論文の概要: Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23278v2
• Date: Sun, 06 Apr 2025 13:32:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:06:43.734063
• Title: Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions
• Title（参考訳）: モデルコンテキストプロトコル(MCP):ランドスケープ、セキュリティ脅威、今後の研究方向性
• Authors: Xinyi Hou, Yanjie Zhao, Shenao Wang, Haoyu Wang,
• Abstract要約: Model Context Protocol(MCP)は、AIモデルと外部ツールとリソースのシームレスな相互作用を可能にするために設計された標準化されたインターフェースである。 本稿では,MPP サーバのコアコンポーネント,ワークフロー,ライフサイクルに焦点をあてた総合的な MCP の概要について述べる。 我々は、各フェーズに関連するセキュリティとプライバシのリスクを分析し、潜在的な脅威を軽減するための戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1875389249043415
• License:
• Abstract: The Model Context Protocol (MCP) is a standardized interface designed to enable seamless interaction between AI models and external tools and resources, breaking down data silos and facilitating interoperability across diverse systems. This paper provides a comprehensive overview of MCP, focusing on its core components, workflow, and the lifecycle of MCP servers, which consists of three key phases: creation, operation, and update. We analyze the security and privacy risks associated with each phase and propose strategies to mitigate potential threats. The paper also examines the current MCP landscape, including its adoption by industry leaders and various use cases, as well as the tools and platforms supporting its integration. We explore future directions for MCP, highlighting the challenges and opportunities that will influence its adoption and evolution within the broader AI ecosystem. Finally, we offer recommendations for MCP stakeholders to ensure its secure and sustainable development as the AI landscape continues to evolve.
• Abstract（参考訳）: Model Context Protocol(MCP)は、AIモデルと外部ツールとリソースのシームレスなインタラクションを可能にし、データサイロを分解し、多様なシステム間の相互運用性を促進するために設計された標準化されたインターフェースである。 本稿では、MPPサーバのコアコンポーネント、ワークフロー、ライフサイクルに焦点をあて、MPPの総合的な概要を述べる。 我々は、各フェーズに関連するセキュリティとプライバシのリスクを分析し、潜在的な脅威を軽減するための戦略を提案する。 また、業界リーダーによる採用やさまざまなユースケース、統合をサポートするツールやプラットフォームなど、現在のMPPの状況についても検討する。 MCPの将来的な方向性を探求し、幅広いAIエコシステムにおけるその採用と進化に影響を与える課題と機会を強調します。 そして最後に、AIの展望が進化し続けるにつれて、安全で持続可能な開発を確保するために、MPPステークホルダーに推奨します。

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