- 资讯公开站Ars Technica
MCP for agent-to-agent comms may be the riskiest protocol you've never heard of
- 资讯公开站rss_freightwaves
Flexport 推出面向 AI 智能体的 MCP 服务器以预订货运
Flexport launches MCP Server for AI agents to book freight
- 论文公开站arXiv
A2M：MCP生态中基于轨迹优化的智能体劫持
A2M: Trace-Optimized Agent Hijacking in the MCP Ecosystem
摘要显示，使用MCP协议的智能体依赖语义匹配从第三方服务器选择工具，攻击者可通过控制元数据与输出实施语义供应链攻击。作者提出A2M两阶段黑盒框架：Attraction阶段优化工具元数据以提高调用概率，Manipulation阶段利用执行轨迹精炼对抗性工具返回，引导智能体产生攻击者期望结果。在LiveMCPBench上，针对GLM-4.6优化的直接攻击在四个场景中恶意工具调用率达93.6%，认知拒绝服务下加权token成本升至基线32.4…
意义：揭示MCP工具选择机制的供应链风险，提醒开发者在工具审核与运行时隔离上加强防护。
- 论文公开站arXiv
MidTool：面向智能体工具使用的中期训练数据合成
MidTool: Mid-training Data Synthesis for Agentic Tool Use
摘要显示，MidTool是一个用于智能体工具使用中期训练的开源语料构建流程，整合大规模网页、PDF和代码数据，并利用真实工具API、MCP技能和文档相关工作流合成监督信号。该流程旨在教会模型识别工具功能、从上下文获取参数、组合工具调用工作流并从不完整信息中恢复。在Qwen3-4B-Base和Qwen3-8B-Base上进行中期训练，并配合监督微调和强化学习，MidTool-Mix在BFCL、tau2-Bench和MCP Universe…
意义：为通用工具使用提供专门的中期训练方法，提升模型在真实工具调用场景中的能力，对智能体开发具有重要意义。
