نکاتی برای نظارت بر اکوسیستم‌های MCP
با بلوغ اکوسیستم‌های عامل هوش مصنوعی، نیاز به نظارت قوی و قابلیت مشاهده از «خوب است داشته باشیم» به غیرقابل مذاکره تبدیل شده است. با استانداردهای نوظهور مانند پروتکل زمینه مدل (MCP) شرکت Anthropic که دسترسی مبتنی بر زمینه به مدل‌ها را معرفی می‌کند، توسعه‌دهندگان و اپراتورها کنترل دقیق‌تری بر جریان‌های کاری و تعاملات عامل به دست می‌آورند.
با این کنترل افزایش‌یافته، اما نیاز به نظارت بر این سیستم‌ها نیز همراه است. نظارت ضعیف در اکوسیستم MCP می‌تواند مسائل مهمی از نشت داده تا رانش عامل تشخیص‌نشده ایجاد کند. بنابراین، صرفاً ساخت یک MCP کافی نیست و شما باید سیستم‌های مشاهده مناسب را نیز درک و بسازید.
امروز، قصد داریم برخی نکات برای نظارت بر اکوسیستم‌های MCP به اشتراک بگذاریم. به معیارهایی که باید مشاهده کنید و برخی رویکردها برای استقرار این استراتژی در مقیاس نگاه خواهیم کرد.
چه چیزی باید مشاهده کنید؟
در حالی که قابلیت مشاهده API سنتی بر تأخیر، توان عملیاتی و نرخ خطا تمرکز داشت، سیستم‌های عامل‌محور نیاز به دید عمیق‌تر و ظریف‌تری دارند — دیدی که حالت، زمینه و رفتار عامل را در طول زمان دربرمی‌گیرد.
بیایید به برخی عناصر خاص که باید مشاهده کنید نگاه کنیم.
معیارهای چرخه حیات زمینه
این معیارها همه درباره استفاده از زمینه در سراسر پیاده‌سازی عامل‌محور شما هستند. این‌ها شامل موارد زیر می‌شوند:
- طول زمینه و استفاده از توکن در هر درخواست/جلسه
- نرخ‌های استفاده مجدد زمینه در مقابل بازتولید
- تشخیص کهنگی، مانند زمان از آخرین تازه‌سازی زمینه
- نرخ‌های جهش، که نشان‌دهنده تعداد دفعاتی است که زمینه بازنویسی یا به‌روزرسانی می‌شود
درک اینکه عامل‌ها چگونه از زمینه استفاده، مدیریت و استفاده مجدد می‌کنند برای اطمینان از عملکرد بالا، انطباق و هم‌راستایی حفظ داده حیاتی است، اما همچنین می‌تواند در بهینه‌سازی جریان‌ها و اشتراک زمینه بسیار مؤثر باشد.
رفتار عامل و مسیر تصمیم‌گیری
معیارهای این نوع باید نه تنها نحوه تعامل عامل با درخواست‌ها و داده‌هایی که لمس می‌کند، بلکه نحوه تصمیم‌گیری در مورد اقداماتشان را نیز ردیابی کنند. این داده‌ها شامل موارد زیر می‌شوند:
- ردیابی از نیت به عمل برای نقشه‌برداری پرامپت به فراخوانی‌های نهایی API
- کل زنجیره واگذاری: اگر عاملی یک زیروظیفه را به عامل یا مدل دیگری واگذار کند، باید بتوانید سلسله‌مراتب فراخوانی را تا نقطه پایانی نهایی ردیابی کنید
- انحراف از رفتار مورد انتظار، اندازه‌گیری انحراف از جریان‌های کاری از پیش تعریف‌شده یا آموزش‌دیده
جمع‌آوری این داده نیاز به ادغام با ابزارسازی داخلی یا پیچیدن فراخوانی‌های عامل در متادیتای ساخت‌یافته برای مشاهده مراحل استدلال دارد. اگرچه راه‌اندازی آن تلاش می‌برد، اما گامی کلیدی برای اطمینان از درک نحوه کار عامل‌ها در اکوسیستم شماست. با سیستم‌های MCP، به همان اندازه درباره اعتبارسنجی اتصالات بین عناصر است که درباره اطمینان از استفاده صحیح عامل‌ها از آن اتصالات، بنابراین این گام بزرگی به آن سمت است.
الگوهای امنیتی و دسترسی
MCP نگرانی‌های امنیتی مهمی دارد، و به همین دلیل، باید قابلیت مشاهده معیارهای خود را ارتقا دهید تا اطمینان حاصل کنید که ردیابی الگوهای امنیتی و دسترسی را مستقر می‌کنید. این شامل ردیابی موارد زیر می‌شود:
- استفاده از اعتبارنامه در هر عامل/وظیفه، به ویژه هنگام انتقال بین سرویس‌ها یا فروشگاه‌های داده
- افزایش نقش غیرمنتظره یا خزش مجوز
- دسترسی به نقاط پایانی حساس و مسیرهای حسابرسی payload
- جهش‌های نرخ و الگوهای دسترسی انفجاری که نشان‌دهنده سوءاستفاده یا عامل‌های runaway هستند
این به بهترین شیوه‌های امنیتی API عامل‌محور مانند توکن‌های متصل به هویت، اجرای سیاست پویا و کنترل دسترسی مبتنی بر رفتار گره می‌خورد، اما با سرورهای MCP، همچنین می‌تواند به عنوان نوعی قناری در معدن هوش مصنوعی عمل کند. هر مسئله‌ای در اکوسیستم MCP توسط بازیگران مخرب تعریف نمی‌شود — برخی از بدترین آسیب‌هایی که می‌توانید متحمل شوید از خود سیستم خواهد آمد. بنابراین، باید رفتار عامل‌محور را ردیابی کنید تا اطمینان حاصل کنید که قراردادها و سیستم‌های امنیتی به طور مؤثر رعایت می‌شوند.
معیارهای سطح سیستم
البته، اگر به معیارهای سطح سیستمی که باید جمع‌آوری کنید اشاره نکنیم، کوتاهی کرده‌ایم. این‌ها در سراسر برای همه چیز از بهینه‌سازی تا اعتبارسنجی کسب‌وکار مفید هستند. از آنجا که معیارها را در سراسر جمع‌آوری می‌کنید، منطقی است که معیارهای پایه را نیز جمع‌آوری کنید. این‌ها شامل موارد زیر می‌شوند:
- واریانس تأخیر بر اساس نوع عامل
- زمان حل وظیفه، تجزیه‌شده بر اساس فراخوانی‌های API، تلاش‌های مجدد و فراخوانی‌ها
- امتیازهای پیچیدگی پرامپت، که به عنوان پیش‌بینی‌کننده برای رقابت منابع یا خطر توهم عمل می‌کنند
- معیارهای اقتصاد توکن، یا نسبت توکن‌های مفید (مرتبط با زمینه) به توکن‌های هدررفته، می‌تواند به شناسایی مسائل در پردازش و عملکرد کمک کند
قابلیت مشاهده در اینجا باید معیارهای ساخت‌یافته را با تله‌متری بدون ساختار مانند لاگ‌ها و spanهای ردیابی ترکیب کند. با نگاه به کل تصویر، می‌توانید ایده‌ای از نحوه کار سیستم در زمینه و در ترکیب با تمام فروشگاه‌های داده و سیستم‌های مرتبط به دست آورید.
آسیب‌پذیری‌های MCP در دنیای واقعی
در حالی که حوزه MCP هنوز بسیار جوان است، ما قبلاً برخی نتایج عدم نظارت بر اکوسیستم‌های MCP یا پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های امن را دیده‌ایم. این‌ها بهترین استدلال برای آنچه اتفاق می‌افتد وقتی نظارت و قابلیت مشاهده خوبی ندارید ارائه می‌دهند، بنابراین ارزش بررسی در اینجا را دارند.
مورد اول ما از خود Anthropic می‌آید.
در اول جولای ۲۰۲۵، یک آسیب‌پذیری بحرانی در ابزار توسعه MCP Inspector شرکت Anthropic (CVE-2025-49596) تشخیص داده شد، که به مهاجمان بدون احراز هویت اجازه می‌داد کد دلخواه را روی ماشین توسعه‌دهنده فقط با وادار کردن آنها به بازدید از یک سایت مخرب اجرا کنند. مسئله از نحوه رابط HTTP محلی MCP Inspector بدون احراز هویت، همراه با یک بردار CSRF مبتنی بر مرورگر ناشی می‌شد. لحظه‌ای که توسعه‌دهنده یک سایت به خطر افتاده را در حالی که ابزار Inspector در حال اجرا بود باز می‌کرد، مهاجم می‌توانست به طور خاموش دستورات بارگذاری یا اجرای ابزار را از طریق MCP صادر کند. این خطر گسترده‌تری را در ابزارهای محلی MCP برجسته می‌کند: بدون اتصال صریح و مرزهای احراز هویت سخت، حتی ابزارهای سمت توسعه‌دهنده می‌توانند به نقاط ورود از راه دور تبدیل شوند.
مثال دیگری از Asana می‌آید.
در ۴ ژوئن ۲۰۲۵، یک باگ افشای داده از طریق سرور MCP آن تشخیص داده شد. باگ به نظر می‌رسد از احراز هویت و مسیریابی نقطه پایانی آن ناشی شده باشد، که در نهایت داده‌هایی شامل جزئیات سطح وظیفه، متادیتای پروژه، اطلاعات تیم، نظرات و بحث‌ها، و فایل‌های آپلودشده برای بیش از ۱۰۰۰ مشتری را افشا کرد. در حالی که افشا می‌توانست بدتر باشد با تأثیر بر تعداد بیشتری، Asana به سرعت برای رفع مشکل واکنش نشان داد.
این مسائل متأسفانه در حال افزایش هستند: گزارش اخیر Backslash اشاره می‌کند که مشکلات اصلی می‌توانند روی صدها سرور MCP عمومی تشخیص داده شوند، و می‌گوید:
این یک مشکل نظری نیست، در حال حاضر منجر به آسیب‌پذیری‌های امنیتی عظیم می‌شود که به طور مؤثر مورد توجه قرار نمی‌گیرند. ما دیده‌ایم که WhatsApp یک افشای داده MCP عمده را تجربه کند، سرور MCP GitHub در را برای تزریق پرامپت احتمالی باز کند، و خیلی بیشتر. مشکل فقط با متنوع تر شدن این فناوری بدتر خواهد شد.
این مسائل عمدتاً از برخی شکست‌های اساسی قابلیت مشاهده و نظارت ناشی می‌شوند. برای مثال، هیچ دلیلی وجود ندارد که صدها سرور MCP پیدا شده توسط Backslash بتوانند سرورهای MCP را صریحاً به تمام رابط‌های شبکه از طریق ۰.۰.۰.۰ متصل کنند. این صرفاً مسئله عدم توجه، عدم استقرار سیستم‌های مناسب، و عدم جدی گرفتن این موضوع است.
نتایج نظارت و قابلیت مشاهده بهتر
در حالی که همه این‌ها خیلی سنگین به نظر می‌رسد، نظارت و قابلیت مشاهده بهتر به طور مستقیم به سرویس‌های شما در چند راه مهم سود می‌رساند. برای مثال، انجام صحیح این کار می‌تواند فراخوانی‌های API توهم‌شده را قبل از رسیدن به سیستم‌های تولید بگیرد، یا شکست‌های edge-case را که نظارت سنتی از دست می‌دهد (مانند کوتاه‌سازی خاموش توکن) تشخیص دهد.
نظارت و قابلیت مشاهده در این سطح می‌تواند به اجرای سیاست‌ها بر اساس رفتار واقعی عامل به جای فرضیات کمک کند، که می‌تواند برای بهبود عملکرد با کاهش انتشار زمینه غیرضروری یا فراخوانی‌های API تکراری استفاده شود. نظارت بهتر همچنین در انجام کالبدشکافی‌ها با ردیابی‌های کاملاً قابل پخش مجدد، حتی برای جریان‌های کاری چندعاملی کمک می‌کند.
در نهایت، قابلیت مشاهده بهتر منجر به رفتار عامل قابل اعتمادتر، ادغام‌های API ایمن‌تر و چرخه‌های تکرار سریع‌تر می‌شود. به عبارت دیگر، این ارزش انجام دادن — و درست انجام دادن — را دارد.
چگونه نظارت را به طور مؤثر پیاده‌سازی کنیم
با همه این‌ها در ذهن، اکوسیستم‌های MCP چند رویکرد مختلف دارند که می‌توانند برای نظارت مؤثر اتخاذ شوند.
ابزارسازی
یکی از روش‌های خوب برای نظارت استفاده از ابزارسازی است. در اصل، این رویکرد از middleware برای اتصال درخواست‌های مختلف و سیستم‌ها و مسیریابی لاگ‌ها، مدل‌ها و جریان‌های داده به سیستم‌های جذب مانند گراف‌های provenance زمینه، تحلیل heuristic، و حتی mining زمینه عامل‌محور استفاده می‌کند.
این نوع ابزارسازی لزوماً پیچیده است، اما تعامل بین قطعات مختلف را به خوبی مدیریت می‌کند. متأسفانه، اغلب نیاز به سرویس‌ها یا سرورهای خاصی برای کنترل این سیستم‌ها دارد. در حالی که راه‌حل‌هایی مانند OpenAPI برای APIهای کمتر پیچیده عالی هستند، این سیستم‌های چندعاملی می‌توانند با ابزارسازی آنقدر پیچیده شوند که مدیریت تله‌متری و داده تقریباً به اندازه خود اپلیکیشن سنگین شود.
دروازه‌های Middleware
یکی از راه‌حل‌هایی که اخیراً بسیار محبوب شده است، صرفاً اتخاذ چیزی است که فضای API سال‌هاست استفاده می‌کند — یک دروازه. دروازه‌های هوش مصنوعی سیستم‌های middleware سفارشی‌سازی‌شده هستند که در وسط تمام تعاملات داده قرار می‌گیرند. برخلاف ابزارسازی، که به هر سرویس اجازه می‌دهد لاگینگ خودش را تولید کند، دروازه‌ها تمام داده را ذخیره می‌کنند و گزارش‌های خودشان را تولید می‌کنند.
این به این معناست که چنین گزارشی واقعاً تنها به اندازه کیفیت تست و سیستم‌های توسعه‌یافته برای ذخیره آن باکیفیت است، اما سیستم‌های خوبی برای انجام این کار وجود دارد. یک مثال خوب Kong Gateway است، که تمام داده را از طریق یک سرویس مرکزی مسیریابی می‌کند که سپس می‌تواند برای کنترل سرویس‌ها و تولید گزارش‌های نظارت مفید در سراسر استفاده شود.
این، البته، شما را به یک نقطه شکست واحد قفل می‌کند در حالی که پیچیدگی سایر راه‌حل‌ها را کاهش می‌دهد، بنابراین باید در نظر بگیرید کدام trade-off را ترجیح می‌دهید.
نظارت بر زیرساخت
در برخی موارد، می‌توانید مستقیماً سرویس‌های MCP خود را نظارت کنید اگر منابع یا زیرساخت محلی اجرا می‌کنید. در این سناریوها، شما فقط مقدار زیادی داده دریافت خواهید کرد، اما ممکن است برای مورد استفاده داده‌شده شما کافی باشد. برای مثال، اگر ارائه‌دهنده‌ای هستید که سرویس‌های ساده‌ای مانند احراز هویت چندپلتفرمی ارائه می‌دهید، ممکن است به اندازه کارایی پرامپت به منابع واقعی استفاده‌شده در هشینگ و امن کردن توکن‌های احراز هویت اهمیت ندهید. در این موارد، می‌توانید صرفاً به استفاده از زیرساخت نگاه کنید و کارایی را به آن روش بسنجید.
باید ذکر شود که این به مراتب عمومی‌ترین و تصادفی ترین راه جمع‌آوری معیارها است. واقعاً تنها به زیرمجموعه خاصی از موارد استفاده اعمال می‌شود، و بیشتر گزارش علائم است تا استفاده عملی واقعی. با این حال، یک گزینه معتبر است، و یکی که باید ذکر شود.
افکار نهایی
سیستم‌های هوش مصنوعی جایی نمی‌روند، و نیاز به امن کردن این راه‌حل‌های پیچیده همیشه در حال تکامل نیازمند بازاندیشی در چگونگی، چه چیزی، و چه زمانی جمع‌آوری و استفاده از داده است. با جمع‌آوری داده‌هایی که در این مقاله بیان کردیم، می‌توانید شروع به نظارت مؤثر بر سیستم‌های خود کنید.
با این حال، به یاد داشته باشید که این یک موضوع در حال تکامل است، و با تکامل این فناوری پیشرو، داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنید — و چگونگی جمع‌آوری آن — نیز تکامل خواهد یافت.
