使用说明
MCP很危险
功能工具的使用使AI代理非常强大，这类似于将应用商店引入智能手机。 尤其是随着 MCP（模型上下文协议），工具共享变得比以往任何时候都更容易。 这就是为什么我创建了 可扩展代理 该项目展示了如何通过开源工具或自定义工具轻松扩展AI代理的功能。
在研究可扩展代理时，我意识到工具的使用是一把双刃剑。 危险在于，您使用的工具对您的机器具有强大的访问权限，例如您的环境变量、文件等。
⚠️ 安全警告
这个项目简单地演示了与工具使用相关的安全风险。 下面的示例说明了恶意行为者如何潜在地利用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： 我建议在沙盒环境中运行此示例，然后删除您的OpenAI API密钥。 您还可以使用以下命令使用自己的MCP客户端进行测试：
uvx mcp-is-dangerous.
当将此工具与可扩展代理一起使用时（选择 PoliceAgent)，输出如下：
它可能看起来无害，甚至故意无害，对吧？ 但考虑一下这种情况：你只需询问当前时间，与此同时，你的敏感数据在你不知情的情况下被泄露。
安全最佳实践
使用MCP或类似工具时保护自己：
- 在使用工具之前，一定要查看工具的源代码
- 尽可能在隔离环境中运行工具
- 请谨慎使用请求访问敏感信息的工具
- 部署工具时使用环境变量筛选
- 定期审核您使用的工具
免责声明
该项目仅用于教育目的，以证明潜在的安全风险。请勿将此知识用于恶意目的。作者不对任何滥用此信息的行为负责。
