隨著 AI 自動化平台日益普及，MCP（Model Context Protocol）與 n8n 的結合成為開發者常見的整合模式，卻也帶來前所未有的資安挑戰。這種架構的特性在於「高彈性 × 高權限 × 高自動化」，一旦防線出現漏洞，影響範圍往往跨越多個服務與資料層。因此，未來的挑戰，不僅是如何防禦單點攻擊，更是如何建立可持續、可監控、可回滾的安全生態。

模型與自動化之間的信任邊界

MCP 負責讓模型（如 LLM）能呼叫外部工具，而 n8n 則負責執行實際任務。問題在於兩者之間的「信任邊界」仍模糊不清：模型可能被 prompt injection 誘導呼叫敏感節點，而 n8n 在接收請求後若未做額外驗證，就可能誤執行高風險操作。如何讓 LLM 理解「哪些指令可執行、哪些不行」，仍是未來 AI 安全設計的重要議題。

供應鏈與 Plugin 安全

MCP 與 n8n 都高度依賴外部 plugin、生態套件與開源模組。這讓系統暴露在供應鏈攻擊的風險中：惡意 plugin 混入、版本被污染、CI/CD pipeline 遭竄改，都可能導致整個自動化鏈被接管。未來需要標準化的 plugin 簽章、來源驗證與 SBOM（軟體成分表）制度，確保每個模組的可追溯性與完整性。

事件回應與韌性設計

即便具備多層防禦，攻擊仍可能發生。挑戰在於如何縮短「偵測→封鎖→恢復」的時間鏈。SOAR、自動化 playbook 與行為分析雖能加速處置，但在真實事件中常受限於誤報、延遲與權限不對稱。未來的方向，是讓事件回應更「自我學習」與「可驗證」，結合 AI 分析與人為審核，使系統在被攻擊後仍能維持最低運作與透明取證。

總結

總體而言，MCP × n8n 的資安挑戰不是單一技術能解決的，而是整個生態系統的治理問題。唯有持續演練、建立可審計的信任鏈，並將安全融入開發與部署的每個環節，這個自動化時代的「智慧中樞」才能真正被信任。