你让智能体查一张业务表，就像把助理领进档案室：MCP（Model Context Protocol，一套统一调用数据和工具的协议）解决了“门怎么开”，却不负责判断它该看哪只柜子。智能体一旦拿到过宽权限，错误指令或提示注入——用文本诱使模型偏离原任务——就可能变成真实的数据读取与外传。
据 Reddit r/dataengineering 的相关讨论，提问者正考虑在智能体和数据库之间加一层类似 Snowflake Cortex 的查询入口，避免直接开放数据访问。这个“查询中间层”可把自然语言问题转成受限制的查询，并统一做权限检查、结果过滤和审计。Google Cloud 文档也建议为每个智能体或应用配置独立、权限尽量小的服务账号，并检查 MCP 的调用与返回数据。NSA 2026 年 5 月发布的 MCP 安全设计指南，则把信任边界、序列化风险和智能体滥用列为关注点。说白了，MCP 是通道，不是保险箱；接线之前，先划清智能体能看什么、能做什么。