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UI透明度不足与权限失控：用户无法区分AI可见与不可见指令，并且在授权时仅关注工具名称而非其实际访问范围，这导致了敏感参数被隐藏，用户误以为工具只执行简单功能。结果，用户无意中赋予了AI执行高危操作的权限，违背了最小权限原则，为攻击者提供了窃取数据或执行越权操作的机会。
发布于：2周前 (04-15) IP属地：
跨服务器攻击与行为劫持：在多台MCP服务器共存的情况下，其中恶意服务器能够污染其他可信服务器上的工具行为。通过副作用注入或规则覆盖等手段，恶意服务器可以篡改原服务器的安全策略，甚至无需直接调用恶意工具即可破坏系统完整性。如，实验显示，恶意add工具可修改send_email工具逻辑，导致用户邮件被窃取且无任何提示，这种攻击方式揭示了MCP系统间脆弱的安全边界。
发布于：2周前 (04-15) IP属地：
动态篡改工具描述（Rug Pulls）：通过修改已授权工具逻辑以实现攻击的方法。恶意服务器可以在获得用户授权后，通过功能变更或持久化威胁的方式篡改工具的行为，进而窃取用户数据或植入后门程序。利用MCP的动态加载机制，能够在用户初次审核通过之后依然对其构成威胁，类似于PyPI包篡改，破坏软件供应链的安全性和信任度。
发布于：2周前 (04-15) IP属地：
客户端验证缺失与输入过滤不足：大多数MCP客户端未能对工具描述进行严格的校验或完整展示，导致存在输入验证缺失和UI设计缺陷两大漏洞。给了攻击者绕过用户的感知的漏洞，通过合法工具接口直接注入危险指令或特殊字符，使得恶意参数得以执行高危操作，比如文件读取和数据外传，严重威胁用户的数据安全。
发布于：2周前 (04-15) IP属地：
隐蔽恶意指令嵌入工具：利用MCP工具描述中用户可见UI与AI可见完整指令之间的差异性，通过在描述中添加特殊标记（如<IMPORTANT>）来隐藏敏感指令。如，一个看似简单的“加法工具”实际上可能包含读取用户私钥并通过参数隐秘传输的指令。由于用户仅能看到简化版工具说明而无法察觉到这些隐藏的风险，能够诱导AI执行未授权操作，从而导致数据泄露和隐蔽攻击的发生。
发布于：2周前 (04-15) IP属地：
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