Trusted MCP：火山引擎推出的可信模型上下文协议，强化组件身份验证与端到端通信安全
一、Trusted MCP是什么？
Trusted MCP（Trusted Model Context Protocol，可信模型上下文协议）是火山引擎推出的开源项目，其核心是在标准MCP协议基础上，为AI服务组件间的通信增加“信任机制”。
标准MCP协议是AI领域用于模型上下文交互的通用规范，就像“AI组件对话的语法规则”，确保不同组件（如调用方Client、服务提供方Server、协调方Host）能顺畅交换信息。但标准MCP未解决“对话双方是否可信”“对话内容是否被篡改”等安全问题——比如，恶意组件可能伪装成合法Server骗取数据，或拦截传输中的指令进行篡改。
Trusted MCP的作用，就是给这套“语法规则”加上“安全补丁”：通过身份验证让组件证明“我是谁”，通过加密技术让对话“只有双方能懂”，通过远程证明（在机密环境中）确保“对方运行在安全环境中”。简单说，它让AI组件间的通信从“裸聊”变成“加密且验明身份的对话”，从根本上防范身份伪造、数据泄露、流量劫持等风险。
二、功能特色
Trusted MCP的核心价值在于对标准MCP的“安全增强”和“场景适配”，具体特色如下：
1. 组件身份双向验真，杜绝“冒名顶替”
所有参与通信的组件（Client、Server）必须通过“公私钥签名”证明身份：
Server启动时会用自己的私钥生成“身份证书”，Client通过预存的Server公钥验证证书合法性，确认“对方确实是我要找的Server”；
反之，Client也会向Server提交身份证明，避免恶意Client伪造请求。
这种“双向验证”机制，从源头杜绝了恶意组件伪装成合法角色混入通信的风险。
2. 端到端数据加密，防止“窃听篡改”
通信过程中，所有数据（包括请求指令、模型响应、上下文信息）会经过两层保护：
传输加密：用AES-256对称加密算法对数据加密，只有通信双方持有会话密钥才能解密，即使被第三方拦截也无法读取内容；
完整性校验：每条消息都会附加“数字指纹”（SHA-256哈希值），接收方通过比对指纹确认数据未被篡改（比如恶意修改模型返回结果）。
3. 双环境部署，兼顾“灵活与安全”
Trusted MCP支持两种部署模式，满足不同场景的安全需求，具体对比如下表：
| 部署环境 | 核心安全能力 | 性能影响 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 普通环境 | 身份验证+数据加密+完整性校验 | 微乎其微（毫秒级） | 开发调试、内部测试、非敏感场景 |
| 机密计算环境 | 普通环境能力+远程证明验证 | 首次连接延迟1-2秒，后续无影响 | 生产环境、医疗/金融等敏感数据处理 |
表：Trusted MCP部署环境对比
其中，“远程证明”是机密环境的核心增强：它能验证通信对端是否运行在“可信机密计算环境”（如火山引擎AICC平台）中——简单说，就是确认对方的硬件和软件未被篡改，从底层确保服务“本身是安全的”。
4. 低代码集成，兼容“现有MCP应用”
开发者无需重构现有基于MCP的代码，仅需替换少量初始化逻辑即可启用Trusted MCP。例如，原MCP代码中用FastMCP创建服务，替换为TrustedMCP类后，所有安全功能会自动生效，学习成本极低。
5. 深度适配火山生态，降低“落地门槛”
与火山引擎AICC（机密计算平台）、火山方舟（大模型服务平台）无缝对接：
可直接调用火山方舟的大模型API，无需额外开发适配逻辑；
在火山AICC环境中部署时，远程证明验证可直接复用平台的可信基础设施，无需自建验证服务。
三、技术细节
Trusted MCP的安全能力基于成熟的密码学和机密计算技术实现，核心技术逻辑如下：
1. 身份验证：公私钥体系如何“验明正身”？
采用RSA 4096位非对称加密算法实现身份验证，流程如下：
密钥生成：每个组件（Client/Server）生成一对公私钥——私钥像“身份证原件”，必须本地安全存储（如加密硬盘、密钥管理服务）；公钥像“身份证复印件”，可公开给通信对端。
签名与验证：组件发送消息时，会用私钥对“身份信息（如服务名称、版本）+ 消息内容”进行签名；接收方用对端的公钥解密签名，若解密结果与消息内容一致，则确认身份合法。
这种机制的核心优势是：公钥无法伪造私钥签名，因此只要公钥是可信的（如预先通过安全渠道获取），就能100%确认对端身份。
2. 数据传输安全：加密与校验如何“双保险”？
数据从发送到接收需经过3个步骤：
会话密钥协商：通信建立初期，Client和Server用RSA算法交换“临时密钥”，最终协商出一个对称会话密钥（AES-256密钥）——这个过程中，即使临时密钥被拦截，第三方也无法破解会话密钥；
数据加密：用会话密钥对实际数据（如用户提问、模型回答）加密，生成“密文”；
完整性校验：对密文计算SHA-256哈希值（“数字指纹”），并将密文和哈希值一起发送。
接收方收到后，先比对哈希值确认密文未被篡改，再用会话密钥解密得到原始数据，确保“内容真实且只有自己能懂”。
3. 远程证明（机密环境）：如何确认“对方在安全环境中”？
在火山引擎AICC等机密计算环境中，Trusted MCP通过“远程证明”验证对端环境的可信度，流程如下：
Server生成证明：运行在机密环境中的Server，会向环境的硬件安全模块（如Intel SGX的Enclave）请求“证明报告”，报告包含：硬件厂商签名（证明硬件可信）、Server代码哈希（证明代码未被篡改）、环境配置信息（如内存加密状态）；
Client验证证明：Client收到报告后，通过火山引擎AICC的“验证服务”（第三方可信机构）确认报告合法性——若验证通过，说明Server确实运行在“未被篡改的机密环境”中，可安全通信；若未通过，则拒绝连接。
这种机制从硬件层确保Server的运行环境“干净”，即使Server被恶意攻击，攻击者也无法获取内存中的敏感数据（如会话密钥、用户隐私）。
4. 代码架构：核心模块如何分工？
项目代码结构清晰，核心模块如下：
bytedance/jeddak_trusted_mcp/：主模块，包含TrustedMCP类，封装了身份验证、安全通道创建等核心逻辑，是开发者直接调用的入口；bytedance/jeddak_secure_channel/：安全通道模块，实现会话密钥协商、数据加解密、哈希校验等功能，是通信安全的“执行层”；bytedance/tks/：密钥管理模块，负责加载公私钥、存储会话密钥，支持与火山KMS（密钥管理服务）集成；demo/：示例代码目录，包含普通环境（server.py/local_client.py）和机密环境（aicc_server.py/aicc_client.py）的可运行案例，方便开发者快速上手。
四、应用场景
Trusted MCP适用于所有基于MCP协议的AI交互场景，尤其在以下场景中能发挥核心价值：
1. 大模型服务调用：保护用户隐私与服务可信性
当用户通过Client调用第三方大模型Server时（如调用火山方舟的豆包大模型），Trusted MCP可解决三大问题：
防止“钓鱼Server”：用户Client通过身份验证确认对接的是官方Server，避免被伪造服务骗取提问内容；
保护“敏感提问”：用户的医疗咨询、金融决策等隐私问题经加密传输，即使传输链路被监控，第三方也无法解密；
确保“结果真实”：模型返回的回答经完整性校验，避免被恶意篡改（如修改投资建议、诊断结果）。
2. 多智能体协作：防止恶意智能体混入系统
在多智能体系统中（如企业内部的客服智能体、数据分析智能体、审批智能体协同工作），Trusted MCP可：
验证每个智能体的身份（如“客服智能体A”“数据分析智能体B”），防止未授权智能体接入；
加密智能体间的交互数据（如用户投诉内容、分析结果），避免敏感信息在内部流转时泄露；
确保指令传达准确（如“审批通过”指令未被篡改），保障业务流程可靠。
3. 敏感行业AI服务：满足合规与隐私保护要求
在医疗、金融、政务等对数据安全要求极高的行业：
医疗场景：患者病历数据在AI诊断系统（Server）与医院Client间加密传输，且Server运行在机密环境中，符合《个人信息保护法》对医疗数据的保护要求；
金融场景：用户交易数据在AI风控模型（Server）与银行Client间传输时，通过远程证明确保模型运行环境未被篡改，避免风控规则被恶意绕过；
政务场景：企业申报数据在AI审核系统与政务平台间加密交互，防止数据泄露或被篡改，保障政务流程公正。
4. 跨组织AI能力共享：安全对接外部服务
当企业需要调用外部合作伙伴的AI能力（如第三方的图像识别、自然语言处理服务）时，Trusted MCP可：
通过身份验证确认合作方的合法性（避免对接“假服务”）；
加密传输企业的业务数据（如待识别的图像、待分析的文本），防止商业机密泄露；
验证合作方服务的运行环境（通过远程证明），确保其AI模型未被植入恶意逻辑（如窃取数据的后门）。
五、使用方法
Trusted MCP基于Python开发，推荐使用uv（高性能Python包管理工具）管理环境，以下是详细使用步骤：
1. 环境准备
安装Python 3.11及以上版本（需支持机密计算相关库的编译）；
安装
uv# 适用于Linux/macOS，Windows可参考uv官方文档 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
克隆项目代码：
git clone https://github.com/volcengine/AICC-Trusted-MCP.git cd AICC-Trusted-MCP
2. 编译与安装SDK
Trusted MCP提供Python SDK，可通过uv编译安装：
# 编译SDK（生成dist目录下的安装包） uv build # 安装SDK到当前环境 uv add bytedance_jeddak_trusted_mcp # 或直接通过uv sync一键完成依赖安装和SDK编译（推荐） uv sync
3. 代码集成：从标准MCP迁移到Trusted MCP
只需替换服务初始化代码，原有业务逻辑（如发送请求、处理响应）无需修改，示例如下：
| 标准MCP代码（不安全） | Trusted MCP代码（安全增强） |
|---|---|
python<br># 导入标准MCP模块<br>from mcp.server.fastmcp import FastMCP<br># 创建普通服务<br>mcp_server = FastMCP(name="医疗诊断服务")<br># 定义接口（示例）<br>@mcp_server.endpoint("diagnose")<br>def diagnose(medical_record: str):<br> return ai_model.analyze(medical_record)<br> | python<br># 导入Trusted MCP模块<br>from bytedance.jeddak_trusted_mcp import TrustedMCP<br># 创建可信服务（自动启用身份验证和加密）<br>trusted_server = TrustedMCP(name="医疗诊断服务")<br># 接口定义完全不变<br>@trusted_server.endpoint("diagnose")<br>def diagnose(medical_record: str):<br> return ai_model.analyze(medical_record)<br> |
表：标准MCP与Trusted MCP代码对比
4. 部署与运行
根据场景选择部署环境，以下是两种环境的详细步骤：
（1）普通环境部署（开发调试用）
适合功能验证、内部测试等非敏感场景，无需依赖机密计算资源。
生成密钥对（每个组件需独立密钥）：
# 生成Server私钥（保存到本地，权限设置为仅当前用户可读写） openssl genrsa -out ./server_private.pem 4096 # 从Server私钥导出公钥（提供给Client验证身份） openssl rsa -pubout -in ./server_private.pem -out ./server_public.pem # 生成Client私钥和公钥（步骤同上） openssl genrsa -out ./client_private.pem 4096 openssl rsa -pubout -in ./client_private.pem -out ./client_public.pem
启动Server：
# 配置说明： # --private-key：Server私钥路径 # --public-key-path：Client公钥路径（用于验证Client身份） # --host/--port：服务地址和端口 uv run python demo/server.py \ --private-key ./server_private.pem \ --public-key-path ./client_public.pem \ --host 0.0.0.0 --port 8000
启动Client：
# 配置说明： # --server-url：Server地址 # --private-key：Client私钥路径 # --server-public-key：Server公钥路径（用于验证Server身份） # 若需调用火山方舟大模型，需设置API密钥 export LLM_API_KEY="your_volc_ark_api_key" uv run python demo/local_client.py \ --server-url http://127.0.0.1:8000/mcp \ --private-key ./client_private.pem \ --server-public-key ./server_public.pem
测试通信：Client启动后，输入测试消息（如“患者发烧38度，咳嗽”），若Server返回加密处理后的响应，说明部署成功。
（2）机密计算环境部署（生产环境用）
需依赖火山引擎AICC平台（提供机密计算实例），适合处理敏感数据。
准备火山资源：
demo/server_config.json（Server配置）：{ "instance_id": "your_aicc_instance_id", "ak": "your_access_key", "sk": "your_secret_key", "region": "cn-beijing", "port": 8000 }demo/client_config.json（Client配置）：{ "server_instance_id": "your_aicc_instance_id", // 需与Server实例ID一致 "ak": "your_access_key", "sk": "your_secret_key", "region": "cn-beijing", "server_url": "http://your_server_ip:8000/mcp" }登录火山引擎控制台，开通AICC服务并创建机密计算实例（参考火山AICC文档）；
获取实例信息：实例ID、AK（访问密钥）、SK（密钥）、区域（如cn-beijing）；
准备配置文件：
在AICC实例中启动Server：
# 需在火山AICC实例内部运行，读取server_config.json uv run python demo/aicc_server.py --config ./demo/server_config.json
启动Client（可在本地或其他环境）：
# 配置火山方舟API密钥（若需调用大模型） export LLM_API_KEY="your_volc_ark_api_key" # 读取client_config.json，自动验证Server的机密环境 uv run python demo/aicc_client.py --config ./demo/client_config.json
验证远程证明：Client启动后，会自动向火山AICC验证服务请求验证Server的环境，若输出“远程证明验证通过”，则表示通信双方均处于可信环境，可安全传输敏感数据。
六、常见问题解答（FAQ）
Trusted MCP会影响原有MCP应用的性能吗？
影响极小。普通环境中，加密和签名操作仅增加毫秒级延迟，对用户体验无感知；机密环境中，首次连接因远程证明会增加1-2秒延迟，但后续通信性能与普通环境一致，适合生产场景。
如何确保公私钥的安全性？
开发环境可临时用本地文件存储密钥，但生产环境必须使用密钥管理服务（如火山引擎KMS）：私钥存储在KMS中，调用时通过API临时获取，避免本地文件泄露风险。
普通环境和机密环境的代码能复用吗？
完全可以。两种环境的业务逻辑代码（如接口定义、数据处理）完全一致，仅配置文件和启动参数不同，便于开发环境到生产环境的无缝迁移。
除了火山方舟，Trusted MCP支持其他大模型平台吗？
支持。Trusted MCP的核心是通信安全，与具体大模型平台无关，只需在Client中修改模型调用的API地址和参数，即可对接其他平台（如OpenAI、阿里云灵积等）。
远程证明失败可能是什么原因？
常见原因包括：Server未运行在火山AICC实例中、实例ID或AK/SK配置错误、实例已过期或被篡改。可通过火山引擎控制台检查实例状态，或查看Client日志中的具体错误信息。
项目的开源许可证是什么？允许商业使用吗？
采用MIT许可证，允许免费使用、修改和商业分发，只需保留原始版权声明和许可证文件，无商业使用限制。
七、相关链接
八、总结
Trusted MCP是火山引擎为解决AI组件通信安全问题推出的开源方案，通过扩展标准MCP协议，提供身份双向验证、端到端数据加密、远程证明等核心能力，可有效防范身份伪造、数据篡改、隐私泄露等风险。它支持普通环境与机密计算环境部署，集成简单且兼容现有MCP应用，适用于大模型服务调用、多智能体协作、敏感行业数据处理等场景。依托火山引擎生态，该项目为AI通信安全提供了实用、低成本的解决方案，且基于MIT许可证开源，便于开发者自由使用和二次开发。
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