企業向けAIシステムにおけるMCPサービスのセキュリティ検知効率を向上させるには？

2025-08-28

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自動検査システム構築プログラム

エンタープライズ・アプリケーションの場合、継続的な検知のために、mcp-is-dangerousとCI/CDパイプラインの組み合わせを推奨する：

環境プリプログラム: Jenkins/GitLab Runnerのツールイメージにあらかじめargs: ["main.py"]パラメトリック・スタートアップ
多次元スキャンJSON検査テンプレートを構成して、さまざまなMCPサービス・エンドポイントをバッチテストする。os.environ.items()の呼び出しパス。
しきい値アラーム環境変数のリーク数の基準値を設定し（推奨≤3 基本システム変数）、制限を超えた場合に Nail/Enterprise WeChat アラートをトリガーします。

高度な解決策：ツールをKubernetesのInitContainerステージに統合するにはsecurityContext.readOnlyRootFilesystem: trueファイルアクセスの制限傾向分析のため、過去の検知データをElasticsearchに保存することを推奨。