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mcp-poisoning-poc

该项目展示了针对AI工作流程的MCP投毒攻击,包含多种攻击场景的验证,如代码生成污染、财务数据泄露等,用于教育研究目的。

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README

🚀 MCP 投毒攻击 - 概念验证(PoC)

本项目仓库展示了多种 MCP 投毒攻击 方式,这些攻击可对现实世界中的 AI 代理工作流程产生影响,揭示了相关安全风险。

🚀 快速开始

本项目展示了 MCP 投毒攻击的概念验证,下面将介绍如何搭建环境并运行攻击模拟。

✨ 主要特性

  • 代码生成投毒:对代码生成过程进行投毒攻击。
  • 财务报告信息窃取:可窃取财务报告中的重要信息。
  • 竞争对手分析数据泄露:导致竞争对手分析数据的泄露。
  • 会议记录外泄:造成会议记录的对外泄露。
  • 代码审查信息窃取:窃取代码审查过程中的相关信息。
  • 跨服务器影子攻击:实施跨服务器的隐蔽攻击。

📦 安装指南

在运行本项目前,需要安装所需的依赖库。请在终端中执行以下命令:

pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

按照以下步骤运行概念验证(PoC):

  1. 启动假的 MCP 服务器
python fake_mcp_server.py
  1. 在另一个终端中运行代理模拟
python agent_poc.py

☠️ 影响

  • 静默数据窃取:在用户无感知的情况下窃取数据。
  • 跨工具劫持:实现对跨工具的劫持操作。
  • 对用户无明显提示:攻击过程中不会给用户明显的提示。

📄 许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证,仅用于教育和研究用途。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端