A2A和MCP在连接AI系统时面临数据安全问题，如命令注入和数据泄露，且依赖第三方服务器，缺乏安全审计工具，增加了信任和隐私风险。Phala Cloud通过可信执行环境（TEE）提供安全托管解决方案，帮助开发者应对这些挑战。

作者在Phala Cloud上成功部署了集成Qwen LLM模型的Jupyter Notebook MCP服务器，并验证其在安全的可信执行环境中运行。文章详细描述了设置过程，包括安装CLI、编写Python脚本、创建Docker镜像和配置docker-compose.yml文件。最终确认MCP服务器的安全性，并对过程的透明性和易用性感到满意。