MCP是一种使AI能与外部工具和数据进行动态交互的协议，但目前缺乏内置的严格安全控制，而是依赖隐性信任，缺乏严格的身份验证、最小权限执行和持续监控：

MCP对信任的高度依赖：MCP依赖于信任主机应用程序来控制对客户端的访问，并信任客户端安全地处理凭证和授权。这种隐性信任模型与零信任的核心原则"永不信任，始终验证"形成对比。

缺乏强制性身份验证和授权：MCP将身份验证和授权主要留给开发者，通常依赖OAuth令牌，没有强制执行强身份验证或持续重新验证。这可能导致权限过于宽泛和漏洞，如令牌盗窃或重放攻击。

MCP实现中的安全缺口：部分MCP服务器的通信仍依赖HTTP而非HTTPS，且MCP架构中没有标准化执行最小权限或微分段。这创造了零信任框架旨在消除的攻击面。

认识到这些缺口，来自AWS和Intuit的研究人员已提出针对MCP的零信任安全框架，以防止工具污染和未授权访问，表明MCP当前状态与零信任不一致，但可以向其改进。

安全牛认为，MCP设计与零信任原则相悖本身是个悖论。此”悖论“的关键在于，MCP当前的局限性更多源于其发展初期的不完善，而非与零信任原则存在根本性的、不可调和的冲突。事实上，随着技术演进，MCP正积极吸纳和集成零信任原则，迈向更安全的未来。当前模型上下文协议(MCP)与零信任架构的关系正在向深度集成的安全范式演变，其中零信任原则将成为保护MCP生态系统的基础框架。

这一转变源于MCP交互的内在复杂性和动态特性，它将AI模型连接到广泛且不断变化的外部工具和数据源集合。在讨论这种集成时，也应注意到其可能面临的挑战，例如技术实现的复杂性、现有系统的改造成本以及标准化的需求。然而，成功集成所带来的机遇，例如构建更安全的AI应用生态、增强用户信任，以及推动更广泛的企业采纳，将远超这些挑战。两者的关系变化的具体方向如下：

MCP的开放动态生态系统，即AI代理实时与多种外部工具和数据源交互，引入了传统边界防护模型无法解决的新型安全挑战。零信任架构以其"永不信任，始终验证"的核心原则，通过不论来源或网络位置持续验证每次访问尝试，成为MCP环境的必要安全基础：

持续验证：每个MCP请求(如AI工具调用或数据访问)将基于身份、设备状态、位置和行为上下文进行动态认证和授权，消除隐式信任；

即时访问(JIT)：MCP将采用JIT访问配置，仅在完成特定任务所需的时间内授予临时、目标驱动的权限，最小化攻击面和暴露时间；

最小权限执行：对MCP服务器、工具和数据的访问将严格限定为必要的最小权限，与零信任的最小权限原则保持一致。例如，在一个集成了零信任的MCP应用场景中，当一个AI模型需要调用外部API获取实时天气数据时，MCP会首先验证该模型的身份、请求的合法性，以及其是否有权限访问该特定API的特定数据点。权限的授予可能是临时的、仅针对此次查询，从而避免了因权限过大或长期有效而带来的潜在风险。

MCP的架构自然定义了通过MCP协议通信的离散组件，如主机、客户端和服务器。这种明确的划分允许应用微分段(零信任的关键技术)，将MCP服务器及其资源隔离到安全区域，防止在一个组件被攻破时发生横向移动：

MCP服务器可以对其暴露的数据或操作实施严格控制，无论AI模型请求如何，有效地充当安全边界；

主机决定信任并连接哪些MCP服务器，基于每个连接而非网络级信任来执行信任关系。

零信任对全面监控和分析的强调对MCP生态系统至关重要，否则由于AI交互的复杂性，可能导致无监控访问和有限的审计跟踪：

对所有MCP交互的持续日志记录和实时分析将帮助快速检测异常、策略违规或潜在威胁：

这使得快速事件响应和取证调查成为可能，对企业部署的合规性和治理至关重要。

像GatewayMCP这样的平台体现了这种演变关系，它为MCP生态系统提供集中策略执行、带短期API密钥的安全代理和使用分析，直接实现零信任原则：

这些平台简化了跨分布式MCP服务器和AI代理的细粒度、上下文感知访问策略管理；

它们通过隔离后端凭证和执行持续验证来减少攻击面。