摘要
模型上下文协议(MCP)使大语言模型能利用外部工具,但其依赖的自然语言描述常与底层代码实现不一致。本文定义了“描述 - 代码不一致性”(DCI)问题,提出涵盖功能偏差与未声明副作用的分类体系。基于此,开发了结合静态分析与提示工程的 DCIChecker 框架。对两千多个真实服务器的测量显示近 10% 存在不一致,这构成了严重的安全盲区。文章最后提出了增强代理生态系统可靠性的缓解策略。
AI 推荐理由
论文核心研究 MCP 协议下工具描述与代码实现的一致性,直接关乎 Agent 工具使用的可靠性与安全。
研究机构
复旦大学
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