Прихована небезпека AI: як перевантажені інструменти сповільнюють LLMs

Сервери Model Context Protocol (MCP) стали критичною інфраструктурою для розробників AI, дозволяючи інтегрувати зовнішні інструменти у великі мовні моделі (LLMs) для підвищення функціональності та ефективності. Ці сервери виступають посередниками, дозволяючи LLM використовувати зовнішні джерела даних або інструменти без необхідності прямого кодування чи інтеграції API. Однак останні обговорення та аналізи підкреслюють зростаючі побоювання щодо неправильного використання, надмірної інсталяції та потенційних ризиків безпеки, пов’язаних із MCP-серверами, особливо при їх розгортанні без належного контролю.

Нещодавній блог-пост Geoffrey Huntley, інженера, який спеціалізується на комерційних асистентах кодування, розглядає недоліки перевантаження контекстного вікна LLM занадто великою кількістю MCP-інструментів. Huntley оцінює, що скасування ліміту у 128 інструментів у Visual Studio Code на нещодавньому заході викликало широку плутанину серед розробників, багато з яких встановили численні MCP-сервери, не розуміючи їх впливу. Він підкреслює, що кожен інструмент, зареєстрований у контекстному вікні, споживає токени, що безпосередньо впливає на продуктивність моделі. Наприклад, інструмент, який перелічує файли та каталоги, споживає приблизно 93 токени. При додаванні декількох інструментів, доступне контекстне вікно швидко зменшується, що призводить до погіршення якості вихідних даних і непередбачуваної поведінки [1].

Ця проблема ускладнюється відсутністю стандартизації у підказках та описах інструментів. Різні LLM реагують на підказки по-різному. Наприклад, GPT-5 стає нерішучим при зустрічі з великими літерами, тоді як Anthropic рекомендує їх використовувати для акцентування. Такі відмінності можуть призвести до непослідовної поведінки інструментів і небажаних результатів. Крім того, відсутність контролю простору імен у MCP-інструментах підвищує ризик конфліктів, коли кілька інструментів виконують схожі функції. Якщо зареєстровано два інструменти для переліку файлів, LLM може викликати один із них непередбачувано, що вносить недетермінованість у систему [1].

Безпека є ще однією нагальною проблемою. Simon Willison у своєму блог-пості “The Lethal Trifecta” підкреслює небезпеку дозволу AI-агентам взаємодіяти з приватними даними, недовіреним контентом та зовнішньою комунікацією без захисту. Huntley розширює цю тему, посилаючись на нещодавню атаку на ланцюг постачання Amazon Q, коли шкідлива підказка призвела до видалення ресурсів AWS. Він стверджує, що розгортання сторонніх MCP-серверів, які не контролюються, підвищує ризик подібних інцидентів. На відміну від цього, рішення першої сторони, коли компанії розробляють власні інструменти та підказки, забезпечують кращий контроль над ризиками ланцюга постачання [1].

Незважаючи на виклики, розгортання MCP-серверів стало дедалі простішим. Такі платформи, як Northflank, тепер пропонують сервіси для створення, розгортання та керування MCP-серверами як безпечними, автоматично масштабованими сервісами. Користувачі можуть контейнеризувати свій MCP-сервер за допомогою таких інструментів, як FastMCP і Starlette, а потім розгорнути його з автоматичними перевірками стану та секретами виконання. Ця інфраструктура підтримує як HTTP/SSE, так і WebSocket протоколи, що забезпечує гнучкість у взаємодії клієнтів із сервером [2].

Дивлячись у майбутнє, розробникам і організаціям рекомендується застосовувати більш стратегічний підхід до використання MCP-серверів. Huntley закликає обмежувати кількість інструментів у контекстному вікні для збереження продуктивності та безпеки. Він також рекомендує розгортати інструменти лише на відповідних етапах робочого процесу — наприклад, використовувати Jira MCP під час планування та вимикати його після цього — щоб мінімізувати ризики та оптимізувати розподіл ресурсів. У міру розвитку екосистеми стандартизація та найкращі практики будуть необхідними для того, щоб MCP-сервери підвищували, а не знижували продуктивність, керовану AI [1].

Джерело: