anonym.legal
Назад к блогуБезопасность ИИ

Безопасность MCP-серверов 2026: 8 000 открытых, 492 без аутентификации

Более 8 000 серверов Model Context Protocol доступны из интернета. 492 из них не имеют никакой аутентификации. 36,7% уязвимы к SSRF. Защита персональных данных в ваших MCP-инструментах.

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

Экосистема MCP росла быстро — безопасность не успевала

Model Context Protocol был запущен в конце 2024 года. Менее чем за 18 месяцев он стал стандартным способом подключения ИИ-инструментов к внешним системам. К марту 2026 года экосистема охватывает коннекторы к базам данных, файловые серверы, мосты к GitHub, Slack-клиенты, почтовые инструменты и сотни специализированных серверов.

Кривая роста крутая. С безопасностью — другая картина.

По состоянию на март 2026 года более 8 000 MCP-серверов доступны из открытого интернета. Исследователи обнаружили 492 с нулевой аутентификацией — без API-ключа, без OAuth, без IP-фильтра. К ним может обратиться любой HTTP-клиент. 36,7% проверенных серверов уязвимы к SSRF (подделка серверных запросов). Это означает: атакующий, контролирующий ввод инструмента, может получить доступ к ресурсам внутренней сети.

За тот же период за 60 дней было подано более 30 CVE. Такая скорость свидетельствует о том, насколько нова экосистема и сколько внимания уделяют ей исследователи.

Почему протокол создаёт риски для персональных данных

MCP даёт ИИ-ассистентам возможность работать с данными. Именно поэтому он и представляет риск для персональных данных.

Когда разработчик использует Cursor или Claude Desktop с коннектором к базе данных, ИИ пишет SQL из обычного текста. Эти запросы возвращают реальные строки — имена, электронные адреса, платёжные данные и другие персональные сведения. Данные проходят по цепочке:

  1. Сервер базы данных → контекстное окно ИИ-ассистента
  2. Контекстное окно → системы логирования провайдера модели
  3. История разговора → локальная машина разработчика
  4. Отладочные сессии → другие ИИ-инструменты при копировании контекста

Ни один из этих шагов не является взломом. Так система и работает. Но персональные данные оказываются во множестве мест, не предназначенных для их хранения, часто без шифрования между сервером и ИИ-клиентом.

CVE-2026-25253 (CVSS 8.8), опубликованная в феврале 2026 года, показала один из векторов атаки. Вредоносная конечная точка могла внедрить скрытые инструкции в свои ответы. Эти инструкции говорили подключённому ИИ извлечь данные из других активных инструментов. Разработчик, использующий стороннюю конечную точку рядом со своим собственным коннектором к базе данных, мог слить всю базу.

492 сервера без аутентификации

492 открытых сервера — это проблема, отличная от CVE-2026-25253. Их не взломали. Их настроили неправильно.

Большинство предназначались для локального запуска. Кто-то открыл их через проброс портов или облачный деплой без контроля доступа.

Что чаще всего открывают эти серверы:

  • Инструменты для работы с файловой системой с доступом на чтение домашних папок
  • Коннекторы к базам данных с реальными учётными данными в конфигурации
  • Почтовые инструменты, привязанные к реальным почтовым ящикам
  • Инструменты выполнения кода — произвольный код, без аутентификации, без ограничений

Разработчики почти наверняка не собирались их открывать. Но Cursor и Claude Desktop подключаются к любому URL в конфигурации. Встроенной проверки, локальный это хост или публичный, нет.

Решение anonym.legal для MCP

Системное решение для рисков персональных данных в конвейерах инструментов — анонимизировать данные до того, как они достигают любого вызова, отправляющего их в LLM. Именно это обеспечивает MCP-сервер anonym.legal.

Он предоставляет 7 инструментов:

ИнструментНазначение
analyze_textОбнаружить сущности персональных данных и вернуть их позиции и типы
anonymize_textУдалить или псевдонимизировать обнаруженные персональные данные
deanonymize_textОбратить псевдонимизацию с помощью вашего ключа шифрования
anonymize_batchОбработать несколько текстов за один вызов
get_supported_entitiesПеречислить все 285+ типов сущностей для заданного языка
get_supported_languagesПеречислить все 48 поддерживаемых языков
health_checkПроверить подключение

Когда ИИ-ассистент настроен с сервером anonym.legal и коннектором к базе данных, разработчик может указать: «Перед отображением любых клиентских данных вызывай anonymize_text для результата.» ИИ берёт на себя оркестрацию. Персональные данные никогда не попадают в видимый вывод или историю разговора в идентифицируемом виде.

Настройка в Cursor IDE

Чтобы добавить сервер anonym.legal в Cursor:

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

После настройки спросите Cursor: «Проанализируй это обращение в поддержку на наличие персональных данных перед тем, как я вставлю его в трекер.» Cursor вызовет analyze_text, вернёт список сущностей, и вы решите, стоит ли анонимизировать перед вставкой.

Настройка в Claude Desktop

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

С этой конфигурацией Claude Desktop может анонимизировать любой текст перед включением его в вызовы инструментов, отправляемых на другие серверы. Анонимизация выполняется в вашей сессии. Персональные данные никогда не достигают серверов Anthropic в идентифицируемом виде.

Усиление защиты вашей установки

Помимо использования anonym.legal, примените следующие меры. Подробности — на странице обзора безопасности и в центре соответствия.

Проверьте список инструментов. Просмотрите каждую запись в конфигурации. Для каждой спросите: доверяете ли вы оператору? Знаете ли вы, к каким данным он имеет доступ?

Предпочитайте локальные серверы удалённым. Локальные серверы работают через stdio. Они не создают сетевой экспозиции. Используйте удалённые серверы только когда нет локальной альтернативы.

Проверьте аутентификацию. Каждый удалённый сервер должен требовать API-ключ или OAuth-токен. Если не требует — не используйте его с реальными пользовательскими данными.

Разделите разработку и продакшн. Используйте отдельные конфигурации для разработки (тестовые данные, без персональных данных) и для любых потоков, работающих с реальными пользователями.

Включите аудит-логирование. Если сервер поддерживает логи — включите их. Знайте, какие данные прошли через каждый вызов.

Полный список типов сущностей и языков — на странице функций MCP.

Более 30 CVE за 60 дней показывают, что протокол находится под активным исследовательским прицелом. Новые уязвимости появятся. Но базовая защита — анонимизировать до того, как данные достигнут любого LLM-вызова — работает против любого конкретного CVE, который появится в будущем.

Настроить сервер anonym.legal в Cursor →


anonym.legal выполняет анонимизацию персональных данных на стороне сервера с использованием вашего ключа шифрования. Псевдонимизированные данные обратимы только с помощью этого ключа. Издаётся anonym.legal, сертифицирован по ISO 27001.

Источники

  • Данные об открытых MCP-серверах от Shodan, март 2026 — 8 000+ серверов, 492 без аутентификации
  • CVE-2026-25253, CVSS 8.8, межсерверное внедрение через Model Context Protocol
  • Данные об SSRF: исследовательское сканирование публично доступных конечных точек, март 2026
  • Спецификация Anthropic MCP v1.2, раздел о соображениях безопасности

Готовы защитить ваши данные?

Начните анонимизацию PII с 285+ типов сущностей на 48 языках.

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.