Trivial Trojans: How Minimal MCP Servers Enable Cross-Tool Exfiltration of Sensitive Data

模型上下文协议（MCP）在AI工具整合方面代表了一项重大进展，使AI代理与外部服务之间能够无缝通信。然而，这种连接性也带来了许多尚未被充分研究的新型攻击途径。本文展示了缺乏复杂技术的威胁行为者，仅需基础的编程技能和免费的网络工具，即可利用MCP的信任模型来窃取敏感的金融数据。我们展示了一个概念验证攻击：一个伪装成正常功能的恶意天气MCP服务器，能够发现并利用合法的银行工具来窃取用户的账户余额。该攻击链条无需高级技术知识、服务器基础设施或资金投入。研究发现，新兴的MCP生态系统中存在一个关键的安全漏洞：尽管单个服务器可能看似可信，但它们的组合却会形成意想不到的跨服务器攻击面。与传统假定攻击者具备高度技术能力的网络安全威胁不同，我们的研究表明，基于MCP的攻击门槛出奇地低。一个具备本科水平Python知识的攻击者就可以设计出具有说服力的社交工程攻击，利用MCP在AI代理与工具提供者之间建立的隐式信任关系。本研究为尚处于起步阶段的MCP安全领域做出了贡献，不仅揭示了当前MCP实现中存在易于利用的跨服务器攻击漏洞，还提出了即时的缓解措施以及协议改进建议，以保障这一新兴生态系统安全。

该论文探讨了Model Context Protocol (MCP) 在AI工具集成中所带来的新型安全漏洞。尽管MCP促进了AI代理与外部服务的无缝通信，但其信任模型存在被利用的风险，使得缺乏高级技能的攻击者也能通过伪装的MCP服务窃取敏感数据，例如银行账户余额。这是一个相对较新的问题，因为MCP生态系统仍处于早期阶段，相关安全机制尚未完善。

论文的核心思路是揭示MCP协议中因跨服务器隐式信任关系而产生的攻击面。作者通过构建一个伪装成天气服务的恶意MCP服务器作为概念验证，展示了攻击者如何无需复杂基础设施或技术即可利用合法的银行API窃取用户信息。这一思路的创新之处在于，它强调了低门槛攻击的可能性，而非传统假设的高级持续威胁（APT）模型。

1. 攻击演示仅需基本编程技能和免费工具，无需服务器或资金投入。 2. 实验设计通过模拟攻击链，展示了MCP在现实场景中的脆弱性。 3. 论文强调了社会工程学在MCP攻击中的作用，突出了用户信任的滥用。 4. 没有提及是否开源代码，但实验设计具有可复现性。 5. 未来研究方向包括改进MCP的信任机制和引入更严格的工具调用验证策略。

1. Secure Multi-Party Computation in Federated Learning Environments 2. Trust Models in Decentralized AI Systems 3. Zero-Trust Architectures for API-based Service Integration 4. Automated Detection of Malicious API Behavior in Cloud Services 5. Evaluating the Security of Interoperable AI Frameworks