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MCP 설정 1,200건 분석 결과 20.7%의 Critical/High 보안 취약점 발견
I Scanned 1,200 MCP Configs From GitHub. Here's What I Found.
AI 요약
Context
LLM 출력물 필터링 중심의 기존 AI 보안 패러다임과 달리, Agent의 실행 권한을 정의하는 Model Context Protocol(MCP) 설정 계층의 보안 검증 부재 확인. 설정 파일 하나로 쉘 실행 및 DB 접근 권한이 결정되는 구조적 취약점으로 인해 공격 표면이 Agent의 Action 영역으로 확장됨.
Technical Solution
- GitHub Code Search API를 통한 실데이터 수집 및 SHA-256 해시 기반 중복 제거를 통한 표본 신뢰성 확보
- 정규표현식 패턴 매칭 기반의 Hardcoded Secrets 탐지 로직 구현
- Remote Endpoint의 HTTP/HTTPS 전송 계층 분석 및 Auth Header 존재 여부 검증
- MCP 서버별 권한 맵(Curated Database)을 통한 Shell Execution 및 Browser Control 등 고위험 기능 식별
- Response Size Limit 및 Session Cap 설정 여부 확인을 통한 Context Safety Gap 분석
- OWASP Agentic AI 위협 카테고리 매핑을 통한 취약점 심각도(Severity) 정량화
실천 포인트
- 고위험 기능(Shell, DB Write) 수행 서버에 대한 HITL 승인 프로세스 도입 - Remote MCP Endpoint 호출 시 Bearer Token 등 인증 헤더 적용 여부 검토 - max_tokens 및 session_timeout 설정을 통한 리소스 사용량 제한 적용 - CI 파이프라인 내 MCP 설정 스캔 단계 추가를 통한 설정 오류 배포 방지