Protegiendo las conversaciones de IA con el protocolo de contexto de modelo
Cuando se proporcionó a los agentes de Microsoft 365 Copilot una forma sencilla de conectarse a herramientas y datos mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), el trabajo habló por sí mismo.
Las respuestas se volvieron más precisas. La entrega se aceleró. Nuevos patrones de desarrollo surgieron en los equipos que trabajaban con los agentes de Copilot. Sin embargo, esta facilidad de comunicación conlleva una responsabilidad: proteger la conversación.
La importancia de la seguridad en MCP
Con el MCP, el problema no es el diseño inherente; es que cada implementación incorrecta del servidor se convierte en una vulnerabilidad potencial. Incluso un servidor mal configurado puede dar a la IA las claves de tus datos.
Nuestra estrategia es intencionalmente simple: empezar seguro por defecto, usar servidores de confianza y mantener un catálogo vivo para saber siempre qué voces están en la sala. Modelamos cómo se comunican los agentes exigiendo consentimiento antes de realizar cambios.
Entendiendo el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
El MCP es un estándar sencillo que permite que los sistemas de IA se comuniquen con las herramientas y datos correctos sin necesidad de trabajo de integración personalizada. Piensa en él como un USB-C para la IA. Este estándar proporciona velocidad y flexibilidad, pero también cambia la ecuación de seguridad.
Antes del MCP, cada integración era una conversación aislada. Ahora, un patrón puede desbloquear muchos sistemas, lo que representa tanto una ventaja como un riesgo. Debemos ser precisos sobre quién está permitido hablar, qué pueden decir y cuánto se comparte.
Evaluación de la seguridad del MCP en cuatro capas
Cada sesión de MCP crea un gráfico de conversación. Un agente descubre un servidor, ingiere sus descripciones de herramientas, añade credenciales y contexto, y comienza a enviar solicitudes. Cada paso introduce riesgos potenciales que evaluamos a través de cuatro capas: aplicaciones y agentes, plataforma de IA, datos e infraestructura.
Capas de riesgo y vigilancia
En la capa de aplicaciones y agentes, los agentes analizan solicitudes, descubren herramientas y seleccionan acciones. Aquí pueden ocurrir problemas como la contaminación de herramientas o cambios silenciosos. Vigilamos por descripciones de herramientas inesperadas y intentos de edición en recursos críticos sin consentimiento explícito.
La capa de plataforma de IA incluye modelos de IA y lógicas de orquestación. Los riesgos pueden incluir deriva en la cadena de suministro del modelo y inyección de solicitudes. Vigilamos la procedencia del modelo y señales de comportamientos no seguros.
La capa de datos cubre datos comerciales, archivos y secretos. Los problemas pueden surgir por compartición excesiva de contexto o credenciales sobre-ampliadas. Observamos el tamaño y la sensibilidad del contexto pasado a las herramientas.
Finalmente, la capa de infraestructura incluye los entornos de ejecución. Los riesgos incluyen servidores locales con demasiado alcance y puntos finales en la nube sin un gateway. Vigilamos que todos los servidores remotos estén a través de un gateway de API.
Estableciendo una estrategia de seguridad por defecto
Recomendamos que cada servidor remoto de MCP esté detrás de nuestro gateway de API, lo que nos permite autenticar, autorizar y registrar en un solo lugar. Todo comienza con asegurar el servidor de MCP por defecto y confiar solo en servidores MCP verificados.
Consolidación y automatización
Estamos avanzando hacia una única plataforma para la gobernanza del MCP; aprobar, monitorear y pausar desde un solo lugar. Nuestros controles de consentimiento se mantendrán claros y auditables incluso a través de cadenas de múltiples herramientas.
Las conversaciones de IA son ahora parte de cómo construimos todos los días. El MCP estandariza cómo los agentes se comunican con herramientas y datos. La arquitectura segura por defecto, el riguroso proceso de verificación y un inventario vivo aseguran que solo las voces necesarias permanezcan en la sala.
Conclusiones clave
Al implementar la seguridad del MCP, considera estas acciones clave para asegurar una adopción segura y eficiente:
- Incorpora la gobernanza en el flujo de trabajo.
- Mantén una lista de permisos y catálogo único.
- Aplica permisos de corta duración y con alcance limitado por defecto.
- Monitorea continuamente y detecta desvíos temprano.
- Automatiza la respuesta a incidentes y controles.
- Diseña para la privacidad y auditabilidad desde el primer día.
- Promueve la educación y reutilización.
