論文の概要: Mitigating Taint-Style Vulnerabilities in MCP Servers via Security-Aware Tool Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07461v1
• Date: Wed, 08 Jul 2026 14:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.406165
• Title: Mitigating Taint-Style Vulnerabilities in MCP Servers via Security-Aware Tool Descriptions
• Title（参考訳）: セキュリティ対応ツール記述によるMSPサーバのテイントスタイル脆弱性の軽減
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介して外部ツールやサービスと対話する自律エージェントとして、ますます多くデプロイされている。 悪意のあるMPPサーバに関する以前の研究にもかかわらず、MPPサーバの脆弱性の状況は未調査のままである。 本稿では,MPPサーバにおけるテナントスタイルの脆弱性を防御する新しいテキストベースの手法であるSPELLSMITHを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.537888217671242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly deployed as autonomous agents that interact with external tools and services via the Model Context Protocol (MCP), a standardized interface for dynamic tool invocation. While MCP simplifies integration, it also expands the attack surface and enables generic exploits across multiple servers. Despite prior work on malicious MCP servers, the vulnerability landscape of MCP servers remains underexplored. In this work, we systematically analyze MCP server vulnerabilities, focusing on metadata characteristics, vulnerable code patterns, and community responses. Our study reveals that taint-style vulnerabilities constitute a substantial fraction of MCP server vulnerabilities, require significant code modifications to remediate, and are met with slow community responses. Motivated by these findings, we propose SPELLSMITH, presenting a novel textbased avenue for shielding taint-style vulnerabilities in MCP servers. In particular, SPELLSMITH analyzes the high-risk capabilities exposed by an MCP server and combines them with tool descriptions and parameter semantics to identify potential taint-style vulnerability risks, thereby constructing a tool-level risk profile. Then, SPELLSMITH leverages the Description property of the protocol to embed behavioral guidance (Description Enhancement Module) and exploits LLMs' self-reflection capabilities (Self-Reflection Module) to iteratively evaluate and refine outputs. By strengthening LLM internal decision-making, SPELLSMITH provides an active and unified mitigation strategy that generalizes across multiple vulnerabilities, reducing reliance on context-specific code-level fixes. Our experiments demonstrate that SPELLSMITH effectively mitigates taint-style vulnerability exploitation in MCP servers, highlighting its practical applicability and advantages over traditional code-level mitigations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、動的ツール呼び出しの標準化されたインターフェースであるモデルコンテキストプロトコル(MCP)を介して外部ツールやサービスと対話する自律エージェントとして、ますます多くデプロイされている。 MCPは統合を単純化するが、アタックサーフェスを拡張し、複数のサーバにまたがるジェネリックエクスプロイトを可能にする。 悪意のあるMPPサーバに関する以前の研究にもかかわらず、MPPサーバの脆弱性の状況は未調査のままである。 本研究では,メタデータの特徴,脆弱性のあるコードパターン,コミュニティ応答に着目し,MPPサーバの脆弱性を系統的に解析する。 我々の研究は、taintスタイルの脆弱性がMPPサーバの脆弱性のかなりの部分を占め、修正にコード修正が必要であり、コミュニティの反応が遅いことを明らかにした。 これらの知見に触発されたSPELLSMITHは,MPPサーバにおけるテナントスタイルの脆弱性を防御するための新しいテキストベースの経路である。 特にSPELLSMITHは、MPPサーバが公開するハイリスク機能を分析し、ツール記述やパラメータセマンティクスと組み合わせて、潜在的なテナントスタイルの脆弱性を識別し、ツールレベルのリスクプロファイルを構築する。 そして、SPELLSMITHはプロトコルのDescriptionプロパティを利用して行動ガイダンス(Description Enhancement Module)を組み込み、LSMの自己反射能力(Self-Reflection Module)を利用して出力を反復的に評価し、洗練する。 LLM内部の意思決定を強化することで、SPELLSMITHはアクティブで統一された緩和戦略を提供し、複数の脆弱性をまたいで一般化し、コンテキスト固有のコードレベルの修正への依存を減らす。 実験により,SPELLSMITHは,MPPサーバにおけるテナント方式の脆弱性悪用を効果的に軽減し,従来のコードレベルの軽減に対する実用的適用性とアドバンテージを強調した。

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