该论文针对大语言模型（LLM）智能体与外部工具服务器之间通信的安全隐患，提出了一种名为“mcp-attested”的安全扩展机制。当前模型上下文协议（MCP）仅标准化了消息交换格式，但缺乏信任基础：主机（host）直接读取工具服务器自声明的工具列表并派发调用，无法限制可用的服务器、敏感级别或允许的工具范围。作者基于一个实际需求——让Enclawed智能体安全地使用谷歌的MCP服务器（Gmail、日历、Drive），在不改动MCP或Enclawed自身工具API的前提下，设计了三层增量机制：（1）服务器在已知URI发布离线签名的权限断言（clearance assertion），主机在首次工具派发前通过锚定的信任根验证该断言；（2）默认拒绝的每服务器工具允许列表，确保接入服务器不等于信任其全部工具；（3）基于特性门控的强制模式，将警告变为硬性拒绝，并将所有决策写入防篡改审计日志。论文给出了线格式、验证算法、安全性分析以及LLM驱动的对抗评估，并以RFC 2119规范形式陈述了模式、验证规则、错误注册、知名URI注册和机器可检查的一致性向量，使其可作为MCP的补充标准被采纳。未扩展的主机将忽略该知名文档，行为与当前完全相同。该研究适合关注LLM安全、MCP协议设计及智能体系统安全的研究者和工程团队阅读。