{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/uyazvimost-v-mcp-servere-github-privodyashhaya-k-utechke-informaczii-iz-privatnyh-repozitoriev","title":{"rendered":"Vulnerabilit\u00e0 nel server MCP di GitHub che porta a una possibile fuga di informazioni da repository privati","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Nel server GitHub MCP, un'implementazione del protocollo MCP (Model Context Protocol) di GitHub, \u00e8 stata individuata una vulnerabilit\u00e0 che consente di estrarre dati dai repository privati degli utenti che utilizzano assistenti AI per automatizzare il lavoro con i repository. <\/p>\n
Il protocollo MCP \u00e8 progettato per connettere i modelli AI a diverse fonti di dati. Il server GitHub MCP offre un'integrazione fluida tra grandi modelli linguistici e l'API di GitHub, fornendo a questi modelli un contesto aggiuntivo estraendo dati dai repository GitHub. I modelli che utilizzano MCP possono essere impiegati per automatizzare determinate azioni su GitHub, come l'analisi dei messaggi di errore. <\/p>\n
La vulnerabilit\u00e0 risiede nel fatto che attraverso l'interazione con un modello linguistico di grandi dimensioni collegato a GitHub \u00e8 possibile ottenere informazioni riservate sull'utente che ha collegato l'agente AI al proprio account GitHub. L'attaccante pu\u00f2 pubblicare in un repository pubblico, per il quale viene utilizzata un'automazione basata su un modello linguistico di grandi dimensioni, un apposito report sul problema (issue). Dopo l'attivazione, il modello generer\u00e0 una pull request con una soluzione proposta. Di conseguenza, se il problema riguarda repository privati o dati riservati, il modello potrebbe rivelare informazioni nella pull request proposta.
<\/center> <\/p>\n
Ad esempio, \u00e8 stato inviato un messaggio di errore che lamentava l'assenza dell'autore nel file README. Come soluzione, nel messaggio \u00e8 stato suggerito di aggiungere al README informazioni sull'autore e un elenco di tutti i repository con cui l'autore ha lavorato. Di conseguenza, il modello ha creato una pull request con informazioni contenenti dati personali dell'autore, estratti da un repository privato, oltre a un elenco di repository privati disponibili. Nella fase successiva, attraverso un'interazione simile con il modello, \u00e8 possibile ottenere anche dati da un specifico repository privato. <\/p>\n
Per attivare l'agente AI, \u00e8 necessario che il proprietario del repository dia l'ordine di analizzare i messaggi di errore. Se GitHub \u00e8 collegato al servizio AI Claude, \u00e8 sufficiente che il proprietario del repository invii all'assistente AI una richiesta del tipo \u00abguarda le issue nei miei repository open source e risolvile\u00bb. Dopo di che, l'assistente AI attiver\u00e0 l'integrazione MCP configurata con il proprio account GitHub e eseguir\u00e0 le istruzioni contenute nei messaggi di errore. \n Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
![\"Vulnerabilit\u00e0](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/d90869cf9ba87f9fe8691181c703288f.png\")
<\/center> <\/p>\n