{"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\/es\/blog\/news\/uyazvimost-v-mcp-servere-github-privodyashhaya-k-utechke-informaczii-iz-privatnyh-repozitoriev","title":{"rendered":"Vulnerabilidad en el servidor MCP de GitHub que conduce a la filtraci\u00f3n de informaci\u00f3n de repositorios privados","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
En el servidor MCP de GitHub, implementaci\u00f3n del protocolo MCP (Model Context Protocol) de GitHub, se ha identificado una vulnerabilidad que permite extraer datos de repositorios privados de usuarios que utilizan asistentes de AI para automatizar el trabajo con los repositorios. <\/p>\n
El protocolo MCP est\u00e1 dise\u00f1ado para conectar modelos de AI con diversas fuentes de datos. El servidor MCP de GitHub ofrece una integraci\u00f3n fluida de grandes modelos de lenguaje con la API de GitHub y proporciona a estos modelos un contexto adicional al extraer datos de los repositorios de GitHub. Los modelos que utilizan MCP pueden emplearse para automatizar ciertas acciones en GitHub, por ejemplo, para el an\u00e1lisis de mensajes de error. <\/p>\n
La esencia de la vulnerabilidad radica en que a trav\u00e9s de la interacci\u00f3n con un modelo de lenguaje grande conectado a GitHub, se pueden obtener datos confidenciales sobre el usuario que ha vinculado un agente de AI a su cuenta de GitHub. Un atacante puede publicar en un repositorio p\u00fablico, que est\u00e1 sujeto a automatizaci\u00f3n basada en un modelo de lenguaje grande, un informe de problema (issue) espec\u00edficamente dise\u00f1ado. Tras su activaci\u00f3n, el modelo generar\u00e1 una pull request con una soluci\u00f3n propuesta. Por lo tanto, si el problema concierne a repositorios privados o datos confidenciales, el modelo podr\u00eda revelar informaci\u00f3n en la pull request propuesta.
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Por ejemplo, se envi\u00f3 un mensaje de error quej\u00e1ndose de que el archivo README no mencionaba al autor. Como soluci\u00f3n, el mensaje propon\u00eda agregar al README informaci\u00f3n sobre el autor y una lista de todos los repositorios con los que ha trabajado. Como resultado, el modelo cre\u00f3 una pull request que inclu\u00eda informaci\u00f3n personal sobre el autor extra\u00edda de un repositorio privado, as\u00ed como una lista de los repositorios privados existentes. En la siguiente etapa, a trav\u00e9s de una interacci\u00f3n similar con el modelo, se pueden obtener datos de un repositorio privado espec\u00edfico. <\/p>\n
Para activar el agente de IA, es necesario que el propietario del repositorio ordene el an\u00e1lisis de los mensajes de error. En caso de que GitHub est\u00e9 vinculado al servicio de IA Claude, basta con que el propietario del repositorio env\u00ede una solicitud al asistente de IA del tipo \"mira los problemas en mis repositorios de c\u00f3digo abierto y resu\u00e9lvelos\". Despu\u00e9s de eso, el asistente de IA utilizar\u00e1 la integraci\u00f3n de MCP configurada con la cuenta de GitHub y llevar\u00e1 a cabo las instrucciones contenidas en los mensajes de los problemas. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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