MCP x Security/mcp-security

MCP x Securityというテーマで社内の勉強会に登壇しました。
自身でもRISKENのMCPサーバを開発しており、その中で考えていたMCP関連のセキュリティ、利用者視点のセキュリティなどの知見をシェアします。

1. MCP x Security @SGE.web 2025-06-12
2. 自己紹介 小笠原 清志 画像 2017年度 CyberAgent ジョイン System Security 推進 Group @gassara-kys ▪ 領域 クラウド x セキュリティ AI x セキュリティ @gassara5
3. 自己紹介 https://github.com/ca-risken/risken-mcp-server 私自身もRISKENでMCPサーバを実装しました。そこで得られた知見についても共有したいと思います。
4. アジェンダ 1. Agentic AI 🤖 i. Agenticな世界 ii. Function CallingからのMCP 2. MCPを利用する 🙆 i. セキュリティリスクと対策 ii. 既知の攻撃パターン 3. MCPを開発する ⚙ i. とりあえずtoolsをサポートする ii. stdio / streamable-http / oauth
5. アジェンダ 1. Agentic AI 🤖 i. Agenticな世界 ii. Function CallingからのMCP 2. MCPを利用する 🙆 i. セキュリティリスクと対策 ii. 既知の攻撃パターン 3. MCPを開発する ⚙ i. とりあえずtoolsをサポートする ii. stdio / streamable-http / oauth セキュリティの話をする前 に基本的な「構造」「仕組 み」の部分からおさらい
6. アジェンダ 1. Agentic AI 🤖 i. Agenticな世界 ii. Function CallingからのMCP 2. MCPを利用する 🙆 i. セキュリティリスクと対策 ii. 既知の攻撃パターン 3. MCPを開発する ⚙ i. とりあえずtoolsをサポートする ii. stdio / streamable-http / oauth MCP利用する場合のポイン トや既知の攻撃例をご紹介
7. アジェンダ 1. Agentic AI 🤖 i. Agenticな世界 ii. Function CallingからのMCP 2. MCPを利用する 🙆 i. セキュリティリスクと対策 ii. 既知の攻撃パターン 3. MCPを開発する ⚙ i. とりあえずtoolsをサポートする ii. stdio / streamable-http / oauth MCP開発の際に気にしたい 設計や実装ポイント
8. Agentic AI 🤖
9. エージェント？ AIエージェントとは自律的に目標・計画を立て、行動できるAIシステムです。 単純に言うと、人間の指示を待つのではなく、自分で考えて行動できるAIのことです。
10. エージェント？ AIエージェントとは自律的に目標・計画を立て、行動できるAIシステムです。 単純に言うと、人間の指示を待つのではなく、自分で考えて行動できるAIのことです。 対話型AI （受動的・指示待ち） 指示して？ ねえねえ、 次は？
11. エージェント？ AIエージェントとは自律的に目標・計画を立て、行動できるAIシステムです。 単純に言うと、人間の指示を待つのではなく、自分で考えて行動できるAIのことです。 対話型AI （受動的・指示待ち） エージェント型AI （能動的・自律的） 指示して？ 僕に任せて！ ねえねえ、 次は？ OK！だいた い分かった
12. レポート作成（人間の場合） ① アウトラインを生成 計画（サブタスク） ② 集計・グラフ生成 ③ インサイトを整理 ④ サマリーにまとめる ⑤ レポート出力・整形 月次レポートを作成しよう
13. レポート作成（人間の場合） 過去のレポートを参照 SQL実行・データ取得 計画（サブタスク） 手段 テーブルスキーマ解析 WEB検索・リサーチ Notionにアップ 月次レポートを作成しよう ① アウトラインを生成 ② 集計・グラフ生成 ③ インサイトを整理 ④ サマリーにまとめる ⑤ レポート出力・整形
14. レポート作成（AIの場合） 計画（サブタスク） 月次レポートを作成しろ と言われた ① アウトラインを生成 ② 集計・グラフ生成 ③ インサイトを整理 ④ サマリーにまとめる ⑤ レポート出力・整形
15. レポート作成（AIの場合） ドキュメント検索 SQL実行・データ取得 計画（サブタスク） Tools テーブルスキーマ解析 WEB検索・リサーチ Notion連携 月次レポートを作成しろ と言われた 与えられたToolsを使って タスクを実行 ① アウトラインを生成 ② 集計・グラフ生成 ③ インサイトを整理 ④ サマリーにまとめる ⑤ レポート出力・整形
16. エージェント開発 ≒ Toolsの開発 • タスクの実行計画などは基盤モデル（＋プロンプト）に依存する • エージェント開発においてはAIにどんなツールを提供するか、がポイントに なる
17. エージェント開発 ≒ Toolsの開発 ドキュメント検索 Tools • 例えば「ドキュメント検索」ツールを考える • ツールの存在をAIに認識させるため「説明」を追記（※超重要） • ツール実行に必要な「パラメータ」（Inputスキーマ）を定義 ✅ツールの説明 　・このツールは過去のドキュメントを検索して... ✅パラメータ 　・keyword (required, string) 　・page_no (option, number) 　・...
18. エージェント開発 ≒ Toolsの開発 ドキュメント検索 Tools • ツールが呼びされた時の処理（関数）を実装 ✅ツールの説明 　・このツールは過去のドキュメントを検索して... ✅パラメータ 　・keyword (required, string) 　・page_no (option, number) 　・... 実装 ① バリデーション ② API Call ③ Response生成
19. Function Calling（2023頃〜） • AIにToolsを渡して自律的にタスクを実行させる、という発想は既にOpenAIが 2023年の夏頃から提唱し、ChatGPTでFunctionCallingという規格を出していた https://systenics.ai/blog/2024-03-11-openai-function-calling/
20. Function Calling（Toolsの定義） Tools
21. Function Calling（Toolsの定義） Tools ツール名 ツールの説明 input(パラメータ)の定義 緯度経度を取得するツール 指定された国の温度を取得するツール
22. Function Calling（Toolsの呼び出し）
23. Function Calling（Toolsの呼び出し） AIが何のツールを 要求したか？ ツールの実行（サンプルで固 定の緯度経度を返す）
24. MCP(Model Context Protocol)の登場 https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/architecture • Function Callingでは課題があった ◦ モデルプロバイダー依存 （OpenAI、Claude、、、それぞれで独自のプロトコル） ◦ Toolsの再利用が難しい （言語の壁、プロバイダーの独自仕様、、、） • MCPというOpenなプロトコルが発表された ◦ Toolsが再利用可能 ◦ 特定のプロバイダーに依存しないプロトコル
25. MCP(Model Context Protocol)の登場 https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/architecture • 今年の3月頃から一気にバズった ◦ OpenAIもMCPの取り組みに乗ってきた ◦ Streamable-HTTPやOAuth(Draft)が発表された ◦ 様々なOSS、SaaS側のサポート • 開発体験はどう変わった？ ◦ ソフトウェアレベルだと機能的にはそんなに変わらない ◦ むしろ、MCPサーバを立てないと行けないのでアーキテ クチャレイヤが複雑化 ◦ プロバイダー依存がなくなるので複数のモデルを使えた り、OSSのToolsを利用しやすくなった
26. MCPの仕様(メッセージインターフェース) https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/server/tools#protocol-messages MCP Client MCP Server Client↔Server間のメッセージはすべてJSON-RPCで行われる NYの天気 ちょうだい どうぞ
27. MCPの仕様(Transports) https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/basic/transports stdio（ローカル用） streamable-http（リモート用）
28. MCPの仕様(ローカル／リモートMCP) https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/architecture リモートMCP ローカルMCP • リモートの場合は基本インターネット 経由で利用するようなユースケース • ローカルPCで動かす必要がないため 利用者視点で便利 • ローカルの場合には同一マシン上で サーバを起動する • マシン上のファイルシステムなどにも アクセス可能
29. MCPを利用する 🙆
30. MCPクライアントの設定 MCP Host 設定
31. MCPクライアントの設定 MCP Host 設定 github risken MCP Client
32. ケーススタディ（脆弱性の修正） ソースコードの 脆弱性を修正して ラジャー！ 人間 AI
33. ケーススタディ（脆弱性の修正） タスク ソースコードの 脆弱性を修正して ラジャー！ ① RISKENでソースコードの 　 問題（Finding）を特定 ② githubからソースコード取得 ④ コードの修正 ⑤ GitHubにPR投げる MCP ファイル アクセス ③ 脆弱性情報収集 WEB サーチ 人間 AI
34. ポイント１: そのMCPサーバ大丈夫？ タスク MCP ファイル アクセス WEB サーチ • 信頼できるMCPサーバのみを利用す る ◦ 公式のMCPサーバを使う ◦ 野良MCPの場合 ▪ コードが公開さてるか ▪ スキャン＆結果チェック 不必要なファイルにアク セスするなど ① RISKENでソースコードの 　 問題（Finding）を特定 ② githubからソースコード取得 ④ コードの修正 ⑤ GitHubにPR投げる ③ 脆弱性情報収集
35. ポイント２: 最小権限の原則 タスク MCP ファイル アクセス WEB サーチ • MCPサーバには大抵、アクセス トークンが必要になる • アクセスできる範囲や権限を最小 化する ◦ ReadOnly ◦ データ範囲 ◦ 不要なToolsはOFFにしておく Fine-grained PAT ① RISKENでソースコードの 　 問題（Finding）を特定 ② githubからソースコード取得 ④ コードの修正 ⑤ GitHubにPR投げる ③ 脆弱性情報収集
36. ポイント３: ソフトウェアサプライチェーンリスク タスク MCP ファイル アクセス WEB サーチ • 信頼できるMCPであってもコードが 侵害される可能性がある ◦ 利用していたライブラリ／パッケージに 悪意のあるコードが混入するなど • MCPサーバのバージョンを固定して 利用する ① RISKENでソースコードの 　 問題（Finding）を特定 ② githubからソースコード取得 ④ コードの修正 ⑤ GitHubにPR投げる ③ 脆弱性情報収集
37. ポイント４: AIの暴走 タスク MCP ファイル アクセス WEB サーチ • 肝心要はAIのモデル • 賢いモデルを使いましょう • 「常に許可」も基本避けましょう ◦ Human-in-the-Loop ◦ 人間の判断・承認を入れる PRに余計なこと書き込む ファイルを破壊する ① RISKENでソースコードの 　 問題（Finding）を特定 ② githubからソースコード取得 ④ コードの修正 ⑤ GitHubにPR投げる ③ 脆弱性情報収集
38. 既知の攻撃パターン① • Tool Poisoning攻撃（TPA）は、MCPツールの説明文に悪意のある指示を埋め込む攻撃手法です。 • この攻撃は、ユーザーには見えないがAIモデルには見える隠された指示を使って、AIモデルを操作し、ユーザーの許可なく不正 な行動を実行させます。 このTool使って良 い？ ええよ Tool Poisoning攻撃 https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
39. 既知の攻撃パターン① Tool Poisoning攻撃 • ユーザは上段の簡易的な説明を見て承認 • ツール実行時にはmcpの設定ファイルやsshキーを読み込んで、sidenoteという引数に設定される • MCPサーバ側はsidenote（機密情報）を外部サーバに送信 簡易的な説明だけ見て承認させる 機密情報を第３引数（sidenote）にセットさせる →MCPサーバにsidenote(機密情報)がわたる https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
40. 既知の攻撃パターン② MCP Rug Pulls • MCPサーバーが最初は正常に動作するが、後から悪意のあるコードに変更される攻撃手法です。 • この名前は暗号通貨界隈の「ラグプル」（投資家を騙して資金を引き抜く詐欺）から来ています。 インストール時: 承認 （時間経過） MCPサーバの修正: 攻撃 https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
41. 既知の攻撃パターン② MCP Rug Pulls • インストールフェーズでは無害なMCPサーバなのでユーザに承認させます • その後、MCPサーバを修正して悪意のあるコードを注入させます • 承認済みのMCPサーバのToolが実行され攻撃が成功 インストール時: 承認 （時間経過） MCPサーバの修正: 攻撃 https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
42. 既知の攻撃パターン③ Shadowing • 複数のMCPサーバーが接続されている環境で発生する攻撃手法で、悪意のあるサーバーが信頼できるサーバーのツール動作を 乗っ取る攻撃です。 • Tool Shadowingは、従来の「個別ツールの検証」では防げない横断的な攻撃です。 メール送信Tool （信頼できるMCP） 計算Tool （実は信頼できないMCP）
43. 既知の攻撃パターン③ Shadowing • メール送信ツールが設定されている前提 • メール送信時に宛先を変更するように指示しておく（Tool Poisoning攻撃を使って指示は隠しておく） • AIはインストール済みMCPのToolをすべて読み込んでいるため、悪意のある指示を認識してしまう メール送信Tool （信頼できるMCP） 計算Tool （実は信頼できないMCP） ただメール送 信するだけ メール送信時 に宛先を変更 するよう指示
44. 既知の攻撃パターン③ Shadowing • メール送信ツールが設定されている前提 • メール送信時に宛先を変更するように指示しておく（Tool Poisoning攻撃を使って指示は隠しておく） • AIはインストール済みMCPのToolをすべて読み込んでいるため、悪意のある指示を認識してしまう メール送信Tool （信頼できるMCP） 計算Tool （実は信頼できないMCP） 小笠原くんにプロジェクトの 報告書をメール送信して OK あ！宛先変更しないと！ ogapan@company.com ↓ attacker@evil.com
45. 既知の攻撃パターン④ • MCPサーバーを悪用して悪意のあるGitHub Issueを通じてプライベートリポジトリのデータを漏洩 • GitHubの公式MCPを利用していたにも関わらず攻撃が成功したことが注目ポイント 間接的プロンプトインジェクション https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability MCP Client MCP Server ACCESS TOKEN
46. 既知の攻撃パターン④ • まず、準備フェーズとして誰でも作成可能なIssueを作成しておきます • ただし、このIssueは悪意のある内容になっていました • プライベートリポジトリから個人情報を取得しPRを作成するようなプロンプトが含まれる ◦ これをAIエージェントが見てしまうと発動する可能性 間接的プロンプトインジェクション https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability
47. 既知の攻撃パターン④ • 次に、開発者の人がMCPを利用してIssue対応を開始する • AIエージェントが悪意のあるIssueを読み込んでしまう • AIは登録済みのアクセストークンで見える範囲でプライベートリポジトリも読める 間接的プロンプトインジェクション https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability Issueチェックして お任せあれ！ ん？なんか変な Issueがあるぞ
48. 既知の攻撃パターン④ • Issueに書かれた指示通りにAIがタスクを実行してしまう • Publicリポジトリに作成されたPRには著者の個人情報が含まれていた 間接的プロンプトインジェクション https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability 何してんねん💧 PR作成しま した！
49. 既知の攻撃パターン④ 実際のGitHubの該当ページ https://github.com/ukend0464/pacman/issues/1 https://github.com/ukend0464/pacman/pull/2 悪意のある Issue エージェン トが作成し たPR
50. MCP利用まとめ • 信頼できるMCPサーバを利用する • 権限を最小化する • バージョン固定する • 「常に許可」は避ける
51. MCPを開発する ⚙
52. Toolsをサポートする • MCPサーバで提供する機能はいくつ かあるが、Client側のサポートはまち まち • とりあえずToolsはどこもサポートし てる
53. 何を作るか考える 目的 • どんなMCPがあると便利？（何をAIにやらせたい？） ◦ リードタイムを短縮させたい？ ◦ クオリティを上げたい？ ユースケース • 普段の業務で人間依存になってるプロセスは？ ◦ どこに時間がかかってる？ ◦ どこの品質が問題？ 本当にMCPサーバーの実装が必要か？ • 既に提供されてないか？ • 導入効果がありそうか？
54. 何を作るか考える 例えば • RISKEN MCPの場合 ◦ 日々のセキュリティ対応をAIに移譲する（一部） ◦ セキュリティの認知負荷を下げる ◦ 最終的には普段の開発に集中できるようにする ◦ じゃあ、どんなToolsを実装すればいい？ ▪ Findingの検索 ▪ アラート対応
55. 最初はstdioサーバを作る • どんなToolsを作るか見えてきたら、いよいよMCPサーバの実装に入ります • 最初はstdioサーバから実装するのがオススメ stdio（ローカル用） • やりとりは標準入力／標準出力 • メッセージはJSON RPC • ログは標準エラー出力にはく ◦ 標準出力に出しちゃうとClient側 がエラーで落ちる
56. SDKはMCP公式が提供してくれてる • TypeScript: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk • Python: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
57. Goの場合 • Goで書く場合にはGitHub公式MCPが使ってたmcp-goを使いました ◦ https://github.com/mark3labs/mcp-go 色々サポートしてくれてて使いや すいです。
58. MCPサーバの実装 • MCPサーバの起動
59. MCPサーバの実装 • Toolsを登録してサーバを起動する 4つのToolを登録
60. Toolの実装 • GetProjectというツールの実装
61. Toolの実装 • GetProjectというツールの実装 Toolの名前 Toolの説明 ※超重要 Toolの実装 （RISKENのAPI呼び出すだけ）
62. テスト • ClaudeDesktopでテストしてました
63. Streamable-HTTPに対応する • 対応すると言ってもSDKの方でサポートしてくれていました ◦ なので、サーバの起動方法を切り替えるだけで完成 • ただし、RISKENの場合は認証認可の部分でカスタム実装を入れています
64. Streamable-HTTPに対応する • HTTPヘッダにアクセストークンをセットし認証認可を実装 • アクセストークンに紐づくプロジェクトを特定 アクセストークンを HTTPヘッダで受取る
65. Streamable-HTTPに対応する • SDKで実装されいる処理を活かしつつ認証認可部分だけラップする HTTPヘッダチェック
66. Streamable-HTTPに対応する • 認証が通ったらコンテキストにRISKEN API Clientを格納して伝搬する contextに認証済みの RISKEN Clientを格納 あとはSDKの処理に流す
67. OAuth2.1に対応する • 最後はOAuth対応です • まだ、仕様自体がDraft版なのでSDK側でサポートされてませんでした • ただ、リモートMCPを構築するなら認証を入れたいところ
68. OAuth2.1に対応する • MCP Client側はサポートしてくれてるケースが多い • ということでRISKEN側も実装 いくつかのエンドポイント を実装する必要がある ※詳細は割愛 とにかくデバッグしづら い、、、
69. 全てのTransportで起動可能 コマンドごとに3種類のTransportをサポート • http Streamable-HTTPサーバ • oauth Streamable-HTTP + OAuthサーバ • stdio stdioサーバ
70. セキュアなアーキテクチャを考える ローカルMCPサーバー リスク • ファイルシステムへのアクセス • 危険なコマンド実行 対策 • Sandbox環境での実行（コンテナ） • 読み取り専用モードサポート
71. セキュアなアーキテクチャを考える リモートMCPサーバー リスク • 通常APIサーバと一緒のリスク ◦ DDoS攻撃 ◦ なりすまし・不正アクセス 対策 • ネットワーク制限（VPN、IP制限） • デバイス制限（mTLS認証） • ユーザ認証（OAuth2.1） • DDoS対策（オートスケール、CDN）
72. セキュアなアーキテクチャを考える リモートMCPサーバー リスク • 通常APIサーバと一緒のリスク ◦ DDoS攻撃 ◦ なりすまし・不正アクセス 対策 • ネットワーク制限（VPN、IP制限） • デバイス制限（mTLS認証） • ユーザ認証（OAuth2.1） • DDoS対策（オートスケール、CDN） 脆弱性診断が必要そう
73. まとめ
74. まとめ • Agentic AIでやれることが増えそう！ • 野良MCP普通に怖い、、、 • MCPを開発する時のポイント
75. ご視聴ありがとうございました