AIシステムが外部のデータソースを統合するシナリオでは、クラビスAIは4つのセキュリティ設計によって保護システムを構築している。認証にはOAuth 2.0標準プロトコルを使用し、サードパーティ・サービスの安全な認可を実現する。トランスポート層にはHTTPS暗号化が必須であり、プラットフォームのテストでは99.6%の中間者攻撃に耐えられることが示されている。アクセス・コントロールは最小特権の原則を実装し、各MCPインスタンスは個別にアクセストークンを設定する必要がある。
メールの一括送信などの機密性の高い操作には、二次生体認証が必要です。プラットフォームセキュリティテストレポートによると、このアーキテクチャはOWASP Top10の保護検証に合格しており、メールサービスの鍵漏洩リスクは87%減少している。
APIキーの直接暴露という従来のリスクモデルとは一線を画し、このメカニズムは企業のAD/LDAPドッキングをサポートし、IPホワイトリストや通話頻度制限など19のきめ細かなポリシーの設定を可能にする。病院や金融機関のような機密性の高いシナリオの実践は、データ漏洩イベントの年間発生率が0記録を維持していることを証明している。
この答えは記事から得たものである。Klavis AI: AIアプリケーションのためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合ツールについて
