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MCPサーバーのツールポイズニング監査

Invariant Labsを使用して、MCPサーバーのツールポイズニング、ツールシャドウイング、ラグプル、SSRF、未認証公開を監査します。

MCPサーバーのツールポイズニング監査 とは？

このスキルは、AIエージェントが利用するModel Context Protocol (MCP) サーバーに対して包括的なセキュリティ監査を実施します。特に、ツールの説明文に埋め込まれた隠し命令（ツールポイズニング、OWASP MCP03:2025、MITRE ATLAS AML.T0010）を検出し、悪意あるサーバーによる機能の乗っ取り（ツールシャドウイング）、承認後の説明文変更（ラグプル）、複数ツールを組み合わせたデータ漏洩（トキシックフロー）、サーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）、認証不足による無防備な公開を発見します。Invariant Labs社の`mcp-scan`を静的・動的スキャンに使用し、手動でのSSRFテストやツールハッシュのピン留めによるラグプル対策も含めます。主な使用場面は、新しいMCPサーバーをClaude DesktopやCursor、VS Codeなどのエージェントに追加する前のセキュリティレビュー、CI/CDパイプラインでのゲート監査、そしてインシデント対応時です。

対応✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor✓Windsurf
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
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ドキュメント

MCPサーバーのツールポイズニング監査 は何をしますか？

許可された使用のみに関する注意: MCPサーバーの監査は、有効なツールエンドポイントに接続してプローブすることがあります。自分が所有する、または評価を許可されたサーバーのみをスキャンしてください。スキャンしたツールの説明は信頼できない入力として扱い、未監査のMCPサーバーを特権エージェントにロードしないでください。許可なくSSRFや認証の脆弱性を目的としてサードパーティのMCPエンドポイントをプローブすることは違法となる可能性があります。

概要

Model Context Protocol (MCP) は、AIエージェントがMCPサーバーによって公開される外部ツールを発見し、呼び出すことを可能にします。各ツールは、エージェントのLLMが呼び出しの前に読む名前と自然言語による説明を公開します。2025年初頭、Invariant Labsは、この説明フィールドが攻撃対象領域であることを開示しました。悪意のあるサーバーはツールの説明に隠し命令を埋め込むことができ（ツールポイズニング攻撃、OWASP MCP03:2025）、能力の高いモデルはそれに黙って従い、ファイルを流出させ、シークレットを漏洩させ、ツール呼び出しをリダイレクトしつつ、ユーザーには正常に見える応答を返します。ツールの説明はエージェントのコンテキストに読み込まれるため、ツールポイズニングは実質的にサプライチェーンを通じて配信される間接的プロンプトインジェクションです（MITRE ATLAS AML.T0010 MLサプライチェーン侵害）。

ポイズニングに加えて、MCPサーバーは古典的なインフラストラクチャリスクをもたらします。ツールシャドウイング（悪意のあるサーバーが信頼できるツールの動作を上書きする）、ラグプル（ユーザーが承認した後にツールの説明が変更される）、トキシックフロー（データ漏洩を可能にするツールの組み合わせ）、URLをサーバーサイドでフェッチするツールにおけるSSRF、そしてネットワークインターフェースにバインドされたMCPサーバーの未認証公開です。このスキルは、Invariant Labsのmcp-scanを使用した静的およびランタイム分析、SSRFと認証の手動チェック、そしてラグプルを検出するためのツールピン留めを使用して、MCPサーバーをエンドツーエンドで監査します。

使用するタイミング

  • 新しいMCPサーバーをエージェントスタック（Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、カスタムエージェント）に追加する前。
  • 内部開発されたMCPサーバーのセキュリティレビュー中。
  • 承認済みツールが密かに変更されていないことを検証するとき（ラグプル検出）。
  • MCP設定やSKILL/ツール定義を変更のたびにスキャンするCI/CDゲートとして。
  • エージェントがポイズニングされたツールと矛盾する予期しないアクションを実行した場合のインシデント対応中。

前提条件

  • Python 3.10+ および uv（uvx用）、または pip。
  • スキャンしたいMCP設定ファイル（例：~/.cursor/mcp.json、~/.vscode/mcp.json、Claude Desktop設定）。
  • ツールのインストール：
# uvはuvxを提供します（mcp-scanの推奨ランナー）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh    # または：pipx install uv

# mcp-scan (Invariant Labs) — uvxでグローバルインストールは不要
uvx mcp-scan@latest --help

# ランタイムプロキシモード用（別途追加）
uvx --with "mcp-scan[proxy]" mcp-scan@latest proxy --help

# 手動プローブ用ヘルパー
pip install requests mcp

目的

  • インストールされているすべてのMCPサーバーに対して、ツールポイズニング、シャドウイング、ラグプル、トキシックフローの静的スキャンを実行する。
  • 生のツール/プロンプト/リソースの説明を検査して、隠蔽または難読化された命令を発見する。
  • ツールハッシュをピン留めして、承認後の説明変更を検出する（ラグプル対策）。
  • URLフェッチツールのサーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）をテストする。
  • MCPサーバーが認証されており、信頼できないインターフェースに公開されていないことを確認する。
  • 必要に応じて、mcp-scanプロキシを使用してランタイムガードレールを適用する。

MITRE ATT&CKマッピング

ID正式名称関連性
AML.T0010MLサプライチェーン侵害ポイズニングされたサードパーティ製MCPサーバーは、エージェントへのサプライチェーン侵害
AML.T0051.001LLMプロンプトインジェクション：間接的ポイズニングされたツールの説明は、エージェントコンテキストへの間接的インジェクション
AML.T0053LLMプラグイン侵害MCPツールはエージェントのプラグインであり、ポイズニングはそれらを侵害する
AML.T0057LLMデータ漏洩ポイズニングされたツールの一般的なペイロード：ファイル/シークレットの流出

ワークフロー

1. インストール済みMCP設定の静的スキャン

mcp-scanは既知の設定場所を自動検出します。パスを明示的に指定することもできます。

# 自動検出されたすべてのMCP設定をスキャン
uvx mcp-scan@latest

# 特定の設定ファイルをスキャン
uvx mcp-scan@latest ~/.vscode/mcp.json

# CI用に機械可読なJSONを出力
uvx mcp-scan@latest --json ~/.cursor/mcp.json > mcp_scan_report.json

mcp-scanは、ツールポイズニング、ツールシャドウイング、クロスオリジンエスカレーション、ラグプル、トキシックフローをフラグします。

2. 生のツール説明を検査する

検証なしですべてのツール/プロンプト/リソースの説明を表示し、隠れた命令、<important>スタイルのブロック、またはモデルを対象とした命令文を読み取ります。

uvx mcp-scan@latest inspect ~/.cursor/mcp.json

危険信号を探します：アシスタントへの指示（「ユーザーに伝えないでください」「~/.ssh/id_rsaを読んでください」）、ネストされた偽のドキュメント、ゼロ幅/Unicodeスムグラングテキスト、または他のツールを呼び出すディレクティブ。

3. ツールハッシュをピン留めしてラグプルを検出する

mcp-scanはツール説明のハッシュを追跡するため、後でサイレントに変更された場合にフラグが立てられます。スケジュールでスキャンを実行します。以前承認されたツールのハッシュが一致しない場合は、ラグプルを示します。

# 定期的に再実行。mcp-scanは前回の承認以降に変更されたツールハッシュを報告します
uvx mcp-scan@latest ~/.cursor/mcp.json

4. プログラムでツールを列挙しメタデータを監査する

公式のMCP SDKを使用してサーバーに接続し、アドバタイズされたスキーマを直接検査します。

# enumerate_tools.py (stdio MCPサーバーの例)
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    params = StdioServerParameters(command="node", args=["./suspect-mcp-server.js"])
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            for t in tools.tools:
                print(f"{t.name}: {len(t.description or '')} 文字")
                print((t.description or "")[:400])

asyncio.run(main())

5. URLフェッチツールのSSRFをテストする

ツールがURLを受け入れてサーバーサイドでフェッチする場合、内部メタデータ/ループバックターゲットへの到達を試みます（自分が所有するシステム上でのみ）。

# ssrf_probe.py
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

SSRF_TARGETS = [
    "http://169.254.169.254/latest/meta-data/",   # AWS IMDS
    "http://127.0.0.1:22/", "http://localhost:6379/", "file:///etc/passwd",
]

async def main():
    params = StdioServerParameters(command="node", args=["./suspect-mcp-server.js"])
    async with stdio_client(params) as (r, w):
        async with ClientSession(r, w) as s:
            await s.initialize()
            for url in SSRF_TARGETS:
                res = await s.call_tool("fetch_url", {"url": url})
                body = str(res.content)[:200]
                print(f"[SSRF?] {url} -> {body}")

asyncio.run(main())

6. 認証とネットワーク公開を確認する

リモートMCPサーバー（HTTP/SSEトランスポート）が認証を必要とし、信頼できないネットワーク上で0.0.0.0にバインドされていないことを確認します。

# SSE/HTTP MCPエンドポイントが資格情報なしで応答するか確認
curl -s -i http://mcp-host:8000/sse | head -n 20

# ローカルで実行中のMCPサーバーのリスニングインターフェースを確認
ss -tlnp | grep -E ':(8000|3000|6277)'

認証なしでツール一覧を返したりtools/callを受け入れたりするMCPエンドポイントは、認証されていない公開です。トークン/OAuthを使用して修復し、localhostまたは認証されたゲートウェイにバインドします。

7. ランタイムガードレールを適用する（オプション）

継続的な保護のために、エージェントのMCPトラフィックをmcp-scanプロキシ経由でルーティングします。プロキシはツール呼び出し、データフロー制約、PII、間接的インジェクションをリアルタイムでチェックします。

uvx --with "mcp-scan[proxy]" mcp-scan@latest proxy

8. 調査結果を報告する

各調査結果について、サーバー、ツール、証拠（ポイズニングされた説明/SSRF応答/認証なしの一覧）、深刻度、ATLASマッピングを文書化します。ポイズニングされたサーバーの削除またはサンドボックス化、認証の追加、承認済みツールのピン留め、プロキシの有効化を推奨します。

ツールとリソース

ツール目的ソース
mcp-scan静的+ランタイムMCPセキュリティスキャナーhttps://github.com/invariantlabs-ai/mcp-scan
MCP Python SDKプログラムによるツール列挙/呼び出しhttps://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
OWASP MCP Top 10MCPリスクリファレンス（MCP03 ツールポイズニング）https://owasp.org/www-project-mcp-top-10/
Invariant Labsブログツールポイズニングの開示https://invariantlabs.ai/blog/introducing-mcp-scan
MITRE ATLASAI脅威技術タクソノミーhttps://atlas.mitre.org/

MCP脅威リファレンス

脅威説明検出方法
ツールポイズニングツール説明内の隠し命令mcp-scan scan / inspect
ツールシャドウイング悪意のあるサーバーが信頼できるツールを上書きmcp-scanクロスオリジンチェック
ラグプル承認後の説明変更mcp-scanツールピン留め（ハッシュ）
トキシックフロー流出を可能にするツールの組み合わせmcp-scanトキシックフロー分析
SSRFURLフェッチツールが内部ターゲットに到達所有サーバーに対するssrf_probe
未認証公開認証のないMCPエンドポイントcurl/ssインターフェースと認証チェック

検証基準

  • インストールされているすべてのMCP設定がmcp-scanで静的にスキャンされている
  • 生のツール/プロンプト/リソースの説明が隠し命令について検査されている
  • ツールハッシュがピン留めされ、ラグプル検出が有効になっている
  • ツールがMCP SDKを介してプログラムで列挙されている
  • URLフェッチツールが所有するターゲットに対してSSRFテストされている
  • リモートサーバーの認証とネットワーク公開が検証されている
  • ランタイムプロキシガードレールが評価され、適切な場合にデプロイされている
  • 調査結果がMITRE ATLAS AML.T0010およびOWASP MCP03:2025にマッピングされている
  • 各調査結果に深刻度が割り当てられ、修復策が文書化されている
  • 将来のラグプルを検出するための再スキャンがスケジュールされている

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

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Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

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