ITおよびセキュリティリーダーがリスクを見失わずにMCPを活用する方法

編集者注：T以下は、PendoのチーフインフォメーションセキュリティオフィサーであるChuck Keslerによる投稿です。

人工知能は、私がキャリアの中で見てきたどのテクノロジーよりも速く、エンタープライズを変革しています。1990年代のインターネットの登場や2010年代のクラウドコンピューティングの台頭と同様に、私たちの働き方を変革する素晴らしい機会をもたらしています。同時に、新たなリスクや従来のリスクの新たな変形も伴っています。セキュリティリーダーとして、私たちはこれらのリスクを理解・対処しながら、ビジネスを前進させる支援をしたいと考えています。

Pendoでは最近、 モデルコンテキストプロトコル（MCP）というこのバランスを直接探求しています。MCPは、大規模言語モデル（LLM）が真に役立つために必要なシステムやデータと接続する新興標準です。 

このプロセスを通じて、CISOとして、また手を動かすことが好きな生涯のテクノロジストとして、多くのことを学びました。MCPについての私の考え方と、AIの時代を歩むITおよびセキュリティチームにとっての意味をご紹介します。

MCPとは何か、そしてなぜ重要なのか

MCPはAnthropicが開発したオープンプロトコルで、AIモデルがソフトウェアシステムと直接通信できるようにします。LLMのための一種のユニバーサルトランスレーターと考えることができます。つまり、 Salesforce やPendoなどのアプリケーションへの基盤となるAPIコールを排除することで、AIエージェントに外部データソースへのアクセスを提供する、シンプルで標準化された方法です。

実際には、自然言語モデルとAPIの橋渡し役です。MCPサーバーはユーザーの質問を有効なクエリに変換し、データを取得して、LLMが有用な応答を生成できるよう返します。

現在、私たちは社内でMCPを活用し、自社のAI機能がプロダクトデータとよりインテリジェントに「対話」できるようにしています。また、Pendoの新しい外部MCPサーバーを通じてこの技術をお客様にも提供しており、企業のより広いチームが使用するLLM、エージェント、および自動化ツールからプロダクトデータに即座にアクセスできるようになります。 

MCPの真のリスク：アイデンティティと認証

「エージェント型」AIシステムにおける最も重要な問いはシンプルです：それはどのアイデンティティを使用しているのか？

エージェントをビジネスアプリケーションに接続する場合、そのエージェントは通常あなたのアイデンティティのもとで動作する必要があります。つまり、認証トークンまたは認証情報をエージェントと共有する必要があります。これは強力ですが、リスクも伴います。私たち自身でテストしたところ、場合によってはこれらのシステムがあなたとして認証するために、ユーザー名、パスワード、さらにはMFAコードの入力を求めることがあります。認証情報は長期的には保存されませんが、そのプロセス自体が不安感を覚えさせます。

私にとって、非人間ユーザーを想定して設計されていない認証モデルこそが、現在最大の エージェント型AIに関するリスク領域 であり、プロンプトインジェクションやデータ漏洩よりも深刻です。エージェントがどのように認証するか、セッションがどのように分離されるか、そして実際にどの程度のアクセスが必要かを慎重に検討する必要があります。

同じ課題に取り組んでいる他のセキュリティリーダーとの議論でよく話題になるように、これらは新しいリスクではありません。より速く、より予測しにくいコンテキストにおける同じ基本原則に過ぎません。 

構築することで学ぶ

Pendoでは、このテクノロジーを理解する最善の方法は実際に構築することだと判断しました。私のセキュリティチームはこのマインドセットを大切にしており、学習と業務効率化の両方を目的として、過去数年間でいくつかのAIツールを構築してきました。 

今夏、私たちはインターンと協力して独自のMCPサーバーを構築しました。このサーバーは、ツール間のセキュリティワークフローを自動化するために設計されています。日常的に使用できる状態になるまでにはまだ作業が残っていますが、セキュリティチームがMCPの仕組み、そしてその失敗のパターンを学ぶ上で大いに役立ちました。

実践的な経験は不可欠です。理解していないものを守ることはできません。すべてのITやセキュリティのリーダーに、これらの技術についてポリシーを策定しようとする前に、実際に時間をかけて触れてみることをお勧めします。

イノベーションとリスク低減のバランス

私の仕事の一部は、会社が制御を失わずに迅速に動けるよう支援することです。それは、適切なガードレールを設けながら、できる限り「イエス」と言うことを意味します。

たとえば、OpenAIが新機能をリリースすると、私たちのチームはすぐにアクセスしたがります。エンタープライズ向けロールアウトを待つこともあれば、限定的な利用のためにコンシューマー版をサンドボックス化することもあります。重要なのは、好奇心と慎重さのバランスを取ることです。

社内では、従業員が試していることを共有するよう促すことでオープンな文化を育んでいます。専用のAI Slackチャンネルを設け、そこで発見を投稿し合っています。また、自社ツールとデータ損失防止（DLP）およびエンドポイント管理を組み合わせて可視性を維持しています。信頼と可観測性のこの組み合わせこそが、イノベーションを持続可能にするものです。

顧客へのコントロールの提供

すべての顧客がAIに対して同じ安心感を持っているわけではありませんが、それで構いません。PendoのすべてのAI搭載機能はオンまたはオフに切り替えることができます。デフォルトで有効になっているものもあれば、扱うデータや関連するリスクに応じて無効になっているものもあります。

このアプローチは、AIの活用方法について明確さを求めるエンタープライズ顧客との対話から生まれました。それに応えるため、私たちは AIの原則（透明性、顧客の選択、データの責任ある利用を含む）を公開しました。これらの原則を文書化することで、社内外の信頼構築に役立てています。

これからの道

セキュリティリーダーは傍観者でいる余裕はありません。AIで成功する組織は、迅速に学び、チームを横断して連携し、責任を持って適応していく組織です。

私の哲学はシンプルです。技術がどのように機能し、どのように壊れ、どのようにリスクを管理するかを理解することで、ビジネスをより安全に、より速く動かすことができます。それがPendoでMCPを通じて目指していることであり、エンタープライズAIの次の章を切り開く中で、すべてのITおよびセキュリティチームが取り入れられるマインドセットです。

MCPを通じてPendoをLLMツールに接続する方法についてもっと知りたいですか？私たちの Autumnリリース.