論文の概要: "What Happens Locally, Leaks Globally": Detecting Privacy Leakage Risks in MCP Servers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21338v1
- Date: Fri, 19 Jun 2026 11:35:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 14:18:16.133742
- Title: "What Happens Locally, Leaks Globally": Detecting Privacy Leakage Risks in MCP Servers
- Title（参考訳）: MCPサーバのプライバシ漏洩リスクを検知する「ローカルに発生し、グローバルに漏洩する」
- Authors: Biwei Yan, Minghui Xu, Yijun Yang, Boyang Ma, Xuelong Dai, Jingku Li, Yue Zhang,
- Abstract要約: MCPサーバの漏洩は主にプロトコルによって引き起こされる。
MCPPrivacyDetectorは,そのような漏洩を検出する静的解析フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.845823085920262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Model Context Protocol (MCP) has rapidly become the de facto standard for connecting large language models (LLMs) to external resources, but it also introduces a class of privacy risks that existing tools are ill-equipped to detect. Unlike conventional exfiltration bugs, leakage in MCP servers is largely protocol-induced: credentials, API keys, and Personally Identifiable Information (PII) cross the local/LLM boundary simply by being returned, logged, or raised inside a tool handler, with no explicit outbound request in the source code. We present MCPPrivacyDetector, a context-aware cross-language static analysis framework that detects such leakage in multilingual MCP servers. MCPPrivacyDetector lifts heterogeneous code implemented across different programming language (e.g., Python) into a unified program representation, applies context-aware semantic filtering to isolate genuinely sensitive values and protocol-specific implicit sinks (e.g., @mcp.tool handlers), and performs taint analysis to enumerate feasible flows. Applied to 10,655 real-world MCP servers, MCPPrivacyDetector finds leakage rates above 10%. Case studies confirm concrete exposures including leaked Bearer tokens, propagated API keys, and plaintext authentication credentials, arguing for systematic, protocol-aware safeguards in the emerging LLM agent toolchain.
- Abstract（参考訳）: Model Context Protocol(MCP)は、大規模言語モデル(LLM)を外部リソースに接続するデファクトスタンダードとして急速に普及しているが、既存のツールが検出できないようなプライバシーリスクのクラスも導入している。
認証情報、APIキー、PII(Personally Identible Information)は、ツールハンドラ内で返される、ログされる、あるいは起動されるだけで、ソースコードに明確なアウトバウンド要求がない。
MCPPrivacyDetectorはコンテキスト対応の静的解析フレームワークであり、多言語MSPサーバにおけるそのような漏洩を検出する。
MCPPrivacyDetectorは、異なるプログラミング言語(例えばPython)で実装された異種コードを統一されたプログラム表現に引き上げ、コンテキスト認識セマンティックフィルタリングを適用して、真に機密性の高い値とプロトコル固有の暗黙のシンク(例えば@mcp.toolハンドラ)を分離し、実行可能なフローを列挙する。
10,655の現実世界のMPPサーバに適用すると、CPPrivacyDetectorは10%以上のリーク率を見出す。
ケーススタディでは、リークされたBearerトークン、プロパゲートされたAPIキー、およびプレーンテキスト認証認証を含む具体的な暴露を確認し、新興のLLMエージェントツールチェーンにおける、システマティックでプロトコル対応のセーフガードについて議論している。
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