에이전트 가드레일 및 런타임 LDAP 설정

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AI-assisted draft.

오늘은 서로 다른 두 가지 문제를 다루었습니다. 두 문제 모두 경계를 명확히 하고 제어하기 쉽게 만든다는 동일한 목표를 가지고 있었습니다.

첫 번째 작업은 AI 에이전트를 위한 MCP 도구를 구축하는 것이었습니다. 에이전트가 이벤트를 나열하고, 준비 상태를 확인하며, 업데이트를 게시함으로써 이벤트 플랫폼을 관리할 수 있도록 하고 싶었습니다.

문제는 MCP 도구가 토큰 인증을 사용한다는 점입니다. 이는 표준 웹 요청이 갖는 세션 컨텍스트가 부족함을 의미합니다. 만약 글로벌 테넌트 범위(global tenant scope)에 의존한다면, 시스템이 모든 조직의 데이터를 반환할 수도 있습니다.

저는 세 가지 규칙으로 이 문제를 해결했습니다:

모든 도구를 신뢰할 수 없는 엔드포인트로 취급하십시오. 로직은 한 곳에서 테스트할 수 있는 곳에 두십시오.

두 번째 작업은 ID 포털과 관련된 것이었습니다. LDAP 설정을 정적 파일에서 설정 UI로 옮겼습니다. 이제 관리자는 새로운 배포 없이도 호스트, 포트 및 자격 증명을 변경할 수 있습니다.

또한 연결 타임아웃과 SASL 옵션에 대한 제어 기능도 추가했습니다. 이 과정에서 JSON과 관련된 기술적 난관이 발생했습니다.

JSON에 정수 키를 저장하면 디코딩할 때 문자열로 반환됩니다. LDAP 함수는 정수 키를 필요로 합니다. 따라서 사용하기 전에 해당 키를 다시 정수로 변환하는 매퍼(mapper)를 작성해야 했습니다.

이를 안전하게 유지하기 위해 두 가지 가드레일을 추가했습니다:

또한 연결 테스트와 저장 모두에 단일 어셈블러를 사용했습니다. 이를 통해 테스트한 연결이 저장되는 연결과 정확히 일치하도록 보장합니다.

엔지니어링은 단순히 기능을 만드는 것이 아닙니다. 엔지니어링은 가드레일을 구축하는 것입니다.

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