{"id":125662,"date":"2025-05-28T15:05:18","date_gmt":"2025-05-28T13:05:18","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/uyazvimost-v-mcp-servere-github-privodyashhaya-k-utechke-informaczii-iz-privatnyh-repozitoriev"},"modified":"2025-05-28T15:05:18","modified_gmt":"2025-05-28T13:05:18","slug":"uyazvimost-v-mcp-servere-github-privodyashhaya-k-utechke-informaczii-iz-privatnyh-repozitoriev","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/uyazvimost-v-mcp-servere-github-privodyashhaya-k-utechke-informaczii-iz-privatnyh-repozitoriev","title":{"rendered":"Sicherheitsanf\u00e4lligkeit im MCP-Server von GitHub, die zu einem Leak von Informationen aus privaten Repositories f\u00fchrt","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Im GitHub MCP Server, der Implementierung des MCP (Model Context Protocol) von GitHub, wurde eine Sicherheitsanf\u00e4lligkeit entdeckt, die es erm\u00f6glicht, Daten aus den privaten Repositories von Nutzern, die AI-Assistenz f\u00fcr die Automatisierung der Arbeit mit Repositories verwenden, zu extrahieren. <\/p>\n
Das MCP-Protokoll dient der Verbindung von AI-Modellen mit unterschiedlichen Datenquellen. Der GitHub MCP Server erm\u00f6glicht eine nahtlose Integration gro\u00dfer Sprachmodelle mit der GitHub-API und bietet diesen Modellen zus\u00e4tzlichen Kontext, indem es Daten aus GitHub-Repositories extrahiert. Modelle, die MCP verwenden, k\u00f6nnen zur Automatisierung bestimmter Aufgaben auf GitHub eingesetzt werden, beispielsweise zur Analyse von Fehlermeldungen. <\/p>\n
Die Kernproblematik der Sicherheitsanf\u00e4lligkeit besteht darin, dass durch die Interaktion mit einem gro\u00dfen Sprachmodell, das mit GitHub verbunden ist, vertrauliche Daten \u00fcber den Nutzer, der einen AI-Agenten mit seinem GitHub-Konto verkn\u00fcpft hat, offengelegt werden k\u00f6nnen. Ein Angreifer k\u00f6nnte in einem \u00f6ffentlichen Repository, das durch Automatisierung auf Basis eines gro\u00dfen Sprachmodells genutzt wird, einen gezielt erstellten Problembericht (issue) ver\u00f6ffentlichen. Nach der Aktivierung w\u00fcrde das Modell einen Pull-Request mit einem L\u00f6sungsvorschlag generieren. Folglich kann das Modell bei Problemen, die private Repositories oder vertrauliche Daten betreffen, Informationen im vorgeschlagenen Pull-Request offenlegen.
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Als Beispiel wurde eine Fehlermeldung eingesendet, in der beanstandet wurde, dass der Autor im README-Dokument nicht angegeben ist. Als L\u00f6sung wurde im Bericht vorgeschlagen, Informationen \u00fcber den Autor und eine Liste aller Repositories, mit denen der Autor gearbeitet hat, in das README aufzunehmen. Letztendlich generierte das Modell einen Pull-Request mit Informationen, die pers\u00f6nliche Daten des Autors aus dem privaten Repository enthielten, sowie eine Liste der vorhandenen privaten Repositories. In einem n\u00e4chsten Schritt k\u00f6nnten durch eine \u00e4hnliche Interaktion mit dem Modell auch Daten aus einem bestimmten privaten Repository abgerufen werden. <\/p>\n
Um den KI-Agenten zu aktivieren, muss der Repository-Inhaber den Befehl zur Analyse der Fehlermeldungen geben. Falls GitHub mit dem KI-Service Claude verbunden ist, reicht es aus, dass der Repository-Inhaber eine Anfrage an den KI-Assistenten sendet, wie zum Beispiel \u201eSieh dir die Issues in meinen \u00f6ffentlichen Repositories an und behebe sie\u201c. Danach aktiviert der KI-Assistent die konfigurierte MCP-Integration mit dem GitHub-Konto und f\u00fchrt die in den Problemmeldungen enthaltenen Anweisungen aus. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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