公開レジストリに登録されているすべてのMCPサーバー — 11,529台 — を、15言語に跨る200個の正規表現ベースの検出パターンを用いてスキャンしました。ループ内にLLMはなく、クラウド依存もなく、純粋に決定論的な分析です。
見出しの数字: 850台のサーバー（7.4％）がコンプライアンス上の問題を抱えています。これらのうちEU AI Actの文書を持つものは一つもありません。
EU AI Actは2026年8月2日に施行されます — 今から134日です。
Why MCP Servers Matter for EU AI Act
MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIモデルと外部ツールの間のインターフェース層です。AIエージェントがあなたのメールを読み取り、データベースを照会し、コードを実行するとき、それはMCPを経由します。
第6条/アネックスIIIに基づき、個人データを扱う場合や規制対象の領域で運用される場合、これらはコンプライアンス上重要になります。そしてほとんどがそうです。
What We Found
1. Missing Risk Documentation (Art. 9) — 438 servers (51.5%)
最大のカテゴリです。第9条は高リスクAIシステムのリスク管理を文書化することを要求します。
- 187サーバー: ツール記述におけるプロンプトインジェクションの脆弱性
- 156サーバー: 検証されていない外部データフロー
- 127サーバー: エラーハンドリングの文書化なし
実例: 検証なしで任意のパスを受け付けるファイルシステムMCPサーバー。攻撃者が管理するプロンプトを通じてAIエージェントが/etc/passwdを読み取ることが可能です。リスク文書は存在しません。
2. Insufficient Transparency (Art. 13) — 312 servers (36.7%)
第13条は、デプロイ担当者がシステムの出力を解釈できるよう、AIシステムを十分に透明にすることを求めます。
- 134サーバー: 能力の境界が欠如 — ツールは自らができないことを文書化していない
- 107サーバー: 開示なしのクロスオリジンデータアクセス
- 96サーバー: 明示された目的を超えた未公開の機能
3. Robustness Gaps (Art. 15) — 186 servers (21.9%)
第15条は、AIシステムが適切な精度・堅牢性・サイバーセキュリティを達成することを要求します。
- 83サーバー: 過剰な権限要求
- 67サーバー: コマンドインジェクションの脆弱性
- 58サーバー: 設定に露出した認証情報
The Timeline Problem
業界のガイダンスによれば、EU AI Actの完全な適合には32〜56週間かかります：
| Phase | Duration |
|---|---|
| リスク分類 | 2-4週間 |
| ギャップ分析 | 4-8週間 |
| 是正措置 | 12-24週間 |
| 適合性評価 | 8-16週間 |
| 監視設定 | 4-8週間 |
| 最小合計 | 224日 |
134日残っています。 今から始める人には現実的ではありません。
How We Built the Scanner
ループにLLMは含まれていません。理由は次のとおりです：
明らかなアプローチは、別のLLMを使用してプロンプトインジェクションを検出することです。しかしそれは循環的な依存を生みます — 攻撃者がLLMに何を見るかをコントロールします。クイーンズ大学はこれを1,899のMCPサーバーで検証しました。システムプロンプトの制限により攻撃成功率はわずか0.65%減少しました。
代わりに、10段階の前処理パイプラインを使用します：
- Leetspeak正規化 (
1gn0r3→ignore) - ゼロ幅文字の除去 (U+200B, U+FEFF)
- 同形字検出 (キリルа vs ラテンのa)
- Unicode全角正規化
- 埋め込みペイロードのBase64デコード
- HTML実体のアンエスケープ
- ROT13/Caesar検出
- 空白の正規化
- 行を跨ぐ結合
- 文脈を保持した大文字小文字の正規化
次に、9カテゴリ、15言語にわたる200の正規表現パターン。サブ10msの応答時間。262件のテストケースでF1は98.0%です。
決定論的。監査可能。幻覚的な偽陰性はありません。
What You Should Do
If you maintain an MCP server:
- ツール記述に対して自動スキャンを実行する
- 機能を明示的に文書化する（ツールが何をするか、何をしないか）
- すべての入力を検証する — 特にファイルパス、URL、SQL
- サーバーマニフェストにリスクメタデータを追加する
If you deploy MCP servers in production:
- AIエージェントが接続するすべてのMCPサーバーをインベントリする
- アネックスIIIに基づいてリスクレベルで分類する
- 今すぐコンプライアンス評価を開始する — 次の四半期ではなく
If you're a security team:
- MCPはあなたの次の攻撃面です。2015年のAPIのように扱いましょう。
Try It
The scanner is open source (MIT):
- GitHub: github.com/joergmichno/clawguard
- 無料スキャン（アカウント不要）: prompttools.co/shield
- API: prompttools.co/api/v1/
- 完全レポート: prompttools.co/blog/eu-ai-act-mcp-compliance-report-2026
方法論、検出パターン、または自分のMCPサーバーをスキャンする方法について質問がありますか？ コメントをお寄せください — 技術的な詳細について深掘りします。
