{"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\/news\/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 fuga di informazioni dai repository privati","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Nel GitHub MCP Server, implementazione del protocollo MCP (Model Context Protocol) di GitHub, \u00e8 stata identificata 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 collegare i modelli AI a diverse fonti di dati. Il GitHub MCP Server offre un'integrazione fluida dei grandi modelli linguistici con l'API di GitHub e fornisce a questi modelli un contesto aggiuntivo, estraendo dati dai repository GitHub. I modelli che utilizzano MCP possono essere applicati per automatizzare determinate azioni su GitHub, ad esempio, per analizzare i messaggi di errore. <\/p>\n
Il fulcro della vulnerabilit\u00e0 \u00e8 che, attraverso l'interazione con un grande modello linguistico collegato a GitHub, \u00e8 possibile ottenere l'esposizione di dati riservati sull'utente che ha collegato un agente AI al proprio account GitHub. L'attaccante pu\u00f2 pubblicare in un repository pubblico, per il quale si applica l'automazione basata su un grande modello linguistico, un report di problemi (issue) opportunamente formattato. Una volta attivato, il modello generer\u00e0 una pull request con una soluzione proposta. Pertanto, se la questione riguarda repository privati o dati riservati, il modello pu\u00f2 rivelare informazioni nella pull request proposta.
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Ad esempio, \u00e8 stato inviato un messaggio di errore lamentando che nel file README non era indicato l'autore. Come soluzione, nel messaggio \u00e8 stato proposto di aggiungere nel README le informazioni sull'autore e un elenco di tutti i repository con cui l'autore ha lavorato. In definitiva, il modello ha creato una pull request con informazioni che includevano dati personali sull'autore, estratti da un repository privato, oltre a un elenco dei repository privati esistenti. Nella fase successiva, attraverso un'interazione simile con il modello, \u00e8 possibile ottenere anche dati da un repository privato specifico. <\/p>\n
Per attivare l'agente AI, \u00e8 necessario che il proprietario del repository dia il comando per analizzare i messaggi di errore. Nel caso in cui GitHub sia collegato al servizio AI Claude, \u00e8 sufficiente che il proprietario del repository invii all'assistente AI una richiesta del tipo \"dai un'occhiata alle issue nei miei repository open source e risolvile\". Dopo di che, l'assistente AI attiver\u00e0 l'integrazione MCP configurata con l'account GitHub e eseguir\u00e0 le istruzioni contenute nei messaggi riguardanti i problemi. \n Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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