論文の概要: Real Faults in Model Context Protocol (MCP) Software: a Comprehensive Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05637v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 19:47:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.469884
• Title: Real Faults in Model Context Protocol (MCP) Software: a Comprehensive Taxonomy
• Title（参考訳）: モデルコンテキストプロトコル(MCP)ソフトウェアにおける実故障 : 包括的分類法
• Authors: Mina Taraghi, Mohammad Mehdi Morovati, Foutse Khomh,
• Abstract要約: 本稿では,Model Context Protocol ベースのソフトウェアシステムにおける障害の大規模分類について紹介する。 これらの洞察は、より堅牢で信頼性があり、セキュアなAI対応ソフトウェアシステムの開発に役立てることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6795075579540395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid adoption of foundation models has significantly expanded the capabilities of software systems, enabling them to perform complex language, reasoning, and interaction tasks that were previously difficult to automate. However, this progress has also introduced novel challenges that were largely absent in previous generations of software. In particular, the increasing integration of foundation models with external tools and resources raises new concerns regarding reliability, security, and robustness. The Model Context Protocol (MCP) has recently been proposed to standardize interactions between AI-based software systems, software tools, and external resources. Despite its growing adoption, there remains limited systematic understanding of real-world faults in MCP-based software systems. In this paper, we present the first large-scale taxonomy of faults in MCP servers, comprising five high-level fault categories derived from empirical evidence. To evaluate the completeness and generalizability of this taxonomy, we conduct a survey of MCP practitioners with diverse roles and experience levels. The results confirm that all identified fault categories occur in practice and reveal distinct characteristics that differentiate MCP-specific faults from non-MCP faults. Overall, this study provides actionable insights for researchers and practitioners by identifying the most error-prone and critical components of MCP-based systems. These insights can inform the development of more robust, reliable, and secure AI-enabled software systems that rely on MCP.
• Abstract（参考訳）: ファウンデーションモデルが急速に採用され、ソフトウェアシステムの能力が大幅に拡張され、これまで自動化が困難だった複雑な言語、推論、インタラクションタスクが実行できるようになった。 しかし、この進歩は、以前の世代のソフトウェアにほとんど欠落していた新しい課題ももたらした。 特に、外部ツールやリソースとのファンデーションモデルの統合の増加は、信頼性、セキュリティ、堅牢性に関する新たな懸念を提起します。 モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIベースのソフトウェアシステム、ソフトウェアツール、および外部リソース間のインタラクションを標準化するために最近提案されている。 採用が増加しているにもかかわらず、MPPベースのソフトウェアシステムには、現実世界の欠陥についての体系的な理解が限られている。 本稿では,経験的証拠から派生した5つの高レベル断層分類群からなるMPPサーバにおける断層の大規模分類について述べる。 本分類の完全性と一般化性を評価するため,多様な役割と経験レベルを有するMPP実践者を対象に調査を行った。 その結果,確認されたすべての断層カテゴリが実際に発生し,MCP固有の断層と非MCP断層とを区別する特徴を明らかにした。 本研究は,MCPベースのシステムにおいて,最もエラーを起こしやすい重要なコンポーネントを同定することによって,研究者や実践者に実用的な知見を提供する。 これらの洞察は、MPPに依存したより堅牢で信頼性があり、セキュアなAI対応ソフトウェアシステムの開発に役立てることができる。

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