Atpakaļ uz BloguAI Drošība

MCP servera drošiba 2026: 8000 paklauti, 492 bez autentifikacijas

8000+ Modeļu konteksta protokola serveri ir publiski paklauti. 492 nav nekadas autentifikacijas. 36,7% ir neaizsargati pret SSRF. Aizsargajiet PII savos MCP riikos.

March 16, 20267 min lasīšanai
MCP serverModel Context ProtocolAI securityPII protectionCursorClaude Desktopdeveloper security

MCP ekosistēma auga atri - drošiba ne

Modeļu konteksta protokols tika palaists 2024. gada beigas. Mazak neka 18 menesu laika tas kluva par standarta veidu, ka savienot MI rikus ar arējām sistemam. Lidzī 2026. gada martam ekosistēma ietver datu bazu savienotajus, failu serverus, GitHub tiltu, Slack klientus, e-pasta rikus un simtiem domenu specifisko serveru.

Augšanas krivā ir stāva. Drošibas attēls nav.

Lidz 2026. gada martam 8000+ MCP serveri atrodas publiskaja internet. Pētnieki atrada 492 bez nekadas autentifikacijas - bez API atslegas, bez OAuth, bez IP filtra. Jebkurs HTTP klients var tos izsaukt. 36,7% paraugu serveru ir atvērti SSRF (Servera puses pieprasijuma viltošana). Tas nozīme, ka uzbrucējs, kas kontrolē riku ievadi, var sasniegt iekšēja tīkla resursus.

Tajā pašā periodā 30+ CVE tika iesniegti 60 dienu laika. Šis temps paradā gan to, cik jauna ir ekosistema, gan to, cik lielu pētnieku uzmanību ta piesaista.

Kapec protokols rada PII risku

MCP piešķir MI paliigiem jauda darboties ar datiem. Tas ir arī tas, kadeļ tas ir PII risks.

Kad izstradātājs izmanto Cursor vai Claude Desktop ar datu bāzu savienotaju, MI raksta SQL no dabīgās valodas. Šie vaicājumi atgriez realas rindas - vārdus, e-pasta adreses, maksājumu datus vai citus PII. Šie dati parlec caur ķēdi:

  1. Datu bāzu serveris → MI palīga konteksta logs
  2. Konteksta logs → modeļu pakalpojumu sniedzeja žurnālu sistēmas
  3. Sarunas vesture → izstradatāja vietēja masina
  4. Atklades sesijas → citi MI riki, kad izstradātājs ielīme kontekstu

Neviens no šiem soliem nav pārkāpums. Ta ir ta, ka sistēma darbojas. Bet PII nonāk vairākās vietās, kas nav büvetas tam turēt, bieži bez sifresanas starp serveri un MI klientu.

CVE-2026-25253 (CVSS 8,8), publicets 2026. gada februarī, paradija vienu uzbrukuma celu. Ļaunpratigs galapunkts varetu injicēt slēptas instrukcijas savās atbildes. Šīs instrukcijas prasīja savienotajam MI vilkt datus no citiem aktiviem rikiem. Izstradātājs, kas izmanto sliktu kopienas galapunktu blakus savam datu bāzu savienotajam, varetu noplust visu datu bāzi.

492 nulles autentifikacijas serveri

492 atvērtie serveri ir citāda problēma neka CVE-2026-25253. Tie netika uzlauzti. Tie tika nepareizi konfigurēti.

Vairākums bija paredzēti darbam vietēji. Kāds tos paklauja, izmantojot porta parsütnisanu vai mākoņa izvietošanu bez piekluves kontroles.

Ko šie serveri bieži paklauj:

  • Failu sistēmas riki ar lasisanas pieklūvi mājas mapem
  • Datu bāzu savienotāji ar dziviem akreditācijas datiem konfigurācijā
  • E-pasta riki, kas saistiti ar realiem iesütnēm
  • Koda izpildes riki - patvaļigs kods, bez autentifikacijas, bez ierobezojumiem

Izstradatāji gandrīz noteikti nebija iecerēti tos paklaūt. Bet Cursor un Claude Desktop savienojas ar jebkuru URL konfigurācijā. Nav iebüveta parbaude, vai viesotājs ir vietējs vai publisks.

anonym.legal MCP risinajums

Strukturālais labojums PII riskam riku konvejeros ir anonimizēt datus pirms tie sasniedz jebkuru izsaukumu, kas tos nosuta uz LLM. To nodrosina anonym.legal MCP serveris.

Tas paklauj 7 rikus:

RiksMērkis
analyze_textDetektēt PII entitijas un atgriezt to pozicijas un tipus
anonymize_textAtstrīpot vai pseidonimizet detekteto PII
deanonymize_textAtcelt pseidonimizciju, izmantojot jusu sifresanas atsleegu
anonymize_batchApstrādāt vairākus tekstus vienā izsaukumā
get_supported_entitiesUzskaitīt visus 285+ entitiju tipus noteiktai valodai
get_supported_languagesUzskaitīt visas 48 atbalstitas valodas
health_checkVerificet savienojumu

Kad MI palīgam ir konfigureti gan anonym.legal serveris, gan datu bāzu savienotājs, izstradātājs var uzdot: "Pirms parādīt jebkādus klientu datus, izsauciet anonymize_text rezultātam." MI veic orkestraciju. PII nekad nesasniedz redzamo izvadi vai sarunas vesturi identificejamā formā.

Cursor IDE iestatisana

Lai pievienotu anonym.legal serveri Cursor:

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

Kad konfigurēts, prasisit Cursor: "Analizēt šo atbalsta biļeti PII, pirms to ielīmu izsekotāja." Cursor izsauc analyze_text, atgriez entitiju sarakstu, un jūs izlemjat, vai anonimizēt pirms ielīmēšanas.

Claude Desktop iestatisana

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

Ar šo konfigurāciju Claude Desktop var anonimizēt jebkuru tekstu pirms ta ieklaušanas riku izsaukumos, kas nosutami uz citiem serveriem. Anonimizācija darbojas jusu sesijā. PII nekad nesasniedz Anthropic serverus identificejamā formā.

Jusu iestatisanas nostiprinasana

Arpus anonym.legal izmantošanas, pielietojiet šos soļus. Skatiet arī müsu drosibas parskatijumu un atbilstibas centru.

Revidejiet savu riku sarakstu. Parbauidet katru ierakstu jusu konfigurācijā. Katram jautajiet: vai jūs uzticaties operatoram? Vai jūs zinat, kuriem datiem tas var pieklt?

Dodiet priekšroku vietejam vis arejo. Vietejie serveri darbojas caur stdio. Tie nerada tīkla paklaušanu. Izmantojiet attālinātus serverus tikai tad, ja nav vietējas alternativas.

Parbauidet autentifikāciju. Katram attālinātam serverim vajadzētu prastit API atslegu vai OAuth tokenu. Ja nav - neizmantojiet to ar realiem lietotaju datiem.

Atdaliet izstrades vidi no razosanas. Glabajiet atseviškas konfigurācijas izstrades darbam (testa dati, nav PII) un jebkurai plūsmai, kas skar reālus lietotajus.

Iespejojiet auditēšanas žurnalēšanu. Ja atbalsta žurnalus, iesledziet tos. Ziniet, kādi dati tika padoti caur katru izsaukumu.

Skatiet müsu MCP funkciju lapu pilnam entitiju tipu un valodu sarakstam.

30+ CVE 60 dienās paradā, ka protokols atrodas aktīvas kontroles pakļāvuma. Jaunas kludas parādīsies. Bet galvenā aizsardziba - anonimizēt pirms dati sasniedz jebkuru LLM izsaukumu - darbojas pret jebkuru konkrētu CVE, kas notiks tālāk.

Konfigurēt anonym.legal serveri Cursor →


anonym.legal apstrada PII anonimizāciju servera puse, izmantojot jusu sifresanas atsleegu. Pseidonimizetie dati ir atjaunojami tikai ar šo atsleegu. Publicets anonym.legal, ISO 27001 sertificets.

Avoti

  • Shodan MCP servera paklaušanas dati, 2026. gada marts - 8000+ serveri, 492 nulles autentifikacijas
  • CVE-2026-25253, CVSS 8,8, starpserveru injekcija, izmantojot Modeļu konteksta protokolu
  • SSRF dati: drosibas pētijumu skenešana publisko galapunktu, 2026. gada marts
  • Anthropic MCP specifikacija v1.2, drosibas apsvērumu dala

Vai esat gatavi aizsargāt savus datus?

Sāciet PII anonimizāciju ar 285+ entitāšu veidiem 48 valodās.

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.