 루트에 mcp.json 생성:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
}
}
}# 启用基础 Token 掩码
mcp-gateway -p basic
# 启用 Token 掩码 + PII 检测
mcp-gateway -p basic -p presidio
# 调试模式
LOGLEVEL=DEBUG mcp-gateway -p basic{
"mcpServers": {
"mcp-gateway": {
"command": "mcp-gateway",
"args": [
"--mcp-json-path", "~/.cursor/mcp.json",
"-p", "basic",
"-p", "xetrack"
],
"servers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
}
}
}
}
}{
"mcpServers": {
"mcp-gateway": {
"command": "<python-path>",
"args": [
"-m", "mcp_gateway.server",
"--mcp-json-path", "<path-to-config>",
"-p", "basic"
],
"servers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
}
}
}
}
}basic 플러그인)응답의 민감한 자격 증명을 자동으로 식별하고 대체하며, 12가지 주요 클라우드 플랫폼 및 개발 도구의 키 형식을 지원합니다:
유형 | 예시 형식 |
AWS Access Key |
|
GitHub Token |
|
Azure Client Secret |
|
GCP API Key |
|
JWT Token |
|
HuggingFace Token |
|
GitLab Session Cookie |
|
Slack App Token |
|
Microsoft Teams Webhook |
|
mcp-gateway -p basicpresidio 플러그인)Microsoft Presidio 엔진 기반으로 텍스트의 개인 식별 정보를 자동으로 식별하고 익명화합니다:
신용카드 번호, IP 주소, 이메일
전화번호, 주민등록번호(SSN)
더 많은 엔티티 유형은 Presidio 문서 참조
pip install -e .[presidio]
mcp-gateway -p presidio--scan)시작 전에 모든 MCP Server에 대한 평판 평가 및 도구 설명 분석 수행:
mcp-gateway --scan -p basic스캔 차원:
평판 평가 — GitHub 데이터(Star, Fork, Issue 활성도)와 NPM 다운로드 수 기반 종합 점수 계산
도구 설명 스캔 — 숨겨진 prompt injection 명령, 민감한 파일 경로 참조, 위험한 작업 명령 감지
자동 차단 — 평판 점수가 임계값(기본 30점) 미만인 Server는 blocked로 표시되어 로드가 차단됨
스캔 결과는 구성 파일에 기록됩니다:
{
"servers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."],
"blocked": "passed"
}
}
}상태 값: "passed" (안전) | "blocked" (차단) | "skipped" (수동 건너뜀) | null (미스캔)
모든 도구 호출의 전체 컨텍스트를 기록하며 SQLite 및 DuckDB 쿼리를 지원합니다:
pip install xetrack
mcp-gateway -p xetrack환경 변수 구성:
XETRACK_DB_PATH — SQLite 데이터베이스 경로
XETRACK_LOGS_PATH — 로그 파일 디렉터리
{
"mcpServers": {
"mcp-gateway": {
"command": "mcp-gateway",
"args": ["--mcp-json-path", "~/.cursor/mcp.json", "-p", "xetrack"],
"env": {
"XETRACK_DB_PATH": "tracing.db",
"XETRACK_LOGS_PATH": "logs/"
}
}
}
}쿼리 예시:
from xetrack import Reader
df = Reader("tracing.db").to_df()-- DuckDB
INSTALL sqlite; LOAD sqlite; ATTACH 'tracing.db' (TYPE sqlite);
SELECT server_name, capability_name, content_text FROM db.events LIMIT 10;Gateway는 LLM에 두 가지 표준화된 도구를 노출합니다:
도구 | 기능 |
| 등록된 모든 MCP Server의 기능 목록을 가져와 LLM이 적절한 도구를 선택하도록 지원 |
| Gateway를 통해 임의의 MCP 도구 호출을 실행하며 요청/응답 보안 처리를 자동 수행 |
플러그인 시스템은 ABC 기본 클래스 + 데코레이터 등록 패턴을 기반으로 합니다:
from mcp_gateway.plugins.base import GuardrailPlugin
from mcp_gateway.plugins.manager import register_plugin
@register_plugin
class MyPlugin(GuardrailPlugin):
@property
def name(self) -> str:
return "my-plugin"
def process_request(self, context):
# 请求方向的处理逻辑
return context.arguments
def process_response(self, context, response):
# 响应方向的处理逻辑
return response플러그인은 PluginManager를 통해 자동으로 발견 및 로드되며 요청/응답 양방향 인터셉트를 지원합니다.
mcp_gateway/
├── __init__.py # 包入口
├── server.py # MCP Server 生命周期管理
├── gateway.py # 动态工具注册、CLI 参数解析
├── config.py # 配置文件加载
├── sanitizers.py # 请求/响应安全分发
├── plugins/
│ ├── base.py # Plugin ABC 基类
│ ├── manager.py # 插件发现、注册、Pipeline
│ ├── guardrails/
│ │ ├── basic.py # Token 掩码插件
│ │ └── presidio.py # PII 检测插件
│ └── tracing/
│ └── xetrack.py # 调用追踪插件
├── security_scanner/
│ ├── scanner.py # 扫描器主入口
│ ├── github_collector.py # GitHub API 数据采集
│ ├── npm_collector.py # NPM Registry 数据采集
│ ├── smithery_collector.py# Smithery 市场数据采集
│ ├── project_analyzer.py # 综合信誉评分算法
│ └── tool_poisoning_analyzer.py # 工具描述安全分析
└── tests/
├── test_sanitizers.py
├── test_tool_poisoning_analyzer.py
├── test_plugin_pipeline.py
└── test_config.pyThis server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Security firewall for AI agents — scans MCP calls for injection, secrets, and risks.
The WAF for agents. Pattern-based + heuristic firewall scans prompts, RAG documents, tool argume...
MCP server for secureFlows: token-free URL builders and integration-linting tools for AI agents.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/wxsh-hub/mcp-gateway'
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