研究实测 MCP 工具投毒：12 个框架攻击成功率 22.9%
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模型上下文协议的作用是让智能体框架把语言模型接到外部工具提供方，但工具描述、schema 字段以及响应数据这些由攻击者可以控制的内容，会在没有经过校验的情况下进入模型上下文。此前的一些基准只考察模型是否顺从被投毒的指令，并没有确认真实执行是否发生。这项研究把测量推进到真实工具调用层面，作者称其为首个带真实执行的跨框架 MCP 工具投毒测量。研究给出一个包含 25 个类别的根因分类体系，用来归并此前的各种分类；配套的开源工具 mcpvenom 负责驱动一张 9,720 格的易感矩阵，覆盖 12 个框架、18 个模型与 45 个攻击场景，并用双重判定确认数据外泄，判定依据是 canary HTTP 回执。
攻击成功率与三段分布
整体攻击成功率为 22.9%，对应 2,113 个易感格。在这部分易感格中，64.9% 会发出攻击者指定的工具调用，23.0% 会联系攻击者端点，12.1% 能够被验证为成功外泄了一项秘密。这组比例说明投毒的影响并不止于模型在文本上表示顺从，而是会推进到实际动作与外发环节，且越往后端环节比例越低。测量还显示抵抗能力主要体现在模型层面：九个核心框架的结果聚集在 23 到 26% 之间（卡方值 3.30，p 值 0.91），没有任何框架实现了有意的防御。框架自身的一些附带特性在特定情形下能起到缓解作用，但这并非设计上的防护。
模型差异与扫描的边界
不同模型之间的攻击成功率跨度很大，从 0.4% 到 49.7%。材料给出的一个具体例子是 Claude Opus 4.8，它在 530 个格中有 8 个易感，同时发出了 223 次明确拒绝，说明拒绝行为与真实易感并不完全对应。在防护手段方面，一个基于正则表达式的描述扫描器在 45 个场景中拒绝了 20 个，误报率为 7.2%，因此仅靠元数据扫描只能构成部分控制。代码层面的审计发现，十二个框架中都没有有意的防御设计。对读者而言，这意味着接入外部工具时，工具描述与响应数据都应被视为不可信输入，单靠扫描工具元数据不足以覆盖全部风险场景。
为什么值得看
MCP 已成 agent 接工具的主流方式，这份实测给出真实执行下的攻击成功率与防御边界，做 agent 安全的人值得…
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