ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· 2026Q1
Model Bağlam Protokolü (MCP): Manzara, Güvenlik Tehditleri ve Gelecek Araştırma Yönleri
Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions
- 164atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Bu makale, yapay zeka modelleri ve harici araçlar arasındaki iletişimi birleştiren açık bir standart olan Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) tanıtmaktadır ve dört saldırgan türü üzerinden 16 tehdit senaryosu belirleyerek ve yaşam döngüsü için özel güvenlik önlemleri önererek kapsamlı bir güvenlik analizi sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka modelleri ve harici araçlar arasındaki çift yönlü iletişim ve dinamik keşif için açık bir standarttır.
- Makale, MCP sunucusunun yaşam döngüsünü 4 aşama ve 16 etkinlik üzerinden tanımlar.
- Bir taksonomi, 4 saldırgan türünden (kötü niyetli geliştiriciler, harici saldırganlar, kötü niyetli kullanıcılar, güvenlik açıkları) kaynaklanan 16 güvenlik ve gizlilik tehdidi senaryosunu belirler.
- Her yaşam döngüsü aşaması ve tehdit kategorisi için uygulanabilir güvenlik önlemleri önerilir.
- Mevcut MCP manzarası, benimseme, entegrasyon ve destekleyici araçlar dahil olmak üzere analiz edilerek sınırlamalar belirlenir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The Model Context Protocol (MCP) is an emerging open standard that defines a unified, bi-directional communication and dynamic discovery protocol between AI models and external tools or resources, aiming to enhance interoperability and reduce fragmentation across diverse systems. This paper conducts a systematic study of MCP from both architectural and security perspectives. We first define the full lifecycle of an MCP server, comprising four phases (creation, deployment, operation, and maintenance), further decomposed into 16 key activities that capture its functional evolution. Building on this lifecycle analysis, we construct a comprehensive threat taxonomy that categorizes security and privacy risks across four major attacker types: malicious developers, external attackers, malicious users, and security flaws, encompassing 16 distinct threat scenarios. To validate these risks, we develop and analyze real-world case studies that demonstrate concrete attack surfaces and vulnerability manifestations within MCP implementations. Based on these findings, the paper proposes a set of fine-grained, actionable security safeguards tailored to each lifecycle phase and threat category, offering practical guidance for secure MCP adoption. We also analyze the current MCP landscape, covering industry adoption, integration patterns, and supporting tools, to identify its technological strengths as well as existing limitations that constrain broader deployment. Finally, we outline future research and development directions aimed at strengthening MCP’s standardization, trust boundaries, and sustainable growth within the evolving ecosystem of tool-augmented AI systems. All collected data and implementation examples are publicly available at https://github.com/security-pride/MCP_Landscape .
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science