anonym.legal
Назад към блогаСигурност на AI

Сигурност на MCP сървъри 2026: 8 000 изложени, 492 без автентикация

8 000+ Model Context Protocol сървъра са публично достъпни. 492 нямат никаква автентикация. 36,7% са уязвими на SSRF. Защитете личните данни в MCP инструментите си.

March 16, 20267 мин. четене
MCP serverModel Context ProtocolAI securityPII protectionCursorClaude Desktopdeveloper security

MCP екосистемата нарасна бързо — сигурността не

Model Context Protocol беше пуснат в края на 2024 г. За по-малко от 18 месеца той се превърна в стандартния начин за свързване на AI инструменти с външни системи. До март 2026 г. екосистемата обхваща конектори за бази данни, файлови сървъри, GitHub мостове, Slack клиенти, инструменти за имейл и стотици специализирани сървъри.

Кривата на растеж е стръмна. Картината за сигурността — не.

До март 2026 г. 8 000+ MCP сървъра са в публичния интернет. Изследователи са открили 492 с абсолютно никаква автентикация — нито API ключ, нито OAuth, нито IP филтър. Всеки HTTP клиент може да ги извика. 36,7% от изследваните сървъри са отворени за SSRF (Server-Side Request Forgery). Това означава, че атакуващ, контролиращ вход за инструмент, може да достигне до вътрешни мрежови ресурси.

За същия период са подадени 30+ CVE за 60 дни. Тази скорост показва колко нова е екосистемата и колко изследователско внимание получава.

Защо протоколът създава риск за личните данни

MCP дава на AI асистентите способността да действат върху данни. Затова е и риск за личните данни.

Когато разработчик използва Cursor или Claude Desktop с конектор за база данни, ИИ пише SQL от обикновен текст. Тези заявки връщат реални редове — имена, имейли, данни за плащания или други лични данни. Тези данни преминават през верига:

  1. Сървър на базата данни → прозорец на контекста на AI асистента
  2. Прозорец на контекста → журналните системи на доставчика на модела
  3. История на разговора → локалната машина на разработчика
  4. Сесии за отстраняване на грешки → други AI инструменти, когато разработчикът поставя контекст

Нито една от тези стъпки не е пробив. Така работи системата. Но личните данни завършват на множество места, неизградени да ги съхраняват, често без криптиране между сървъра и AI клиента.

CVE-2026-25253 (CVSS 8.8), публикуван през февруари 2026 г., показа един вектор на атака. Злонамерен крайна точка може да инжектира скрити инструкции в отговорите си. Тези инструкции са казали на свързания ИИ да извлича данни от другите активни инструменти. Разработчик, използващ лоша общностна крайна точка до собствения си конектор за база данни, би могъл да изтече цялата база данни.

492-та сървъра без автентикация

492-та открити сървъра са различен проблем от CVE-2026-25253. Те не са хакнати. Конфигурирани са погрешно.

Повечето са предназначени да работят локално. Някой ги е изложил чрез пренасочване на портове или облачно внедряване без контроли за достъп.

Какво обикновено разкриват тези сървъри:

  • Инструменти за файловата система с достъп за четене до домашни папки
  • Конектори за бази данни с реални идентификационни данни в конфигурацията
  • Имейл инструменти, свързани с реални входящи кутии
  • Инструменти за изпълнение на код — произволен код, без автентикация, без ограничения

Разработчиците почти сигурно не са имали намерение да ги изложат. Но Cursor и Claude Desktop се свързват към всеки URL в конфигурацията. Няма вградена проверка дали хостът е локален или публичен.

MCP решението на anonym.legal

Структурната поправка за риска от лични данни в тръбопроводи от инструменти е анонимизиране на данните преди те да достигнат до извикване, изпращащо ги до LLM. Това е, което предоставя MCP сървърът на anonym.legal.

Той излага 7 инструмента:

ИнструментЦел
analyze_textРазпознаване на обекти с лични данни и връщане на техните позиции и типове
anonymize_textИзчистване или псевдонимизиране на разпознатите лични данни
deanonymize_textОбръщане на псевдонимизирането с вашия ключ за криптиране
anonymize_batchОбработване на множество текстове в едно извикване
get_supported_entitiesИзброяване на всички 285+ типа обекти за даден език
get_supported_languagesИзброяване на всички 48 поддържани езика
health_checkПроверка на свързаността

Когато AI асистент разполага с конфигурирани и сървъра на anonym.legal, и конектор за база данни, разработчикът може да инструктира: "Преди да показваш клиентски данни, извикай anonymize_text върху резултата." ИИ управлява оркестрацията. Личните данни никога не достигат до видимия изход или историята на разговора в идентифицируем вид.

Настройка в Cursor IDE

За добавяне на сървъра на anonym.legal към Cursor:

// .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "url": "https://anonym.legal/mcp",
      "transport": "sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

След конфигурирането попитайте Cursor: "Анализирай този тикет за поддръжка за лични данни, преди да го поставя в тракера." Cursor извиква analyze_text, връща списъка с обекти и вие решавате дали да анонимизирате преди поставянето.

Настройка в Claude Desktop

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anonym-legal/mcp-server"],
      "env": {
        "ANONYM_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

С тази конфигурация Claude Desktop може да анонимизира всеки текст, преди да го включи в извиквания на инструменти, изпратени до други сървъри. Анонимизацията се изпълнява в сесията ви. Личните данни никога не достигат до сървърите на Anthropic в идентифицируем вид.

Укрепване на вашата конфигурация

Освен използването на anonym.legal, приложете и тези стъпки. Вижте също нашия преглед на сигурността и център за съответствие.

Одитирайте списъка с инструменти. Проверете всеки запис в конфигурацията. За всеки задайте: доверявате ли се на оператора? Знаете ли до какви данни може да достигне?

Предпочитайте локално пред отдалечено. Локалните сървъри работят чрез stdio. Те не създават мрежова изложеност. Използвайте отдалечени сървъри само когато не съществува локална алтернатива.

Проверете автентикацията. Всеки отдалечен сървър трябва да изисква API ключ или OAuth токен. Ако не го прави, не го използвайте с реални потребителски данни.

Разделете разработката от производството. Поддържайте отделни конфигурации за разработка (тестови данни, без лични данни) и за всеки поток, засягащ реални потребители.

Активирайте журналирането на одита. Ако поддържа журнали, включете ги. Знайте какви данни са преминали през всяко извикване.

Вижте нашата страница за MCP функции за пълен списък на типове обекти и езици.

30-те+ CVE за 60 дни показват, че протоколът е под активен контрол. Ще се появят нови уязвимости. Но основната защита — анонимизиране преди данните да достигнат до извикване на LLM — работи срещу всеки конкретен CVE, който може да дойде.

Конфигурирайте сървъра на anonym.legal в Cursor


anonym.legal обработва анонимизирането на лични данни от страна на сървъра, използвайки вашия ключ за криптиране. Псевдонимизираните данни са обратими само с този ключ. Публикувано от anonym.legal, сертифицирано по ISO 27001.

Източници

  • Данни за излагане на MCP сървъри от Shodan, март 2026 г. — 8 000+ сървъра, 492 без автентикация
  • CVE-2026-25253, CVSS 8.8, инжектиране между сървъри чрез Model Context Protocol
  • Данни за SSRF: сканиране на публично достъпни крайни точки, март 2026 г.
  • Спецификация на Anthropic MCP v1.2, раздел за съображения за сигурност

Готови ли сте да защитите данните си?

Започнете анонимизация на PII с 285+ типа субекти на 48 езика.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.