現代 AI 自動化平台的安全，不再只是單一防線能解決的問題。MCP（Model Context Protocol）與 n8n 的結合，雖然帶來高度靈活的整合能力，但也形成多層次的潛在攻擊面。要真正抵禦惡意請求與供應鏈風險，必須以「多層防禦（Defense in Depth）」的思維設計整體架構，確保即使某一層被突破，仍有其他層能即時偵測、阻擋或緩解攻擊影響。

MCP 層 — 驗證與授權的第一道防線

MCP 層是整個架構中與外部互動最頻繁的部分，因此必須負責 身分驗證、速率限制與輸入檢查。

• 採用 HMAC 或 timestamp/nonce 機制，確保每次請求皆具唯一性，防止 API Key 重放攻擊。
• 限制可呼叫的工具與參數，讓 MCP 僅具「必要最小權限」；任何不在白名單內的請求直接拒絕。
• 在此層實作日誌審計、異常流量偵測與自動化封鎖（SOAR 觸發），把風險在入口端就攔下。

n8n 層 — 工作流程的防爆閥與審核點

n8n 負責自動化邏輯，應視為第二層的「安全閘門」。

• 每個 workflow 都應檢查輸入格式與類型，避免惡意 payload 或命令注入。
• 透過 Credential 安全儲存、Webhook 驗證 與 觸發條件白名單，防止外部濫用。
• 對重要任務（如系統調用、外部 API）設置人工審核節點或限流節點，避免連鎖觸發導致 DoS。
• 並可透過 n8n 的 playbook 自動化封鎖、回滾與通知流程，將防禦與回應整合一體。

系統層 — 基礎設施的最後防線

最底層的防禦來自系統與環境本身。

• 使用容器或虛擬化技術（如 Docker Sandbox）隔離不同流程，防止 plugin 或 workflow 越權。
• 實施嚴格的網路白名單與防火牆策略，只允許內部 IP 或可信目標連線。
• 啟用監控與日誌集中管理（如 Prometheus、Grafana、ELK），確保異常可被即時觀察與回溯。
• 配合自動備份與金鑰輪替，讓系統在遭受攻擊時能快速恢復。

總結來說，MCP 層負責「把關入口」、n8n 層負責「確保流程安全」、系統層則提供「底層隔離與可恢復力」。三者形成縱深防禦鏈（Defense-in-Depth），讓攻擊者即使突破一層，也難以橫向擴散。這樣的分層設計不僅能提升整體安全韌性，也讓組織能更快地偵測、響應與復原。