Breaking the Model Context Protocol: Agentic Attacks and Defenses for MCP-Powered AI Systems

Эта книга представляет собой глубокое исследование безопасности Model Context Protocol (MCP) — ключевого стандарта для интеграции AI-агентов с внешними инструментами и данными. Авторы, эксперты по безопасности, рассматривают MCP как новую поверхность атаки, объясняя, как архитектура протокола создает уникальные уязвимости в эпоху вероятностных агентов.

Первая часть книги закладывает фундамент, описывая эволюцию от детерминированных API к вероятностным агентам и анализируя, как это изменение меняет ландшафт угроз. Читатель узнает о специфических векторах атак, таких как инъекции в контекст, манипуляции с инструментами и перехват управления агентами, а также о том, как злоумышленники могут использовать MCP для компрометации целых AI-систем.

Вторая часть посвящена практическим методам защиты. Авторы предлагают стратегии безопасного проектирования MCP-серверов, клиентов и оркестраторов, включая валидацию входных данных, управление доверием, мониторинг поведения агентов и применение принципов нулевого доверия. Каждая глава содержит примеры кода, сценарии атак и рекомендации по их предотвращению.

Книга предназначена для разработчиков AI-систем, специалистов по кибербезопасности, архитекторов и всех, кто строит или защищает MCP-совместимые решения. Она сочетает теоретические основы с практическими кейсами, что делает её незаменимым ресурсом для обеспечения безопасности современных AI-экосистем.

Написанная с предисловием Анджи Джонс, книга отражает актуальные вызовы 2026 года и предлагает проактивный подход к защите AI-инфраструктуры. Это обязательное чтение для тех, кто хочет не только использовать MCP, но и делать это безопасно.