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AI代理的工具使用引入新的安全风险，需要运行时验证

模型上下文协议（MCP）使AI代理能够与工具交互，但这带来了传统基于文本的漏洞之外的重大安全风险。这些风险包括通过shell工具进行远程代码执行、通过fetch工具进行服务器端请求伪造（SSRF），以及通过链接简单操作进行凭证泄露。为了减轻这些危险，静态配置扫描是不够的，因为它们无法预测动态的、模型生成的行为。一种更健健的方法包括实施预执行策略门，该策略门根据上下文、服务器身份和参数来源来验证工具调用。