Model Context Protocol (MCP)은 대형 언어 모델이 도구, 서비스 및 외부 데이터 소스와 상호 작용하는 방식에 대한 강력한 패러다임 변화를 나타냅니다. MCP는 동적 도구 호출을 가능하게 하며, 모델이 함수를 지능적으로 선택하고 호출할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. 이러한 기능은 모델이 외부 리소스에 액세스하고 작업을 수행하는 데 유용하지만, 새로운 프레임워크인만큼 보안 취약점도 존재합니다. 악의적인 도구나 속임수적인 맥락을 활용하면 AI 에이전트가 속일 수 있으며, 이로 인해 심각한 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 취약점은 MCP의 기능을 악용하여 모델이 의도하지 않는 작업을 수행하도록 유도할 수 있습니다. 이에 따라 보안 전문가들은 MCP의 보안 측면을 강화하고 취약점을 해결하기 위한 노력을 진행해야 합니다.

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