Bumalik sa BlogSeguridad ng AI

Seguridad ng MCP Server 2026: 8,000 Nakalantad, 492 Walang Authentication

Mahigit 8,000 Model Context Protocol server ang nakalantad sa publiko. 492 ay walang authentication. 36.7% ay mahina sa SSRF. Protektahan ang PII sa iyong mga MCP tool.

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

Mabilis Lumaki ang MCP Ecosystem — Hindi ang Seguridad

Inilunsad ang Model Context Protocol noong huling bahagi ng 2024. Sa loob ng wala pang 18 buwan ay naging pamantayan na ito sa pagkonekta ng mga AI tool sa mga panlabas na sistema. Sa Marso 2026, sinasaklaw na ng ecosystem ang mga database connector, file server, GitHub bridge, Slack client, email tool, at daan-daang domain-specific na server.

Matarik ang kurba ng paglago. Ang larawan ng seguridad ay hindi.

Noong Marso 2026, mahigit 8,000 MCP server ang nakaupo sa pampublikong internet. Natuklasan ng mga mananaliksik ang 492 na walang authentication — walang API key, walang OAuth, walang IP filter. Maaaring tawagan sila ng anumang HTTP client. 36.7% ng mga na-sample na server ay bukas sa SSRF (Server-Side Request Forgery). Nangangahulugan ito na ang isang attacker na kumokontrol ng tool input ay maaaring maabot ang mga panloob na network resource.

Sa parehong panahon, 30+ CVE ang naihain sa loob ng 60 araw. Ang rate na iyon ay nagpapakita kung gaano kabago ang ecosystem at kung gaano ito tinatarget ng mga mananaliksik.

Bakit Lumilikha ng Panganib sa PII ang Protokol

Binibigyan ng MCP ang mga AI assistant ng kapangyarihang kumilos sa datos. Iyon din ang dahilan kung bakit ito ay isang panganib sa PII.

Kapag gumagamit ang isang developer ng Cursor o Claude Desktop na may database connector, ang AI ay sumusulat ng SQL mula sa simpleng teksto. Ang mga query na iyon ay nagbabalik ng tunay na row — mga pangalan, email, datos ng pagbabayad, o iba pang PII. Ang datos na iyon ay gumagalaw sa isang chain:

  1. Database server → context window ng AI assistant
  2. Context window → mga sistema ng log ng model provider
  3. Kasaysayan ng pag-uusap → lokal na makina ng developer
  4. Mga debug session → iba pang AI tool kapag nag-paste ang developer ng konteksto

Wala sa mga hakbang na ito ang isang paglabag. Ganoon gumagana ang sistema. Ngunit ang PII ay napupunta sa maraming lugar na hindi itinayo upang hawakain ito, madalay nang walang encryption sa pagitan ng server at AI client.

CVE-2026-25253 (CVSS 8.8), inilabas noong Pebrero 2026, ay nagpakita ng isang landas ng pag-atake. Maaaring mag-inject ang isang malisyosong endpoint ng mga nakatagong tagubilin sa mga tugon nito. Sinabi ng mga tagubiling iyon sa konektadong AI na kumuha ng datos mula sa iba pang aktibong tool. Ang isang developer na gumagamit ng masamang endpoint ng komunidad sa tabi ng kanilang sariling database connector ay maaaring tumagas ng buong database.

Ang 492 Zero-Auth Server

Ang 492 na bukas na server ay ibang problema mula sa CVE-2026-25253. Hindi sila na-hack. Nagkamali ang pag-setup sa kanila.

Karamihan ay nilayong tumakbo nang lokal. Inilantad ng isang tao ang mga ito sa pamamagitan ng port forwarding o isang cloud deploy na walang mga access control.

Ang madalas na nilalantad ng mga server na ito:

  • Mga tool sa file system na may read access sa mga home folder
  • Mga database connector na may mga live na credential sa config
  • Mga email tool na nakatali sa mga tunay na inbox
  • Mga tool sa code execution — arbitrary na code, walang auth, walang limitasyon

Halos tiyak na hindi nilayong ilantad ng mga developer ang mga ito. Ngunit ang Cursor at Claude Desktop ay kumokonekta sa anumang URL sa config. Walang built-in na pagsusuri para kung ang isang host ay lokal o pampubliko.

Ang Solusyon ng anonym.legal MCP

Ang istruktura ng pag-aayos para sa panganib ng PII sa mga pipeline ng tool ay mag-anonymize ng datos bago ito umabot sa anumang call na nagpapadala nito sa isang LLM. Ito ang ibinibigay ng anonym.legal MCP server.

Inilalantad nito ang 7 tool:

ToolLayunin
analyze_textTukuyin ang mga PII entity at ibalik ang kanilang mga posisyon at uri
anonymize_textAlisin o i-pseudonymize ang natukoy na PII
deanonymize_textBaligtarin ang pseudonymization gamit ang iyong encryption key
anonymize_batchIproseso ang maraming teksto sa isang call
get_supported_entitiesIlista ang lahat ng 285+ uri ng entity para sa isang ibinigay na wika
get_supported_languagesIlista ang lahat ng 48 sinusuportahang wika
health_checkI-verify ang koneksyon

Kapag ang isang AI assistant ay may parehong anonym.legal server at isang database connector na naka-configure, maaaring ituro ng developer: "Bago magpakita ng anumang datos ng customer, tawagan ang anonymize_text sa resulta." Ang AI ang hahawak sa orchestration. Ang PII ay hindi kailanman umabot sa nakikitang output o kasaysayan ng pag-uusap sa nakikilalang anyo.

Setup ng Cursor IDE

Upang idagdag ang anonym.legal server sa Cursor:

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

Kapag naka-configure na, tanungin ang Cursor: "Suriin ang support ticket na ito para sa PII bago ko i-paste ito sa tracker." Tinatawagan ng Cursor ang analyze_text, ibinabalik ang listahan ng entity, at ikaw ang magpapasya kung ia-anonymize bago i-paste.

Setup ng Claude Desktop

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

Sa config na ito, maaaring mag-anonymize ang Claude Desktop ng anumang teksto bago ito isama sa mga tool call na ipinapadala sa iba pang server. Ang anonymization ay tumatakbo sa iyong session. Ang PII ay hindi kailanman umabot sa mga server ng Anthropic sa nakikilalang anyo.

Pagpapalakas ng Iyong Setup

Higit pa sa paggamit ng anonym.legal, ilapat ang mga hakbang na ito. Tingnan din ang aming pangkalahatang-ideya ng seguridad at sentro ng pagsunod.

I-audit ang iyong listahan ng tool. Suriin ang bawat entry sa iyong config. Para sa bawat isa, itanong: pinagkakatiwalaan mo ba ang operator? Alam mo ba kung anong datos ang maaari nitong maabot?

Mas piliin ang lokal kaysa sa remote. Ang mga lokal na server ay tumatakbo sa pamamagitan ng stdio. Walang network exposure ang nilikha nila. Gamitin ang mga remote na server lamang kapag walang lokal na opsyon.

Suriin ang authentication. Ang bawat remote na server ay dapat nangangailangan ng API key o OAuth token. Kung hindi, huwag gamitin ito sa tunay na datos ng gumagamit.

Paghiwalayin ang dev mula sa produksyon. Panatilihing hiwalay ang mga config para sa gawaing dev (datos ng pagsubok, walang PII) at anumang daloy na humahawak ng tunay na gumagamit.

I-enable ang audit logging. Kung sinusuportahan nito ang mga log, i-on ang mga ito. Alamin kung anong datos ang dumaan sa bawat call.

Tingnan ang aming pahina ng MCP feature para sa buong listahan ng mga uri ng entity at wika.

Ipinakita ng 30+ CVE sa loob ng 60 araw na ang protokol ay nasa aktibong pagmamatyag. Lalabas ang mga bagong bug. Ngunit ang pangunahing depensa — mag-anonymize bago umabot ang datos sa anumang LLM call — ay gumagana laban sa anumang partikular na CVE na darating.

I-configure ang anonym.legal server sa Cursor


Pinoproseso ng anonym.legal ang PII anonymization sa server-side gamit ang iyong encryption key. Ang pseudonymized na datos ay nababaligtad lamang gamit ang key na iyon. Inilathala ng anonym.legal, ISO 27001 sertipikado.

Mga Pinagkukunan

  • Shodan MCP server exposure data, Marso 2026 — 8,000+ server, 492 zero-auth
  • CVE-2026-25253, CVSS 8.8, cross-server injection sa pamamagitan ng Model Context Protocol
  • Datos ng SSRF: security research scan ng mga pampublikong na-access na endpoint, Marso 2026
  • Anthropic MCP specification v1.2, seksyon ng mga pagsasaalang-alang sa seguridad

Handa nang protektahan ang iyong data?

Simulan ang anonymization ng PII gamit ang 285+ uri ng entidad sa 48 wika.

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.