慢雾发布了《MCP 安全检查清单：AI 工具生态系统安全指南》
github.com/slowmist/MCP-Security-Checklist
“随着大模型的迅猛发展，各种新的AI工具也在不断涌现，当下代表性的 MCP（Model Context Protocol）标准实现的工具正逐渐成为连接大语言模型（LLM）与外部工具、数据源之间的关键桥梁。自 2024 年底发布以来，MCP 已被广泛应用于 Claude Desktop、Cursor 等主流 AI 应用中，MCP Server 的各种商店也在不断出现，展现出强大的生态扩展能力。
然而，MCP 的快速普及也带来了新的安全挑战。当前 MCP 架构中，系统由 Host（本地运行的 AI 应用环境）、Client（负责与Server通信与工具调用的组件） 以及 Server（MCP 插件所对应的服务端） 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。在多实例、多组件协同运行的场景下，该架构暴露出一系列安全风险，尤其在涉及加密货币交易或 LLM 自定义插件适配等敏感场景中，风险更为突出，需要适当的安全措施来管理。
在此背景下，制定和遵循一套全面的 MCP 安全检查清单显得尤为重要。本清单涵盖了从用户交互界面、客户端组件、服务插件，到多 MCP 协作机制及特定领域（如加密货币场景）的安全要点，旨在帮助开发者系统性地识别潜在风险并及时加以防范。通过落实这些安全措施，可有效提升 MCP 系统的整体稳定性与可控性，确保 AI 应用在快速发展的同时，安全性也同步得到保障。”
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