将机器完成协议 (MCP) 服务器暴露给大型语言模型 (LLM) 会带来重大的安全风险，因为它们能够与现实世界系统进行交互。提出了一份六点安全检查清单，涵盖身份验证、工具描述验证、输入清理、跨域资源共享 (CORS) 配置、OAuth 范围限制以及带有错误泄露防护的速率限制。作者使用 Semgrep 规则和 Docker 沙箱开发了自动化检查，以测试路径遍历、SQL 注入和提示注入等漏洞，并强调仅靠静态分析是不够的，运行时沙箱至关重要。 AI
影响 强调了开发人员将 LLM 与外部系统集成时的关键安全注意事项，并强调了对强大验证和沙箱的需求。
排序理由 该项目讨论了针对特定类型 AI 相关服务器 (MCP) 的安全检查清单和自动化工具，这属于工具和最佳实践范畴，而不是核心 AI 发布或研究。
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