作者：子葵

近期，Operant AI 披露了首个针对 Model Context Protocol (MCP) 的“零点击”攻击——“Shadow Escape”。该攻击展示了黑客如何利用 MCP 协议和间接 Prompt 注入，在用户毫无察觉的情况下窃取敏感数据。（详情可见：First Zero-Click Attack Exploits MCP）。这一发现如同在飞速发展的 AI 生态中敲响了一记警钟：连接性越强，风险面越广。

Nacos 作为 AI Registry，不仅是管理传统微服务的核心，更是专为基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的 AI 应用提供注册、发现和配置管理的核心平台。为了确保这些关键 AI 服务的安全与合规，Nacos 现已深度集成“安全护栏”能力，为您的 MCP 应用提供开箱即用的 Prompt 安全审核。

MCP 面临的挑战：Prompt 攻击与数据风险

在 AI Native 时代，将 LLM (大语言模型) 集成到应用中的 MCP 模式带来了前所未有的灵活性，但也随之产生了独特的安全挑战。

• Prompt 注入攻击：攻击者可能通过精心构造的恶意 Prompt 或修改 Tool 定义，诱导 LLM 执行非预期行为，绕过安全防护。

• “零点击”数据窃取：例如 Operant AI 披露的 “Shadow Escape” 攻击，利用 MCP 协议和间接 Prompt 注入，在用户无感知的情况下窃取敏感数据。

• 敏感信息泄露风险：在 Tool 配置或服务元数据中可能无意中包含敏感 API Key、内部路径或个人数据。

Nacos AI Registry 的安全响应：注册即审核

Nacos 作为 AI Registry，其安全护栏集成旨在将 AI 服务的安全风险管理前置到其生命周期的最早期阶段——注册。这意味着，任何试图在 Nacos 注册的 MCP 服务，都将经过严格的安全审查。

当 MCP 服务在 Nacos AI Registry 注册时，安全护栏将执行以下核心功能：

1. 自动化 Tool 定义扫描 对 MCP 服务声明的所有 tool 的定义（包括 description、args 等）进行深度分析，这是 AI Agent 理解和使用工具的关键信息。

2. Prompt 注入模式检测 运用先进的检测技术，识别 Tool 定义中是否存在可能导致 Prompt 注入攻击的恶意指令模式或语义陷阱。

3. 敏感数据合规性审查 检查 Tool 配置和相关元数据中是否包含未经授权的敏感信息，如密钥、内部凭证或个人身份信息。

4. 智能注册准入控制 根据安全护栏的审核结果，Nacos AI Registry 将执行以下准入策略：

   • 允许注册：服务符合安全标准。

   • 拒绝注册：发现高危安全漏洞或恶意注入企图，直接阻止服务注册，从源头确保 AI Registry 的纯净。

构建可信赖的 AI 生态

Nacos 作为 AI Registry，通过集成安全护栏，不仅管理您的 AI 服务，更构建了一个更加安全、可信赖的 AI 应用生态：

• 服务上线前安全：将安全检查融入 AI 服务注册流程，避免风险服务带入生产环境。

• 自动化与高效：减少人工审核负担，加速 AI 服务的安全迭代和部署。

• 全面覆盖：针对 MCP 架构特有的 Prompt 注入、Tool 投毒等风险提供防护以及针对配置文件的敏感信息扫描等能力。

如何使用安全围栏

1. 前提条件与启用

• 版本要求：MSE Nacos 引擎版本 3.1.1.0 及以上。

• 功能开通：当前账号需开通 AI 安全护栏能力并完成授权。

2. 核心检测能力

当前 AI 安全护栏主要支持以下 AI 输入内容安全检测能力：

• 自定义拦截等级：灵活配置不同风险级别的拦截策略。

• 分模块拦截：支持针对 MCP 和普通配置等不同模块进行独立拦截。

• 未来展望：A2A (Agent to Agent) 和 Prompt (针对用户输入的完整Prompt内容) 的安全检测能力正在适配中，敬请期待。

3. 使用场景示例

完成拦截策略配置后，配置和 MCP 发布变更将根据对应的策略进行拦截。

示例一：MCP 控制台敏感信息发布拦截

当在 MCP 控制台尝试发布包含敏感信息的配置时，安全围栏会立即检测并进行拦截。

点击发布后，系统会检测发布内容是否符合策略规定，从而进行拦截。

示例二：MCP Server Prompt 注入风险检测

安全围栏能够检测 MCP Tool 描述中的潜在 Prompt 注入风险。例如，当 MCP Tool 的描述被修改为以下恶意指令时：

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延伸阅读

• First Zero-Click Attack Exploits MCP