上一篇我們做了 File System MCP，讓 MCP Server 可以讀取我們電腦上的檔案。

但做到這裡，其實就會出現一個問題：

如果 MCP 可以讀檔案，那是不是代表 AI 可以讀我電腦上的所有檔案？

當然不是，這就牽涉到 MCP 裡很重要的一個概念：權限與存取範圍。

MCP 不是什麼檔案都能讀

上一篇的 File System MCP，我們會指定一個可以存取的資料夾。

例如：

mcp-learning/
├── server.py
└── sandbox/
    ├── test.txt
    ├── notes.txt
    └── project/
        └── info.txt

如果我們把 sandbox/ 設定成 MCP Server 可以存取的目錄，那麼 Server 就可以在這個範圍內讀取檔案。

但如果電腦裡還有：

Documents/
Pictures/
Downloads/
Desktop/

這些資料夾並不會因為我們建立了 File System MCP，就自動全部開放，也就是說MCP Server 能做什麼，取決於我們給它什麼權限。

為什麼權限很重要？

假設今天我們做了一個可以讀檔案的 MCP Server，如果沒有任何限制，那麼 AI 可能就有機會接觸到一些我們不希望它讀取的資料，例如：

私人文件
帳號資訊
設定檔
工作資料
其他重要檔案

不要覺得這些東西不會被挪作他用，或是這些資料讓AI知道也不會怎樣，許多時候資料的洩漏往往就在不經意間，所以在設計 MCP Server 時，不能只考慮「能不能做到」，也要考慮：

這個 Tool 到底應該被允許做到什麼程度？

例如我們可以限制：

• 只能讀某個資料夾
• 只能讀取檔案
• 不允許刪除檔案
• 不允許修改檔案

這樣即使 AI 可以使用這個 Tool，它能做的事情也會被限制在我們設定的範圍內。

Tool 的權限不是越多越好

這其實不只適用在 MCP，例如我們今天做一個 Tool read_file

它只需要讀取檔案，那就不需要同時給它：

delete_file
write_file
move_file

能給的權限越少，發生問題時影響的範圍也會比較小，因此在設計 MCP Server 時，可以先問自己一個問題：

這個 Tool 為了完成工作，最少需要哪些權限？

這樣會比一開始就把所有權限都開放來得安全。

總結

今天沒有寫新的 MCP Tool，而是回頭思考昨天的 File System MCP，當我們開始讓 AI 接觸電腦上的檔案、資料庫或 API 後，權限就會變成很重要的一件事，MCP 不只是讓 AI 可以使用 Tool，我們也需要思考 Tool 可以使用到什麼程度，這也是之後實際做 MCP Server 時，很需要注意的地方。