論文の概要: Model Context Protocol for Vision Systems: Audit, Security, and Protocol Extensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22814v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 18:20:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:38:25.876832
• Title: Model Context Protocol for Vision Systems: Audit, Security, and Protocol Extensions
• Title（参考訳）: ビジョンシステムのためのモデルコンテキストプロトコル:監査、セキュリティ、プロトコル拡張
• Authors: Aditi Tiwari, Akshit Bhalla, Darshan Prasad,
• Abstract要約: Model Context Protocol (MCP) は、エージェントとツールのインタラクションのためのスキーマ境界実行モデルを定義する。 これは、ビジョンシステムにおけるMPPのデプロイメントスケール監査である、最初のプロトコルレベルである。 我々は,9次元の合成忠実度にアノテートされた91個の視覚中心型MPPサーバを解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4779196219827507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Model Context Protocol (MCP) defines a schema bound execution model for agent-tool interaction, enabling modular computer vision workflows without retraining. To our knowledge, this is the first protocol level, deployment scale audit of MCP in vision systems, identifying systemic weaknesses in schema semantics, interoperability, and runtime coordination. We analyze 91 publicly registered vision centric MCP servers, annotated along nine dimensions of compositional fidelity, and develop an executable benchmark with validators to detect and categorize protocol violations. The audit reveals high prevalence of schema format divergence, missing runtime schema validation, undeclared coordinate conventions, and reliance on untracked bridging scripts. Validator based testing quantifies these failures, with schema format checks flagging misalignments in 78.0 percent of systems, coordinate convention checks detecting spatial reference errors in 24.6 percent, and memory scope checks issuing an average of 33.8 warnings per 100 executions. Security probes show that dynamic and multi agent workflows exhibit elevated risks of privilege escalation and untyped tool connections. The proposed benchmark and validator suite, implemented in a controlled testbed and to be released on GitHub, establishes a reproducible framework for measuring and improving the reliability and security of compositional vision workflows.
• Abstract（参考訳）: Model Context Protocol (MCP) は、エージェントとツールのインタラクションのためのスキーマ境界実行モデルを定義し、再トレーニングせずにモジュール型のコンピュータビジョンワークフローを可能にする。 私たちの知る限り、これは最初のプロトコルレベルであり、ビジョンシステムにおけるMPPのデプロイメントスケール監査であり、スキーマセマンティクス、相互運用性、実行時の調整におけるシステムの弱点を特定します。 我々は,9次元の合成忠実度にアノテートされた91の公的な視覚中心型MPPサーバを解析し,プロトコル違反の検出と分類を行うバリデータを用いた実行可能なベンチマークを開発した。 監査では、スキーマフォーマットのばらつき、実行時のスキーマ検証の欠如、宣言されていない座標規則、追跡されていないブリッジスクリプトへの依存などが明らかになった。 バリデータベースのテストでは、これらの障害を定量化しており、スキーマフォーマットは78.0パーセントのシステムで不正を通知し、コーディネートは24.6%の空間参照エラーを検知し、メモリスコープチェックは100の実行毎に平均33.8警告を発する。 セキュリティ調査では、動的およびマルチエージェントワークフローは特権エスカレーションと非タイプツール接続のリスクが高くなることを示している。 提案されたベンチマークとバリデータスイートは、コントロールされたテストベッドで実装され、GitHubでリリースされ、コンポジションビジョンワークフローの信頼性とセキュリティを計測し改善するための再現可能なフレームワークを確立する。

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