Nama Sama, Server Berbeda: Sensus Keamanan atas Pergeseran Senyap di Ekosistem Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) dengan cepat menjadi antarmuka umum yang digunakan aplikasi large language model (LLM) untuk menjangkau alat eksternal, sumber data, dan layanan. Registri publiknya kini mendistribusikan ribuan server buatan komunitas, tetapi registri tersebut belum memiliki banyak infrastruktur pemeriksaan yang telah dikumpulkan ekosistem paket mapan selama puluhan tahun. Makalah ini melaporkan sensus keamanan atas ekosistem tersebut, dengan tujuan mengukur prevalensi kelas kerentanan yang diketahui dan, yang lebih penting, mencirikan properti struktural yang tidak ditampilkan protokol itu sendiri: pergeseran senyap antarversi server.

Pertanyaan penelitian utamanya adalah: (1) Berapa prevalensi masalah keamanan berkeparahan tinggi yang teramati di registri MCP publik? (2) Seberapa sering server mengubah kemampuan atau endpoint yang mereka iklankan antarversi, dan seberapa sering perubahan tersebut terjadi secara senyap? (3) Apakah pergeseran senyap dikaitkan dengan kemungkinan temuan keamanan yang lebih tinggi? (4) Apakah popularitas, yang diukur dengan jumlah bintang, dapat menjadi proksi yang andal untuk keamanan? Studi ini menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut me

Prevalensi teramati didominasi oleh paparan jaringan tanpa autentikasi, yang memengaruhi 9,57% server yang dipindai. Setelah mengoreksi setiap kelas ancaman berdasarkan presisi terukurnya, prevalensi berkeparahan tinggi yang teramati sebesar 11,14% turun menjadi sekitar 7,6%.

Temuan paling mencolok berkaitan dengan ketidakstabilan, bukan kelemahan tunggal tertentu. Di antara server multi-versi, 51,1% mengubah apa yang mereka iklankan antarversi. Dari jumlah tersebut, 40,6% melakukannya secara senyap, artinya perubahan itu tidak ditampilkan kepada klien yang terpasang. Selain itu, 4,2% server multi-versi mengalihkan endpoint jarak jauhnya ke host berbeda sambil mempertahankan identitas registrinya, perubahan yang tidak pernah ditampilkan protokol.

Pergeseran senyap dikaitkan dengan peluang hampir tiga kali lebih tinggi untuk temuan berkeparahan tinggi: OR = 2,96, 95% CI [2,56, 3,42]. Popularitas hanya memberikan perlindungan lemah: OR = 0,78 per unit log bintang, yang menunjukkan bahwa jumlah bintang adalah proksi buruk untuk keamanan. Diagram Mermaid berikut menggambarkan temuan prevalensi dan asosiasi utama: