AI 代理人失控前必讀：2026 MCP 架構下的後端資安防線與頻率限制實戰

嗨，我是 Eric。如果你也是浪花科技這裡的一份子，或者你正身處 2026 年這個 AI Agent（代理人）滿街跑的時代，那你一定對於 Model Context Protocol (MCP) 不陌生。這幾年，我們從單純的 Prompt Engineering 進化到了 Agentic Workflow，AI 不再只是陪聊的機器人，它們有了「手腳」，可以透過 MCP 協議直接操作資料庫、呼叫 API、甚至幫你部署程式碼。

聽起來很美好，對吧？直到上週某個客戶的開發環境被一個陷入無限迴圈的 Agent 誤刪了半個資料庫，大家才驚覺：賦予 AI 上帝視角的同時，我們是不是忘了給它穿上拘束衣？

今天這篇文章，不談飄渺的 AI 倫理，我們來談工程師最在意的硬核實戰：構築 AI 代理人的後端資安防線：在 MCP 架構中實作強大認證與頻率限制。這不只是為了防止 AI「發瘋」，更是為了保護你的伺服器不被每秒數千次的工具呼叫（Tool Call）給融化。

為什麼 MCP 架構讓傳統資安防線失效？

在 2024 年以前，我們的 API 防護對象主要是「人類」或「傳統爬蟲」。人類的手速有限，爬蟲的邏輯死板。但到了 2026 年，MCP 成為了連接 LLM (大型語言模型) 與本地工具的標準協議。一個簡單的指令「幫我優化系統效能」，可能會觸發 Agent 在後端進行一連串的操作：查詢 Log、分析數據、嘗試修改設定、重啟服務。

這一連串動作可能在幾秒鐘內發生。傳統的 WAF (Web Application Firewall) 或簡單的 IP Rate Limiting 根本擋不住，因為：

• 合法掩護非法：Agent 的請求通常帶有合法的 API Key，且行為模式在短時間內看起來像是高強度的合法操作。
• 上下文依賴：MCP 的危險在於「上下文」。單看一個「刪除檔案」的請求也許沒問題，但如果這是 Agent 在沒有確認的情況下對 `/etc/` 目錄執行的，那就是災難。
• 頻率爆發：AI 的思考速度遠快於人類，當 Agent 進入「思考-行動-觀察」的循環時，對後端的壓力是指數級上升的。

第一道防線：超越 Bearer Token 的強認證機制

很多開發者在實作 MCP Server 時，習慣直接沿用傳統的 API Key 或簡單的 Bearer Token。Eric 必須說，這在 2026 年是絕對不夠的。如果你的 MCP Server 暴露在網際網路上，任何拿到這個 Token 的人（或 rogue AI）都能為所欲為。

實作基於權限範圍 (Scoped) 的 JWT

我們需要的是能明確定義「這個 Agent 能做什麼」的憑證。不要給一個萬能的 `admin` 權限。我們應該針對不同的 Agent 分配不同的 Scope。

以下是一個在 Laravel 中實作 MCP 認證的中介層範例，我們不僅驗證 Token，還驗證該 Agent 是否有權限執行特定的 MCP Tool：

namespace App\Http\Middleware;

use Closure;
use Illuminate\Http\Request;
use Symfony\Component\HttpFoundation\Response;
use App\Services\McpSecurityService;

class ValidateMcpAgent
{
    protected $securityService;

    public function __construct(McpSecurityService $securityService)
    {
        $this->securityService = $securityService;
    }

    public function handle(Request $request, Closure $next, string $requiredScope): Response
    {
        // 1. 驗證 JWT 是否有效
        $token = $request->bearerToken();
        if (!$token || !$this->securityService->isValidToken($token)) {
            return response()->json(['error' => 'Unauthorized Agent'], 401);
        }

        // 2. 解析 Agent 的身份與權限範圍
        $agentIdentity = $this->securityService->getAgentIdentity($token);
        
        // 3. 檢查是否具備當前 MCP Tool 所需的 Scope
        // 例如：'filesystem:read' 或 'database:write'
        if (!in_array($requiredScope, $agentIdentity->scopes)) {
            // 記錄越權嘗試，這通常是 Agent 出錯或被注入攻擊的徵兆
            $this->securityService->logSecurityEvent(
                'scope_violation',
                $agentIdentity->id,
                "Tried to access {$requiredScope}"
            );
            
            return response()->json([
                'error' => 'Insufficient Scope',
                'message' => "Your agent context does not allow [{$requiredScope}] actions."
            ], 403);
        }

        return $next($request);
    }
}

這段程式碼的重點在於Log 記錄。當一個 Agent 嘗試做它權限以外的事情時，這往往不是單純的權限錯誤，而是 Prompt Injection 攻擊的訊號。你的監控系統應該要在這時候發出警報。

第二道防線：智慧型頻率限制 (Intelligent Rate Limiting)

傳統的「每分鐘 60 次請求」對 AI Agent 來說毫無意義。一個複雜的 Agent 任務可能需要在一秒內發出 10 個查詢請求，然後沈默 30 秒進行推理。如果你設得太嚴，Agent 會卡住；設得太鬆，你的資料庫會被打掛。

引入「消耗點數」概念 (Cost-Based Throttling)

在 MCP 架構中，我們應該採用「權重計費」的限流策略。讀取一行 Log 可能消耗 1 點，但執行一次 SQL Update 可能消耗 50 點。我們限制的是「點數」而非「請求次數」。

此外，針對 AI 的特性，我們需要實作「冷靜期機制」 (Cooldown Mechanism)。如果一個 Agent 在極短時間內連續觸發錯誤（例如連續 5 次 Tool Call 失敗），系統應該強制該 Agent 暫停，避免它進入死迴圈消耗資源。

以下是使用 Redis 實作 Token Bucket 演算法並結合冷靜期的概念代碼：

use Illuminate\Support\Facades\Redis;

class McpRateLimiter
{
    public function checkLimit(string $agentId, string $toolType, int $cost): bool
    {
        $key = "mcp_limit:{$agentId}";
        $cooldownKey = "mcp_cooldown:{$agentId}";

        // 1. 檢查是否在冷靜期中
        if (Redis::exists($cooldownKey)) {
            return false;
        }

        // 2. 獲取當前桶中的代幣數量
        $currentTokens = Redis::get($key) ?? 1000; // 預設滿桶 1000 點

        if ($currentTokens < $cost) {
            // 點數不足，觸發冷靜期，強制 Agent 暫停 60 秒
            // 這是為了防止 AI 在資源耗盡後仍瘋狂重試
            Redis::setex($cooldownKey, 60, 'true');
            return false;
        }

        // 3. 扣除點數
        Redis::decrby($key, $cost);
        return true;
    }

    public function reportFailure(string $agentId)
    {
        // 如果 Agent 連續失敗，增加它的懲罰權重
        // 實作邏輯：記錄失敗次數，達到閾值則進入更長的冷靜期
        // ...
    }
}

第三道防線：Human-in-the-Loop 與審計日誌

即使有了認證與限流，有些操作仍然太過危險，不能完全交給 AI。在 MCP 架構中，我們可以在後端實作「需要批准」的邏輯。

當 Agent 請求一個高風險工具（例如 `deploy_to_production` 或 `drop_table`）時，後端不應立即執行，而是回傳一個特殊的狀態碼或訊息，告訴 Agent：「請求已受理，等待人類管理員批准」。同時，後端透過 Slack 或 LINE 發送確認訊息給工程師。

這在 2026 年的 DevOps 流程中至關重要。我們希望 AI 幫我們寫 Code，但不希望它在週五下午五點自動把測試版推上正式機。

Eric 的實戰小囉嗦

老實說，實作這些防線真的很麻煩。你可能會覺得：「我只是想串個 Claude 來幫我整理報表，有必要這麼誇張嗎？」相信我，有必要。我看過太多案例，因為沒有做輸出過濾和頻率限制，導致 Agent 被 Prompt Injection 攻擊，把內部的敏感資料一股腦地吐給惡意使用者，或者是因為一個邏輯 Bug，Agent 在一小時內燒掉了公司一個月的 API 預算。

MCP 是一個強大的協議，它讓 AI 真正落地進入我們的業務流程。但強大的力量伴隨著巨大的責任（還有潛在的帳單）。把後端資安做好，你才能安心地讓這些數位員工為你賣命，而不是成為你的惡夢。

希望這篇文章能幫你在構建 AI Agent 的路上少踩幾個坑。如果你對這些架構還有疑問，或者需要針對企業內部進行 MCP 安全性審計，歡迎隨時找我們聊聊。

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