Mehr als Automatisierung: Low-Code-Agentic-AI mit MCP-Schutzmechanismen absichern

Der Aufstieg von Low-Code-/No-Code-Plattformen (LCNC) hat die KI-Entwicklung schneller und zugänglicher gemacht. In Kombination mit agentischen KI-Systemen, also autonomen KI-Komponenten, die mehrstufige Aufgaben ausführen können, ist das Potenzial enorm. Doch hinter dieser Effizienz wächst eine Sorge: Was passiert, wenn diese Agenten außerhalb unseres Sichtfelds agieren?

Hier kommen das Model Context Protocol (MCP) und sichere Scan-Workflows ins Spiel. MCP bietet eine standardisierte Schnittstelle, über die KI-Agenten mit externen Tools, APIs und Umgebungen interagieren können. Das Scannen dieser Verbindungen ist entscheidend, um Vertrauen, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Warum MCP wichtig ist

MCP ermöglicht KI-Modellen die standardisierte Kommunikation mit externen Tools, Datenquellen und Anwendungen. Dadurch kann KI Aufgaben ausführen, auf Echtzeitinformationen zugreifen und Aktionen durchführen, die über ihre ursprünglichen Trainingsdaten hinausgehen. So wird KI nützlicher und leistungsfähiger. Ich fasse dies gern aus zwei verschiedenen Perspektiven zusammen:

1. Für Endnutzerinnen und Endnutzer ermöglicht es leistungsfähigere, kontextreichere KI-native (GenAI-)Anwendungen und sorgt so für eine bessere User Experience. 
   

2. Für Unternehmen schafft MCP ein standardisiertes Ökosystem, in dem sich LLM-Integrationen über verschiedene Systeme hinweg leichter pflegen und erweitern lassen.

In heutigen Low-Code- und No-Code-Umgebungen können Entwicklerinnen und Entwickler ebenso wie Business-Anwenderinnen und -Anwender problemlos mehrere KI-Tools miteinander verknüpfen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen – von der Codegenerierung über API-Verbindungen bis hin zur Bereitstellung von Anwendungen. Solche Setups basieren häufig auf KI-Agenten, die Entscheidungen anhand eigener interner Denkprozesse und externer Daten treffen. Das ist leistungsstark, doch diese Autonomie bringt neue Risiken mit sich.

Ohne Schutzmechanismen können agentische Systeme unbeabsichtigt sensible Daten offenlegen oder unsichere Aktionen ausführen.

MCP-Architektur visualisieren (mit Scanner und Schutzmechanismen)

Stellen Sie sich die Architektur als mehrschichtigen Stack vor, in dem jede Aktion eines Agenten eingebettete Scans und Richtlinienprüfungen durchläuft:

• Der MCP Request Handler spielt eine wichtige Rolle bei der Validierung der Absicht und der Zugriffsberechtigungen für eine Aufgabe. 

• Die MCP Scanner Layer bildet die zentrale Durchsetzungsgrenze und stellt sicher, dass Code, Daten und Befehle vor der Ausführung sicher sind. So wird das Risiko durch anfälligen Code minimiert.

• Die Observability Layer gewährleistet lückenlose Nachverfolgbarkeit. Jede System- und Modellaktion wird unveränderlich protokolliert, um Compliance, Governance und forensische Analysen zu unterstützen. 

Bei nichtdeterministischen KI-Modellen bildet diese Auditierbarkeit eine grundlegende Governance-Kontrolle. Sie ermöglicht Rechenschaftspflicht, Reproduzierbarkeit und Vertrauen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.

Der MCP-Scan-Workflow erklärt

Um diese bislang nicht entschärften Schwachstellen anzugehen, hat sich ein Framework rund um Toxic Flow Analysis (TFA) entwickelt. TFA geht über eine einfache Prompt-Eingabevalidierung hinaus und ermöglicht ein tieferes, kontextbezogenes Verständnis von KI-Systemen und ihrer Sicherheitslage. Dieser Ansatz bietet die erste umfassende Methode, um die Angriffsfläche von KI-Anwendungen deutlich zu verkleinern, indem indirekte Prompt-Injections und andere MCP-Angriffsvektoren entschärft werden.

TFA ist ein hybrides Sicherheitsanalyse-Framework, das nahtlos statische Informationen aus der Konfiguration eines Agentensystems, seinen Tool-Sets und MCP-Servern mit dynamischen Laufzeitdaten aus dem Produktivbetrieb verbindet. Dieser duale Ansatz ermöglicht proaktive Erkennung von Schwachstellen und kontinuierliche Überwachung. TFA prognostiziert Angriffsrisiken im Voraus, indem es potenzielle Angriffsszenarien erstellt und ein tiefes, kontextbezogenes Verständnis der Fähigkeiten eines KI-Systems und seiner Anfälligkeit für Fehlkonfigurationen nutzt.

Bei Snyk haben wir einen MCP-Scanner veröffentlicht, mit dem MCP-Konfigurationsdateien über einen Befehl gescannt werden können, wie hier gezeigt.

npx snyk@latest mcp-scan --experimental

Mehr als Scans: Observability und Governance

Es wäre schön, wenn es bei Sicherheit nur ums Blockieren ginge. Doch in der Welt der agentischen KI ist Transparenz ebenso wichtig. Ein zentraler Vorteil von MCP ist die standardisierte Schnittstelle. Sie ermöglicht Unternehmen, einheitliche Compliance- und Observability-Richtlinien anzuwenden, Audit-Prozesse zu automatisieren und über den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems vollständige Transparenz zu wahren. Dazu gehören: 

• Protokollierung und Nachverfolgung von Agentenaktionen 

• Entscheidungen mit Datenquellen verknüpfen

• Richtlinien zentral durchsetzen

• Integration in bestehende DevSecOps-Pipelines, sofern sinnvoll 

In Verbindung mit kontinuierlichen Scans wird Observability zur zentralen Governance-Ebene. So werden sicheres Experimentieren und eine skalierbare Einführung von KI möglich.

Fazit 

Da LCNC-Plattformen zunehmend autonome KI-Funktionen integrieren, müssen Unternehmen darauf vertrauen können, dass Agenten nicht nur effizient, sondern auch sicher agieren.

Durch die Einbettung von MCP-basierten Scan-Workflows können Unternehmen sicherstellen:

• Jede Anfrage wird authentifiziert und analysiert.

• Jede Ausgabe wird überprüft und erfüllt die Compliance-Anforderungen.

• Jede Aktion eines Agenten ist transparent und lässt sich kontrollieren.

Kurz gesagt: Der MCP-Scan-Workflow wird zum unsichtbaren Wächter moderner agentischer Systeme und schafft ein Gleichgewicht zwischen Agilität und Sicherheit im Zeitalter autonomer KI. Die Sicherheit von KI-Anwendungen wird nicht davon bestimmt, wer den besten Scanner hat, sondern von Systemen, die intelligent genug sind, den Code zu verstehen, den sie schützen.

Während wir die Grenzen intelligenter Anwendungssicherheit immer weiter verschieben, entdecken Sie, was mit Snyk möglich ist. MCP Scan jetzt ausprobieren oder Evo by Snyk erkunden.