该论文首次对真实世界中远程MCP（模型上下文协议）服务器的认证安全性进行了大规模测量研究。MCP正成为连接大语言模型与外部服务的通用接口，尤其是在智能体需要访问用户在线服务（如社交媒体、生产力工具、金融服务）时，远程部署变得越来越重要。然而，MCP客户端与远程服务器之间的认证边界安全尚未得到充分研究。研究团队通过扫描发现了7,973个活跃的远程MCP服务器，其中40.55%的工具暴露无需任何认证。在已认证的服务器中，OAuth是主要的授权机制，但MCP生态系统中的OAuth部署呈现出三个典型特征：开放的客户端环境、动态客户端注册和委托授权。这些特征将MCP部署与传统OAuth区分开来，带来了新的攻击面。基于这一观察，研究者推导出认证缺陷的分类体系，包含三类MCP特有缺陷和传统的OAuth配置错误，共计四大类九种具体缺陷类型。为实现大规模评估，他们设计了一个半自动化检测框架，结合被动流量检查和主动动态探测。对119个可测试的真实世界OAuth使能MCP服务器应用该框架后，发现每个服务器至少存在一种缺陷，共识别出325个缺陷，其中动态客户端注册缺陷影响了96.6%的测试服务器。许多缺陷可导致敏感信息泄露和账户接管。通过负责任的披露，研究者已获得9个CVE编号。该研究揭示了MCP生态系统中普遍存在的认证弱点，强调了加强基于OAuth的远程部署安全性的迫切需求。