MCP 도구 권한과 파일 경계, AI 에이전트가 읽을 수 있는 범위를 점검하는 법
AI 에이전트에게 도구를 연결한 뒤, 무엇을 다시 확인해야 할까요?
Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션이 파일, 데이터, 업무 도구를 연결하도록 돕습니다. 에이전트가 호출할 수 있는 도구와 그 도구가 읽을 수 있는 범위는 따로 확인해야 합니다.
최근 공개된 k6 MCP 서버의 보안 권고는 이 경계를 보여 줍니다. GitHub Advisory Database는 특정 경로 처리와 심볼릭 링크로 서버 실행 계정이 읽을 수 있는 외부 파일에 접근할 수 있었다고 설명합니다. CVE-2026-89039는 공개됐고, Grafana는 10월 5일 v0.7.0에서 임의 파일 읽기 문제를 수정했다고 밝혔습니다.
도구 권한과 파일 권한은 분리해 설계하세요
MCP 서버마다 도구와 필요한 파일 경로를 적고, 호출자의 도구 권한과 서버 프로세스의 파일·네트워크 권한을 구분하세요.
파일 입력 도구는 작업 루트를 정하고, 정규화한 입력 경로가 루트 밖으로 나가지 않는지 검증합니다. 상대 경로와 심볼릭 링크도 시험하고, 자격증명·설정 파일은 실행 계정이 읽을 수 없는 곳에 분리합니다.
최소 권한은 실행 흐름에서 확인됩니다
개발·검증 환경에서 허용된 파일 요청과 상위 경로·심볼릭 링크·민감 파일을 요청하는 거부 사례를 시험하세요. 실패한 요청에 파일 내용이나 경로 정보가 남지 않는지도 확인합니다.
운영 환경에서는 호출 주체, MCP 도구, 정책 결과, 대상 시스템의 결과를 연결해 조사할 수 있어야 합니다.
패치는 시작점이고, 운영 기준은 다음 단계입니다
수정 버전 업데이트 뒤에는 다른 MCP 서버와 자동화 스크립트도 살펴보세요. 도구 인벤토리, 권한 매트릭스, 파일 경계 테스트, 자격증명 위치, 로그·경보 기준을 함께 점검해야 합니다.
Litis는 API Security, Gateway 정책, 운영 가시성을 연결해 AI·API 접근 통제 구조를 검토할 수 있습니다. 특정 MCP 서버와 연동 방식의 지원 여부는 사전 기술 검증이 필요합니다.
운영 중인 MCP 도구 하나가 필요한 파일만 읽고, 필요한 권한으로만 실행되며, 예상 밖의 요청을 기록하고 거부하는지 확인해 보세요.
