AIning yashirin xavfi: Haddan tashqari yuklangan vositalar LLMlarni sekinlashtirmoqda

Model Context Protocol (MCP) serverlari AI ishlab chiquvchilari uchun muhim infratuzilma sifatida paydo bo‘ldi, ular katta til modellari (LLM)ga tashqi vositalarni integratsiya qilish imkonini berib, funksionallik va samaradorlikni oshiradi. Ushbu serverlar vositachilik rolini bajaradi, LLMlarga tashqi ma’lumot manbalari yoki vositalardan to‘g‘ridan-to‘g‘ri kod yozmasdan yoki API integratsiyasiz foydalanish imkonini beradi. Biroq, so‘nggi muhokamalar va tahlillar MCP serverlarining noto‘g‘ri ishlatilishi, ortiqcha o‘rnatilishi va xavfsizlikka oid potentsial xavflar borasida ortib borayotgan xavotirlarni ko‘rsatmoqda, ayniqsa ular to‘g‘ri nazorat qilinmasdan joriy etilganda.

Kommersiyal kod yordamchilari bo‘yicha muhandis Geoffrey Huntley yaqinda yozgan blog postida LLMlarning kontekst oynasiga juda ko‘p MCP vositalarini yuklashning salbiy tomonlarini tahlil qiladi. Huntley Visual Studio Code’da yaqinda bo‘lib o‘tgan tadbirda 128 ta vosita cheklovining olib tashlanishi ishlab chiquvchilar orasida keng chalkashlikka sabab bo‘lganini taxmin qiladi, ularning ko‘pi MCP serverlarini ko‘plab o‘rnatib, ularning ta’sirini tushunmagan. U ta’kidlaydiki, kontekst oynasida ro‘yxatdan o‘tgan har bir vosita tokenlarni iste’mol qiladi, bu esa modelning ishlashiga bevosita ta’sir qiladi. Masalan, fayllar va kataloglarni ko‘rsatuvchi vosita taxminan 93 ta token sarflaydi. Bir nechta vositalar qo‘shilganda, foydalanish mumkin bo‘lgan kontekst oynasi tezda qisqaradi, natijada chiqish sifati pasayadi va kutilmagan xatti-harakatlar yuzaga keladi [1].

Bu muammo vositalar uchun so‘rov va tavsiflarda standartlashuvning yo‘qligi bilan yanada kuchayadi. Turli LLMlar so‘rovlarga har xil tarzda javob beradi. Masalan, GPT-5 katta harflarga duch kelganda ikkilanadi, Anthropic esa ularni urg‘u uchun ishlatishni tavsiya qiladi. Ushbu farqlar vositalarning nomuvofiq ishlashiga va kutilmagan natijalarga olib kelishi mumkin. Bundan tashqari, MCP vositalarida namespace nazoratining yo‘qligi bir nechta vosita bir xil funksiyani bajarganda to‘qnashuv xavfini oshiradi. Agar fayllarni ko‘rsatuvchi ikki vosita ro‘yxatdan o‘tsa, LLM qaysi birini chaqirishini oldindan aytib bo‘lmaydi va bu tizimga noaniqlik kiritadi [1].

Xavfsizlik yana bir dolzarb masala hisoblanadi. Simon Willison o‘zining “The Lethal Trifecta” blog postida AI agentlariga shaxsiy ma’lumotlar, ishonchsiz kontent va tashqi aloqa bilan hech qanday himoyasiz ishlashga ruxsat berish xavfini ta’kidlaydi. Huntley bu borada yaqinda Amazon Q’da sodir bo‘lgan supply chain hujumini misol qilib keltiradi, unda zararli so‘rov tizimni AWS resurslarini o‘chirishga majbur qilgan. U uchinchi tomon MCP serverlarini nazoratsiz joriy etish shunga o‘xshash hodisalar xavfini oshirishini ta’kidlaydi. Aksincha, birinchi tomon yechimlari, ya’ni kompaniyalar o‘z vositalari va so‘rovlarini o‘zlari ishlab chiqqan hollarda, supply chain xavflarini yaxshiroq nazorat qilish imkonini beradi [1].

Qiyinchiliklarga qaramay, MCP serverlarini joriy etish jarayoni tobora soddalashmoqda. Northflank kabi platformalar hozirda MCP serverlarini xavfsiz, avtomatik masshtablanuvchi xizmat sifatida qurish, joriy etish va boshqarish imkonini beradi. Foydalanuvchilar MCP serverlarini FastMCP va Starlette kabi vositalar yordamida konteynerlashlari, so‘ngra avtomatlashtirilgan sog‘liq tekshiruvi va ish vaqti sirlarini qo‘llagan holda joriy etishlari mumkin. Ushbu infratuzilma HTTP/SSE va WebSocket protokollarini qo‘llab-quvvatlaydi, bu esa mijozlarning server bilan qanday ishlashida moslashuvchanlik yaratadi [2].

Kelajakda ishlab chiquvchilar va tashkilotlarga MCP serverlaridan foydalanishda yanada strategik yondashuv tavsiya etiladi. Huntley ishlash va xavfsizlikni saqlash uchun kontekst oynasidagi vositalar sonini cheklash tarafdori. U, shuningdek, vositalarni faqat ish jarayonining tegishli bosqichlarida faollashtirishni — masalan, rejalashtirishda Jira MCP’dan foydalanib, keyin uni o‘chirib qo‘yishni — tavsiya qiladi, bu esa xavflarni kamaytirish va resurslarni optimal taqsimlash imkonini beradi. Ekotizim rivojlanar ekan, MCP serverlari AI asosidagi samaradorlikni oshirish o‘rniga to‘sqinlik qilmasligi uchun standartlashuv va eng yaxshi amaliyotlar muhim ahamiyat kasb etadi [1].

Manba: