Uso do protocolo MCP cresce 375% e eleva risco de vazamento de dados de empresas por I.A; entenda os riscos

Um levantamento da Netskope Threat Labs mostra que o uso do protocolo MCP disparou nas empresas ao longo de 2026, ampliando o risco de vazamento de dados sensíveis por sistemas de inteligência artificial.

🔍 MCP: sigla para Model Context Protocol, padrão aberto que conecta modelos de IA a fontes externas de dados e ferramentas corporativas, permitindo que agentes e chatbots acessem informações armazenadas em sistemas internos das empresas.

Segundo a Netskope, o número de usuários do MCP cresceu 250% e o volume de transações aumentou 375% apenas nas últimas dez semanas analisadas pelo estudo. O levantamento considera exclusivamente o uso remoto do protocolo, quando o agente de IA se conecta a um servidor hospedado na internet, fora da rede interna da organização.

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Ainda de acordo com a Netskope, esse crescimento acompanha a expansão geral do uso corporativo de inteligência artificial. Na organização mediana, o percentual de funcionários que utilizam aplicativos de IA semanalmente saltou de 34% para 59% ao longo do último ano. Entre as empresas do quartil superior, esse índice já chega a 77% da base de usuários.

Governança de IA muda de discovery para controle transacional

De acordo com o relatório, a estratégia de segurança corporativa em torno da inteligência artificial passou por uma mudança de foco em 2026. Antes concentrada na descoberta reativa de aplicativos de IA não autorizados, conhecidos como shadow AI, a área de segurança agora avança para a governança ativa de agentes autônomos.

Essa transição, segundo a Netskope, é impulsionada pela proliferação de IA agêntica somada à adoção do MCP, que ampliou a superfície de risco das empresas para além da simples exfiltração de dados via prompts.

Violações downstream mais que dobram em um ano

O estudo identifica dois tipos principais de violação de política de dados relacionadas ao uso de IA nas empresas. As violações upstream ocorrem quando um usuário ou agente envia dados sensíveis a um sistema de IA sem autorização, prática associada a colaboradores que buscam ganho de produtividade sem conhecimento das políticas internas.

Já as violações downstream acontecem quando o próprio sistema de IA retorna dados que a política da organização proíbe o usuário ou agente de acessar. Conforme a Netskope, esse tipo de violação está diretamente ligado ao uso de MCP, geração aumentada por recuperação (RAG) e modelos personalizados treinados com dados proprietários.

🔍 Upstream e downstream: no contexto de segurança de IA, upstream se refere aos dados que o usuário ou agente envia para o sistema de inteligência artificial, enquanto downstream se refere às informações que o próprio sistema de IA retorna como resposta.

Segundo o levantamento, as violações downstream mais que dobraram no último ano, passando de 12 para 31 por semana na organização média. Entre as empresas do quartil superior, o índice saltou de 72 para 206 ocorrências semanais no mesmo período.

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Quanto ao tipo de informação exposta nas violações upstream, a Netskope aponta que dados regulados e código-fonte respondem cada um por 35% dos casos, seguidos por propriedade intelectual, com 20%. Senhas e chaves de acesso, geralmente embutidas em trechos de código ou arquivos de configuração enviados a aplicativos de IA, somam os 10% restantes.

Agentes de codificação ampliam a interconexão de sistemas

Entre os principais responsáveis pelo aumento do tráfego MCP estão os agentes de codificação autônomos, apontados pela Netskope como um dos motores da atual explosão de uso da tecnologia. De acordo com o relatório, ferramentas como Claude Code e Codex figuram entre os clientes mais utilizados para conexão a servidores MCP.

A Netskope também identificou que 75% das organizações já utilizam o Claude Code e 58% utilizam o Codex, percentuais que eram praticamente irrelevantes um ano atrás. Segundo a empresa, esse crescimento acelerado amplia riscos associados à execução de código malicioso, à injeção de comandos maliciosos em sistemas de IA e ao vazamento de dados sensíveis.

Ameaças adjacentes ampliam risco além do MCP

Além dos riscos ligados diretamente ao MCP, a Netskope destaca duas categorias de ameaças adjacentes à inteligência artificial que também vêm crescendo. A primeira envolve iscas maliciosas que utilizam marca falsa de ferramentas de IA para induzir vítimas a baixar malware ou visitar páginas fraudulentas, com campanhas recentes explorando falsos instaladores de aplicativos de IA e ferramentas de desenvolvimento adulteradas.

A segunda categoria são os links maliciosos retornados pelo próprio sistema de IA, quando um usuário ou agente clica em um endereço nocivo sugerido pela ferramenta. Segundo a Netskope, esse fenômeno se assemelha a resultados maliciosos que aparecem em buscadores tradicionais, mas agora se apoia em técnicas voltadas para influenciar como os modelos de IA tratam determinado conteúdo.

Empresas devem adotar gateway de IA, recomenda estudo

Para mitigar os riscos identificados, a Netskope recomenda que as empresas adotem um gateway ou proxy centralizado para inspecionar todas as interações de IA, incluindo tráfego MCP, infraestrutura local e uso de aplicativos não autorizados.

🔍 Gateway e proxy: ferramentas que funcionam como um ponto único de passagem para o tráfego de dados entre usuários, sistemas internos e aplicativos de IA, permitindo que a empresa monitore, filtre e controle essas interações antes que cheguem ao destino final.

Segundo a companhia, a governança também deve incluir políticas alinhadas ao risco, com aprovação matricial para aplicativos e casos de uso, além de mecanismos de segurança voltados à cadeia de suprimentos de software.

A Netskope recomenda ainda que as empresas alinhem suas estratégias de segurança a frameworks já consolidados no setor, como o MITRE ATLAS e o OWASP Top 10 para LLMs. Segundo a companhia, o primeiro ajuda equipes de segurança a contextualizar ataques específicos detectados e bloqueados, enquanto o segundo esclarece riscos no nível da aplicação, e a combinação dos dois com monitoramento em tempo real permite acompanhar o cumprimento de políticas e identificar ameaças emergentes.

Allan Ravagnani

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