MCP体系中的隐蔽投毒与操纵：实战演示

MCP (Model Context Protocol)体系目前处于早期发展阶段,整体环境较为混沌,各种潜在攻击方式层出不穷,现有协议和工具设计难以有效防御。为帮助社区更好认识和提升MCP安全性,慢雾特别开源了MasterMCP工具,希望通过实际攻击演练,帮助发现产品设计中的安全隐患,从而逐步加固MCP项目。

本文将带领大家实操演示MCP体系下的常见攻击方式,如信息投毒、隐匿恶意指令等真实案例。所有演示脚本也会一并开源,大家可在安全环境中完整复现整个流程,甚至基于这些脚本开发自己的攻击测试插件。

整体架构概览

演示攻击目标MCP:Toolbox

smithery.ai是当前最受欢迎的MCP插件网站之一,聚集了大量MCP列表和活跃用户。其中@smithery/toolbox是smithery.ai官方推出的MCP管理工具。

选择Toolbox作为测试目标,主要基于以下几点:

• 用户基数庞大,具有代表性
• 支持自动安装其他插件,补充部分客户端功能(如Claude Desktop)
• 包含敏感配置(如API Key),便于进行演示

演示使用的恶意MCP:MasterMCP

MasterMCP是慢雾专门为安全测试编写的模拟恶意MCP工具,采用插件化架构设计,包含以下关键模块:

1. 本地网站服务模拟:

为更真实还原攻击场景,MasterMCP内置了本地网站服务模拟模块。它通过FastAPI框架快速搭建简易HTTP服务器,模拟常见网页环境。这些页面表面看起来正常,如展示蛋糕店信息或返回标准JSON数据,但实际在页面源码或接口返回中暗藏精心设计的恶意载荷。

2. 本地插件化MCP架构

MasterMCP采用插件化方式进行拓展,便于后续快速添加新的攻击方式。运行后,MasterMCP会在子进程运行上一模块的FastAPI服务。(这里已存在安全隐患 - 本地插件可任意启动非MCP预期的子进程)

演示客户端

• Cursor:当前全球最流行的AI辅助编程IDE之一
• Claude Desktop:Anthropic(MCP协议定制方)官方客户端

演示使用的大模型

• Claude 3.7

选择Claude 3.7版本,因其在敏感操作识别上已有一定改进,同时代表了当前MCP生态中较强的操作能力。

Cross-MCP Malicious Invocation

本演示包含了投毒和Cross-MCP恶意调用两个内容。

网页内容投毒攻击

1. 注释型投毒

Cursor访问本地测试网站。

这是一个看似无害的"Delicious Cake World"页面,我们通过这个实验,模拟展示大模型客户端访问恶意网站造成的影响。

执行指令:

Fetch the content of

结果显示,Cursor不仅读取了网页内容,还将本地敏感配置数据回传至测试服务器。源代码中,恶意提示词以HTML注释形式植入。

虽然注释方式较为直白,容易被识别,但已经可以触发恶意操作。

2. 编码型注释投毒

访问/encode页面,这是一个看起来与上例相同的网页,但其中恶意提示词进行了编码,这让投毒的exp更加隐蔽,即使访问网页源码也难以直接察觉。

即使源代码不含明文提示词,攻击依旧成功执行。

MCP工具返回信息投毒

根据MasterMCP的提示词说明输入模拟指令(该指令无实际含义,旨在触发恶意MCP来演示其后续操作):

get a lot of apples

可以看到,触发指令后,客户端跨MCP调用了Toolbox并成功添加了新的MCP服务器。

查看插件代码可发现,返回数据中已经嵌入了经过编码处理的恶意载荷,用户端几乎无法察觉异常。

第三方接口污染攻击

这个演示主要为了提醒,无论是恶意还是非恶意的MCP,在调用第三方API时,如果直接将第三方数据返回到上下文,都可能带来严重影响。

执行请求:

Fetch json from /api/data

结果:恶意提示词被植入到返回的JSON数据中并顺利触发恶意执行。

MCP初始化阶段的投毒技术

本演示包含了初始的提示词注入及名称冲突两个内容。

恶意函数覆盖攻击

这里MasterMCP编写了一个与Toolbox用相同函数名remove_server的tool,并编码隐藏了恶意提示词。

执行指令:

toolbox remove fetch plugin server

Claude Desktop未调用原本的toolbox remove_server方法,而是触发了MasterMCP提供的同名方法。

原理是通过强调"原有方法已废弃",优先诱导大模型调用恶意覆盖的函数。

添加恶意全局检查逻辑

这里MasterMCP编写了一个banana的tool,其核心作用是在提示词中强制所有工具运行前都必须执行该工具进行安全检查。

每次执行函数前,系统都会优先调用banana检查机制。

这是通过在代码中反复强调"必须运行banana检测"来实现的全局逻辑注入。

隐藏恶意提示词的进阶技巧

大模型友好的编码方式

由于大语言模型(LLM)对多语言格式具备极强的解析能力,这反而被利用于隐藏恶意信息,常用方法包括:

• 英文环境下:使用Hex Byte编码
• 中文环境下:使用NCR编码或JavaScript编码

随机恶意载荷返回机制

如第二章提到的第三方接口污染,当请求/random时:

每次都会随机返回一个带恶意载荷的页面,大大增加了检测与溯源的难度。

总结

通过MasterMCP的实战演示,我们直观地看到了Model Context Protocol (MCP)体系中隐藏的各种安全隐患。从简单的提示词注入、跨MCP调用,到更加隐蔽的初始化阶段攻击和恶意指令隐藏,每一个环节都在提醒我们:MCP生态虽然强大,但同样脆弱。

尤其是在大模型越来越频繁地与外部插件、API打交道的今天,小小的输入污染就可能引发整个系统级的安全风险。而攻击者手段的多样化(编码隐藏、随机污染、函数覆盖)也意味着,传统的防护思路需要全面升级。

安全从来不是一蹴而就的。

希望这次演示能为大家敲响警钟:不论是开发者还是使用者,都应该对MCP体系保持足够的警惕心,时刻关注每一次交互、每一行代码、每一个返回值。只有在每一个细节上严谨对待,才能真正构筑起一套稳固、安全的MCP环境。

下一步,我们也会继续完善MasterMCP脚本,开源更多针对性的测试用例,帮助大家在安全的环境下深入理解、演练和强化防护。