Yapay zeka (AI) ajanlarının gerçek dünya verilerine erişimini sağlayan Model Context Protocol (MCP) sunucuları, modern uygulamaların vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Bu sunucular, canlı veritabanları, dahili API'ler ve çeşitli araçlarla bağlantı kurarak AI ajanlarına adeta bir 'sihirli kutu' görevi görür. Ancak, bu sistemlerin koduna genellikle sahip olunmaması, yani bir tedarikçi ürünü, açık kaynak projesi veya başka bir ekibin platformu olması, önemli güvenlik endişelerini beraberinde getirir. Kod üzerinde doğrudan kontrolün olmaması, güvenlik açıkları tespit edildiğinde hızlı müdahale etmeyi zorlaştırır ve bu 'kara kutu'nun uygulamanızın verilerine erişim anahtarlarını barındırdığı düşünüldüğünde, bir denetçi rolü üstlenmek kaçınılmaz hale gelir.
Makale, bu bağlamda ortaya çıkan başlıca güvenlik risklerini ve bunlarla başa çıkma yöntemlerini inceliyor. İlk risk, 'Prompt Sırları Sızdırıyor' problemidir. Geliştiricilerin hata ayıklama sırasında hassas bilgileri (örneğin, veritabanı kullanıcı adı ve şifresi gibi üretim sırlarını) AI ajanına yapıştırması durumunda, bu bilgilerin MCP sunucusu tarafından günlüğe kaydedilmesi riski bulunur. Bu durum, hassas verilerin kalıcı olarak log dosyalarında saklanmasına yol açabilir. Bu tehdidi azaltmak için hassas bilgilerin sohbete yapıştırılmasını önlemek, yerel LLM'ler veya gizlilik anlaşmalı kurumsal çözümler kullanmak, MCP sunucusu kodunu günlük kaydı açısından analiz etmek ve PII/PHI (kişisel tanımlayıcı bilgiler/korunan sağlık bilgileri) gizleme kütüphaneleri (Philleas gibi) veya Lakera Guard gibi koruma araçları kullanarak proxy'ler oluşturmak önerilir.
İkinci önemli risk ise 'Sunucum Çift Ajan mı?' problemidir. MCP sunucusunun görevi, sağlanan anahtarları (Jira API token'ı veya veritabanı şifresi gibi) kullanarak araçlara erişmektir. Ancak, sunucunun kendi kodunun kötü niyetli veya hatalı olması durumunda, verilerinizi veya anahtarlarınızı bilinmeyen bir sunucuya aktarma riski ortaya çıkar. Bu tehdide karşı, kurulan MCP sunucusunun resmi ve güvenilir bir kopyası olduğundan emin olmak, mümkünse sunucunun kaynak kodunu SonarQube gibi Statik Analiz (SAST) araçlarıyla taramak, sunucuyu izole bir 'sandbox' ortamına yerleştirmek ve Wireshark gibi ağ izleme araçları kullanmak kritik öneme sahiptir.
Yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturan MCP sunucularının güvenlik açıkları, kurumsal verilerin ve hassas bilgilerin sızmasına yol açarak ciddi riskler barındırıyor.