Introducción
Desde su lanzamiento por Anthropic en noviembre de 2024, el Model Context Protocol (MCP) se ha convertido en el tejido conectivo entre los agentes de IA y las herramientas, APIs y datos con los que operan.
Este protocolo permite, con pocas líneas de configuración, que un agente busque código, abra tickets o despliegue infraestructura.
El Desafío de Seguridad
Sin embargo, esta flexibilidad introduce riesgos no triviales. Investigaciones recientes hallaron que el 43% de los servidores MCP analizados presentaban vulnerabilidades de inyección de comandos.
Además de la posible manipulación de solicitudes, una mala configuración o un servidor malicioso pueden:
- Exfiltrar secretos
- Alterar el comportamiento del agente
- Comprometer la integridad del sistema
Medidas de Seguridad Fundamentales
Para mitigar estos riesgos, es fundamental adoptar medidas de seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo:
1. Cadena de Suministro
Asegurarse de que las imágenes están:
- ✅ Firmadas
- ✅ Versionadas
- ✅ Aprobadas
2. Aislamiento de Ejecución
Ejecutar los servidores en contenedores con límites de:
- CPU controlada
- Memoria limitada
- Red restringida
3. Acceso Controlado
Mediar y auditar las llamadas en tiempo real mediante un gateway basado en políticas.
4. Confianza del Cliente
Definir qué herramientas puede ver y utilizar cada IDE o agente.
La Aproximación de Docker
Docker propone una aproximación pragmática que combina:
- Servidores MCP containerizados - Aislamiento y control de recursos
- Gateway de políticas - Mediación y auditoría de llamadas
- Catálogo/kit de herramientas curado - Estandarización de capacidades de agentes
Con estas prácticas, se reduce el radio de impacto sin frenar la innovación.
Conclusión
La seguridad no es un lujo; es una responsabilidad. Adoptar medidas preventivas hoy es la base para que la IA del futuro sea realmente confiable y productiva.
Fuente: LinkedIn Post Original