安全リスク
AIエージェントが自動生成するSQLにはインジェクションのリスクが含まれている可能性があり、機密性の高い認証情報は特別な取り扱いが必要である。
MCPセキュリティ・プログラム
採用4層プロテクション・システム::
- ツール・サンドボックスすべてのSQLは事前に定義されたツールを介して実行されなければならない。
- パラメータ化されたクエリ：ユーザー入力をパラメータ化されたクエリに自動的に変換する：
parameters:
- name: user_id
type: integer
constraints: value > 0 - 伝票管理：Vaultまたは環境変数経由でパスワードを注入し、ハードコーディングを回避する。
- 監査ログ：すべてのツールの呼び出しとパラメータを記録する
実施手順
1.tools.yamlに最小特権アカウントを定義する。
2.TLS暗号化通信を有効にする（要証明書設定）
3.データベース認証情報の定期的なローテーション（CI/CDと連動して自動化される）
高度な保護
エンタープライズ・エディションのサポート：
- SQL構文ツリー解析による危険な操作のブロック（例：DROP TABLE）
- ツールの役割ベースのアクセス制御
この答えは記事から得たものである。MCP Toolbox for Databases: 高速なデータベース操作のためのMCPサービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIエージェント開発シナリオで安全なデータベース・アクセスを実装するには？
