Damn Vulnerable Model Context Protocol (DVMCP)：探索LLM安全漏洞的教育实验室
什么是Model Context Protocol (MCP)？
Model Context Protocol (MCP) 是专为大型语言模型（LLM）设计的结构化上下文协议。它将上下文提供与模型交互解耦，使应用程序能够向LLM安全暴露资源、工具和提示模板。这种标准化设计优化了AI应用的模块化开发，但同时也引入了新的安全挑战。
为什么需要DVMCP？
Damn Vulnerable Model Context Protocol (DVMCP) 是针对MCP协议的安全教育项目。它通过精心设计的10个渐进式挑战，模拟真实场景中的安全漏洞，帮助开发者理解：
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LLM集成系统的潜在攻击面 -
恶意行为者如何利用协议缺陷 -
安全防护的核心设计原则
项目定位：面向AI安全研究员、开发者和技术决策者的交互式学习平台，非生产环境工具。
核心安全风险全景图
DVMCP系统化演示了LLM集成中的十大关键威胁：
基础层漏洞（初级挑战）
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提示注入攻击
通过恶意输入操纵LLM输出行为 -
工具投毒
在工具描述中植入隐藏指令 -
权限过度泛化
滥用宽泛权限访问未授权资源
协议层漏洞（中级挑战）
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定义篡改攻击
工具安装后恶意变更行为（Rug Pull） -
工具影子劫持
恶意工具覆盖合法工具（Shadowing） -
间接提示注入
通过数据源传递恶意指令 -
凭证窃取
从不安全存储中提取认证令牌
系统层漏洞（高级挑战）
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恶意代码执行
利用工具漏洞运行任意代码 -
远程访问控制
通过命令注入获取系统权限 -
多向量复合攻击
组合多种漏洞实现深度渗透
技术架构深度解析
项目采用模块化设计，精准复现漏洞场景：
damn-vulnerable-mcs/
├── challenges/ # 三级难度挑战
│ ├── easy/ # 基础漏洞(1-3)
│ ├── medium/ # 协议漏洞(4-7)
│ └── hard/ # 系统漏洞(8-10)
├── common/ # 漏洞底层实现库
└── docs/ # 协议技术文档
每个挑战独立实现以下组件：
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漏洞触发器：精确复现攻击路径 -
安全边界：明确定义漏洞影响范围 -
防护沙箱：确保实验环境隔离性
快速搭建实验环境
通过Docker部署（推荐）
# 构建镜像
docker build -t dvmcp .
# 启动服务（暴露9001-9010端口）
docker run -p 9001-9010:9001-9010 dvmcp
系统兼容性说明：
Windows原生环境存在兼容性问题，建议使用Linux系统或Docker容器。Docker环境下可100%复现所有漏洞场景。
挑战路线图指南
初级挑战：安全意识筑基
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Challenge 1：利用未过滤输入操控LLM决策 -
Challenge 2：解码工具描述中的隐藏指令 -
Challenge 3：越权访问受保护资源
中级挑战：协议缺陷利用
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Challenge 4：检测动态变更的工具行为 -
Challenge 5：通过命名冲突劫持工具链 -
Challenge 6：数据源渗透实现间接注入 -
Challenge 7：提取内存中的敏感凭证
高级挑战：系统攻防实战
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Challenge 8：将工具调用转为代码执行 -
Challenge 9：建立持久化远程访问通道 -
Challenge 10：组合漏洞实现特权升级
教学价值与伦理边界
核心教育目标
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培养漏洞发现思维：理解攻击者视角 -
实践防御编码模式：学习安全设计范式 -
掌握审计方法论：系统化评估LLM集成风险
重要伦理声明
本项目严禁用于任何生产环境，所有漏洞均为教学目的刻意设计。实际系统开发应遵循最小权限原则、输入验证机制和动态行为监控等安全实践。
扩展学习路径
推荐实验工具
CLINE – VSCode扩展
官方连接指南：https://docs.cline.bot/mcp-servers/connecting-to-a-remote-server
支持：
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可视化MCP协议交互 -
实时调试工具调用链 -
请求/响应分析面板
学习资源导航
项目溯源与授权
开发信息：
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开发者：Harish Santhanalakshmi Ganesan -
开发工具：Cursor IDE + Manus AI -
开源协议：MIT License
设计哲学：
通过可控的危险场景，培养真正的安全能力——”To build strong defenses, one must first understand the art of attack.”