MCP（模型上下文协议）服务器通过 fetch 或数据库访问等工具扩展了 LLM 的能力，但存在重大的安全风险。这些服务器运行在用户的代理环境中，使其容易受到服务器端请求伪造 (SSRF)、提示注入和危险文件访问等攻击。最近对 11 个 AI 框架的审计显示，MCP 和 LLM 的安全问题普遍存在，已记录超过 1,730 个已验证的漏洞。为解决此问题，Correctover 提供了一个 CCS 评级 API，可在 MCP 服务器发布到 Smithery 或 Glama 等平台之前为其提供安全评分，帮助开发人员降低风险。 AI
影响 强调了 LLM 代理工具中的关键安全漏洞，敦促开发人员在发布前实施检查以防止被利用。
排序理由 该项目讨论了 MCP 服务器的安全评级 API，这是一个面向开发者的工具，而不是核心 AI 发布或重大的行业事件。
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