Hoe hackers MCP misbruiken om AI-tools te kapen

TL;DR

Het Model Context Protocol (MCP) wordt snel de standaard om AI-systemen te verbinden met interne tools en data. Maar diezelfde connectiviteit creëert een nieuw aanvalsvlak. Hackers kunnen via prompt injection, tool poisoning en over-privileged access AI-agents manipuleren om gevoelige data te exfiltreren of ongeautoriseerde acties uit te voeren. MCP-security testing en AI systems pentesting worden daarom cruciaal om organisaties te beschermen tegen deze nieuwe aanvalsketen.

Wat is het Model Context Protocol en waarom verandert dit het dreigingslandschap

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard die AI-modellen verbindt met externe tools, data en systemen via een client-server architectuur. Het werd ontwikkeld om AI-assistenten realtime toegang te geven tot interne systemen en workflows.

Door deze integraties kunnen AI-agents taken uitvoeren zoals bestanden ophalen, systemen beheren en API-acties uitvoeren. Maar precies die autonomie maakt MCP een nieuw en krachtig aanvalsvlak.

Omdat AI nu niet alleen antwoorden geeft maar ook acties uitvoert, verschuift security van “model veiligheid” naar “operationele controle”.

Waarom MCP een volledig nieuwe aanvalsketen creëert

Traditionele cyberaanvallen richten zich op applicaties of infrastructuur. MCP-gebaseerde omgevingen introduceren een nieuwe laag: de agent die beslissingen neemt en tools aanstuurt.

Deze architectuur vergroot het attack surface aanzienlijk omdat meerdere systemen, tools en context tegelijk worden gebruikt.

Onderzoek toont dat MCP-integraties kwetsbaar zijn voor verschillende nieuwe aanvalsvectoren zoals tool poisoning en privilege escalation.

De belangrijkste MCP security risico’s

Prompt injection via tools

Aanvallers kunnen input manipuleren zodat een AI-agent ongewenste tool acties uitvoert of data vrijgeeft.

Dit kan leiden tot datalekken of ongeautoriseerde systeemacties.

Tool poisoning

Omdat MCP vertrouwt op tool beschrijvingen kunnen aanvallers kwaadaardige instructies verbergen in tool metadata.

Hierdoor kan een AI onbewust gevoelige data exfiltreren.

Over-privileged access

Onjuiste configuraties kunnen AI-agents toegang geven tot te brede rechten, waardoor een compromittering grote impact heeft.

Credential en token theft

MCP servers gebruiken vaak API keys en tokens. Als deze gestolen worden kunnen aanvallers toegang krijgen tot meerdere systemen tegelijk.

Supply chain risico’s

Omdat MCP third-party tools integreert kan een gecompromitteerde tool de hele omgeving beïnvloeden.

Van kwetsbaarheid naar exploit: hoe een MCP aanval eruit ziet

Een typische aanvalsketen ziet er als volgt uit:

1. Aanvaller injecteert een prompt of tool instructie
2. AI-agent roept een tool aan met verhoogde privileges
3. Data wordt geëxfiltreerd of acties worden uitgevoerd
4. Monitoring detecteert niets omdat de actie legitiem lijkt

Dit type aanval wordt vaak omschreven als een “confused deputy” scenario waarbij de AI handelt met meer rechten dan de gebruiker.

Waarom klassieke security controles niet meer volstaan

Veel bestaande security modellen gaan uit van voorspelbare systemen en duidelijke gebruikersacties.

Maar AI-agents nemen autonoom beslissingen en combineren context uit meerdere bronnen.

Hierdoor ontstaan risico’s zoals:

• onvoorspelbaar gedrag
• context leakage
• chained exploits
• real-time privilege misbruik

Dit betekent dat organisaties nieuwe testmethodes nodig hebben die focussen op gedrag en interacties in plaats van alleen code.

MCP en de opkomst van agent compromise

De grootste AI security dreiging vandaag is het compromitteren van autonome agents. Wanneer agents toegang hebben tot data en tools kunnen ze misbruikt worden om ongeautoriseerde acties uit te voeren of gevoelige informatie vrij te geven.

Dit maakt agent security een kernonderdeel van moderne cybersecurity strategieën.

Hoe organisaties zich kunnen beschermen tegen MCP risico’s

Een effectieve aanpak combineert governance, identity controls en gespecialiseerde testing.

Inventariseer AI en agent integraties

Breng alle MCP servers, tools en connectors in kaart.

Beperk privileges

Gebruik least privilege en just-in-time access.

Monitor gedrag

Detecteer afwijkende tool calls en context gebruik.

Test AI workflows

Simuleer aanvallen zoals prompt injection en tool misuse.

Waarom AI systems pentesting essentieel wordt

Net zoals applicatie pentesting standaard werd voor software, wordt AI systems testing cruciaal voor organisaties die agentic workflows gebruiken.

Door AI workflows en tool integraties actief te testen kunnen organisaties risico’s detecteren voordat ze misbruikt worden.

Wil je inzicht in hoe kwetsbaar je AI-integraties zijn en welke aanvalspaden mogelijk zijn, ontdek onze aanpak inzake pentesting voor AI systemen.

MCP, AI security en compliance

Nieuwe regelgeving zoals de EU AI Act en NIS2 verwachten dat organisaties controle hebben over AI risico’s en integraties.

Omdat MCP directe toegang geeft tot data en systemen zal security testing van agent workflows een belangrijk onderdeel worden van compliance audits.

De toekomst van cybersecurity: van systemen beveiligen naar gedrag controleren

De opkomst van agentic AI betekent dat security niet langer alleen draait om infrastructuur en applicaties.

De focus verschuift naar:

• identity en trust
• controle over agent gedrag
• monitoring van autonome beslissingen
• governance van tool ecosystemen

Organisaties die dit begrijpen zullen beter voorbereid zijn op de volgende generatie cyberdreigingen.

Conclusie

Het Model Context Protocol maakt krachtige AI-integraties mogelijk, maar introduceert tegelijk een nieuwe aanvalsketen die organisaties nog onvoldoende begrijpen.

Prompt injection, tool poisoning en privilege escalation tonen aan dat AI-agents een nieuw attack surface vormen dat traditionele security modellen overstijgt.

Door AI systems en agent workflows actief te testen en te monitoren kunnen organisaties deze risico’s beheersen en veilig blijven in een wereld waar AI niet alleen denkt maar ook handelt.

Veelgestelde vragen

Wat is MCP in cybersecurity

Het Model Context Protocol is een standaard die AI-modellen verbindt met externe tools en systemen.

Waarom is MCP een security risico

Omdat AI-agents acties kunnen uitvoeren met toegang tot data en systemen kan misbruik grote impact hebben.

Wat is tool poisoning

Een aanval waarbij kwaadaardige instructies verborgen worden in tool metadata.

Hoe bescherm je AI agents

Door identity controls, monitoring en gespecialiseerde AI security testing.