La adopción del Model Context Protocol (MCP) se ha acelerado rápidamente desde su introducción en noviembre de 2024. Las empresas ahora administran de docenas a cientos de servidores MCP, herramientas que amplían las capacidades de los agentes de IA conectándolos a fuentes de datos externas y API. En abril de 2025 siguió el Protocolo de agente a agente (A2A), que permite a los agentes autónomos comunicarse directamente sin intervención humana. Más recientemente, las habilidades de los agentes surgieron en toda la infraestructura empresarial. Este crecimiento ha creado tres brechas de seguridad: los equipos carecen de visibilidad sobre qué herramientas y agentes se implementan, las revisiones de seguridad manuales no pueden escalar para igualar la velocidad de implementación y los marcos de cumplimiento requieren pistas de auditoría que no existen para los agentes autónomos de IA.
Las organizaciones enfrentan riesgos derivados de servidores MCP, agentes A2A y habilidades no examinados: acceso inadvertido a sistemas de datos confidenciales, violaciones de cumplimiento bajo los marcos SOX y GDPR que pueden resultar en sanciones regulatorias e interrupciones operativas cuando se descubren herramientas vulnerables o agentes maliciosos después de la implementación. Los equipos de seguridad informan que los procesos de revisión manual pueden agregar varias semanas a cada implementación de aplicaciones de IA, creando un trabajo pendiente que crece a medida que se acelera la adopción de la IA. Las fallas de auditoría debido al seguimiento incompleto de herramientas y agentes crean una exposición regulatoria que los equipos de cumplimiento luchan por cuantificar.
La asociación entre Cisco y AWS aborda tres desafíos que enfrentan las empresas al escalar agentes de IA: brechas de visibilidad, cuellos de botella de seguridad y riesgos de cumplimiento. En esta publicación, exploramos cómo superar los desafíos de seguridad de la IA mediante el escaneo automatizado y la gobernanza unificada.
Desafíos empresariales y cómo Cisco y AWS los abordan
A través de una colaboración estratégica, AWS y Cisco AI Defense brindan un análisis de seguridad integral y automatizado para cada servidor MCP, agente de IA y habilidad de agente de la empresa. AI Registry, un proyecto de código abierto respaldado por AWS, se integra con Cisco AI Defense para ofrecer:
Expansión y visibilidad de herramientas
Las organizaciones que implementan servidores MCP y agentes de IA enfrentan un desafío de visibilidad fundamental. Los equipos a menudo agregan servidores y agentes ad hoc en la infraestructura local y en la nube, lo que hace casi imposible que los equipos de seguridad mantengan la supervisión. Con docenas o incluso cientos de herramientas y agentes ejecutándose sin una gobernanza centralizada, las organizaciones pierden visibilidad de qué herramientas están disponibles, qué agentes se comunican entre sí, quién las utiliza y si plantean riesgos de seguridad.
El Registro AI resuelve esto mediante registro y descubrimiento unificados. Cada servidor MCP, agente de IA y habilidad se registran en un único plano de control, lo que proporciona una visibilidad completa. Más allá de la visibilidad, la integración de Cisco AI Defense proporciona protección adicional.
Seguridad de la cadena de suministro a escala
Los servidores MCP y agentes A2A de terceros pueden contener vulnerabilidades, códigos maliciosos o patrones inseguros que la revisión manual no puede detectar a escala. Cuando se agrega un nuevo servidor o agente al registro, el análisis de seguridad se realiza automáticamente antes de que un componente de IA pueda acceder a él. El escáner analiza cada herramienta MCP, tarjeta de agente A2A y habilidad del agente, generando informes de seguridad detallados. Si se encuentran problemas, el componente se marca automáticamente como deshabilitado con una etiqueta de seguridad pendiente, lo que requiere la revisión del administrador antes de otorgar acceso. Esto se aplica igualmente si está registrando un servidor MCP que proporciona acceso a la base de datos o un agente A2A que organiza flujos de trabajo de varios pasos en su infraestructura.
"La seguridad es un requisito fundamental para la adopción de la IA empresarial. Al asociarse con AWS en el Registro de IA, Cisco AI Defense ayuda a los clientes a lograr visibilidad y protección integrales en todo su servidor MCP y ecosistemas de agentes. La capacidad de escanear registros abiertos permite que incluso las organizaciones pequeñas se beneficien de la inteligencia de seguridad de nivel empresarial".
– Akshay Bhargava, vicepresidente de productos de IA, software y plataforma de IA en Cisco.
Cuellos de botella en las revisiones de cumplimiento y seguridad
Las revisiones de seguridad tradicionalmente crean cuellos de botella en la implementación, lo que ralentiza la implementación de agentes. El escaneo automatizado con revisión humana (en caso de que se encuentren vulnerabilidades de seguridad) permite la incorporación de autoservicio con barreras de seguridad integradas. Esto transforma un proceso lento y manual en uno automatizado que ayuda a una incorporación más rápida de nuevos servidores, agentes y habilidades de MCP.
"La asociación entre AWS y Cisco AI Defense demuestra cómo la colaboración abierta acelera la innovación empresarial. MCP Gateway Registry proporciona a los equipos un plano de control unificado para la gestión de agentes y servidores, mientras que las capacidades de escaneo de Cisco brindan seguridad lista para producción al entorno MCP. Así es exactamente como ayudamos a los clientes a desarrollar IA de manera responsable a escala".
– Mahdi Sajjadpour, director de arquitectura de soluciones en Amazon Web Services.
Teniendo en cuenta estos desafíos empresariales, las siguientes secciones describen la implementación técnica. Comprender cómo funciona el análisis le ayudará a elegir el enfoque adecuado para la postura de seguridad de su organización.
Seguridad unificada en los protocolos MCP y A2A
El Registro de IA sirve como un plano de control central donde se registran y descubren los servidores MCP, los agentes de IA y las habilidades, lo que proporciona una visibilidad completa de su infraestructura de IA. Estos activos de IA se someten a flujos de trabajo de escaneo de seguridad para mantener una protección integral en todo su panorama de IA agente.
Cuando las organizaciones registran un servidor MCP en el Registro, el escáner MCP de Cisco AI Defense realiza un análisis profundo de las descripciones y el esquema de las herramientas. De manera similar, al registrar agentes A2A, el escáner Cisco AI Defense A2A analiza las declaraciones de capacidad de los agentes, las definiciones de habilidades de los agentes y los patrones de comunicación. Existen capacidades de escaneo similares para AI Agent Skills a través de un escáner de Skills que detecta inyección rápida, filtración de datos y patrones de código malicioso. Este enfoque garantiza que, ya sea que su infraestructura de IA utilice acceso a herramientas tradicionales (MCP), colaboración de agentes autónomos (A2A) o habilidades (a través de asistentes de codificación de IA, por ejemplo), el escaneo de seguridad se realice automáticamente antes de que los componentes entren en funcionamiento.
El siguiente diagrama muestra una descripción general de alto nivel del proceso de registro y escaneo de seguridad. El proceso de escaneo se puede iniciar a pedido para escanear servidores y agentes MCP individuales o todo el Registro. Las organizaciones suelen configurar un trabajo Cron independiente que utiliza la API del Registro para escanear periódicamente todo el Registro y realizar un seguimiento de las vulnerabilidades a través de sus sistemas de gestión de tickets existentes. El Registro también admite el escaneo bajo demanda de servidores, agentes y habilidades de MCP individuales. Los resultados de los análisis se almacenan dentro del almacén de datos del Registro y están disponibles para su visualización en la interfaz de usuario del Registro, así como para su recuperación a través de una API del Registro.
Fig 1: Proceso de registro y escaneo de seguridad
La postura de seguridad de una organización se fortalece a través de múltiples enfoques de escaneo disponibles que se aplican de manera uniforme tanto a MCP, agentes A2A como Skills: YARA Analyzer para una detección rápida basada en patrones de amenazas conocidas como inyección SQL, inyección de comandos y credenciales codificadas; LLM Analyzer para análisis semántico impulsado por IA utilizando modelos de frontera disponibles a través de Amazon Bedrock que examina la lógica de las herramientas, el comportamiento de los agentes y las declaraciones de capacidades para identificar amenazas novedosas y sofisticadas; y los escáneres patentados de Cisco AI Defense, incluidos MCP Scanner, A2A Scanner y Skills Scanner, para una detección avanzada de amenazas que combina una amplia inteligencia de amenazas con un análisis de código profundo. El escáner A2A analiza específicamente los metadatos de la tarjeta del agente para detectar amenazas a la cadena de suministro, como suplantación de identidad, inyección rápida en campos de metadatos, credenciales codificadas, puntos finales de filtración de datos y patrones SSRF. También verifica si hay violaciones de cumplimiento de las especificaciones A2A y asigna los hallazgos a niveles de gravedad desde BAJO hasta CRÍTICO.
Cuando se detectan problemas, el sistema desactiva automáticamente los activos vulnerables con informes de seguridad detallados, lo que requiere la revisión del administrador antes de otorgar acceso. El escaneo de seguridad se integra en sus flujos de trabajo de desarrollo (integración CI/CD) como parte del registro de nuevos servidores y agentes en el Registro AI, mientras mantiene un historial completo de auditorías de seguridad para requisitos regulatorios como SOX y GDPR.
La siguiente captura de pantalla muestra un servidor MCP para el cual se detectaron vulnerabilidades de seguridad. Observe el icono de escudo rojo y el estado deshabilitado del servidor.
Fig 2: Se detectaron servidores MCP con vulnerabilidades de seguridad
Estas capacidades se traducen en soluciones concretas para los desafíos específicos que sus equipos enfrentan diariamente. Las siguientes secciones examinan cómo esta asociación aborda escenarios que probablemente esté enfrentando en este momento.
Arquitectura abierta e integración
El Registro de IA se basa en API y estándares abiertos, lo que crea un entorno en el que usted y varias partes se benefician del escaneo de seguridad unificado: si es cliente de Cisco AI Defense y de AWS, puede consultar el registro de IA a través de su API REST para descubrir servidores y agentes MCP disponibles, lo que admite la detección programática de amenazas a escala. Este es un patrón que los equipos centrales de TI de una organización pueden utilizar para proteger sus activos de IA alojados en AWS.
El registro utiliza la misma especificación de API REST que el Registro MCP oficial de Anthropic, para admitir una amplia compatibilidad entre los entornos MCP y admitir la federación con otras implementaciones de MCP.
Integración del flujo de trabajo posterior
Los clientes pueden integrar el escaneo de seguridad con los flujos de trabajo empresariales existentes:
Creación automática de tickets en ServiceNow para servidores o agentes con problemas, lo que desencadena procesos de respuesta a problemas. Las notificaciones de Slack en tiempo real alertan a los equipos inmediatamente cuando se detectan hallazgos de alta gravedad. Los datos del problema se envían a sistemas de gestión de eventos e incidentes de seguridad (SIEM), como Splunk o Datadog, para su correlación con otros eventos de seguridad. Informes resumidos a través de paneles de cumplimiento para estar preparados para la auditoría.
Empezando
Las siguientes secciones describen cómo comenzar con la integración de AI Registry y Cisco AI Defense según su entorno actual.
Para clientes de AWS
Los clientes de AWS pueden implementar AI Registry y configurar la integración del escáner MCP de Cisco AI Defense para agregar escaneo de seguridad a su flujo de trabajo de incorporación de activos de AI. Después de la configuración, puede monitorear las vulnerabilidades en la consola del Registro como se muestra en las capturas de pantalla anteriores.
La guía de configuración completa está disponible en: Guía de configuración de Security Scanner en GitHub
Además de la integración con el Registro de IA de código abierto, puede utilizar Cisco AI Defense en flujos de trabajo de CI/CD para evaluar los activos de IA antes de registrarlos en el Registro de agentes de AWS, un servicio de descubrimiento completamente administrado que proporciona un catálogo centralizado para organizar, seleccionar y descubrir recursos en toda una organización. Este enfoque permite a los equipos evaluar los servidores, las herramientas, los agentes, las habilidades de los agentes y los recursos personalizados de MCP antes de su publicación en el registro y antes de que esos activos estén disponibles a través de flujos de trabajo de aprobación y descubrimiento semántico o basado en palabras clave. Este ejemplo de código proporciona un ejemplo de la integración de Cisco AI Defense (versión OSS) con AWS Agent Registry en el repositorio oficial de laboratorios de AWS.
Para clientes de Cisco AI Defense
Los clientes de Cisco AI Defense pueden configurar MCP Scanner para apuntar al registro de su organización, descubrir servidores y agentes MCP disponibles a través de la API de registro, generar informes de seguridad completos e integrar los hallazgos en los flujos de trabajo de seguridad existentes.
Para conocer todas las capacidades del producto, consulte la documentación de Cisco AI Defense.
Conclusión
En esta publicación, exploramos cómo la asociación entre AWS y Cisco AI Defense proporciona escaneo de seguridad automatizado para servidores MCP, agentes A2A y Agent Skills en toda la empresa. Al combinar la gobernanza centralizada del Registro de IA con las capacidades de escaneo de Cisco AI Defense, puede obtener visibilidad de su infraestructura de IA, aplicar políticas de seguridad a escala y mantener pistas de auditoría de cumplimiento.
Para comenzar, implemente AI Registry y configure la integración del escáner Cisco AI Defense. Si tiene preguntas o comentarios, deje un comentario en esta publicación.
Sobre los autores
Amit Arora
Amit Arora es arquitecto principal especialista en inteligencia artificial y aprendizaje automático en Amazon Web Services y ayuda a los clientes empresariales a utilizar servicios de aprendizaje automático basados en la nube para escalar rápidamente sus innovaciones. También es profesor adjunto en el programa de análisis y ciencia de datos de maestría en la Universidad de Georgetown en Washington, DC.
Arjun Sambamoorthy
Arjun Sambamoorthy es director sénior de ingeniería e investigación de IA en el grupo de plataforma y software de IA de Cisco, donde dirige la I+D de Cisco AI Defense. Cofundó Armorblox, una empresa de seguridad de correo electrónico adquirida por Cisco en 2023. Con más de 18 años en ciberseguridad en Netskope, Juniper Networks y Sipera Systems, Arjun aporta una profunda experiencia en seguridad impulsada por IA e ingeniería de plataformas.
Shweta Keshavanarayana
Shweta Keshavanarayana es gerente senior de soluciones para clientes en AWS. Trabaja con clientes estratégicos de AWS y los ayuda en su viaje de modernización y migración a la nube. Fuera del trabajo, se ofrece como voluntaria como directora del equipo de cricket U9 de sus hijos.