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AI Data Engine
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

AI Data Engine을 통한 통제된 AI 액세스에 대해 알아보십시오.

기여자 netapp-dbagwell
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관리형 AI 액세스를 통해 AI 클라이언트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 사용자가 선택한 AI Data Engine(AIDE) 컬렉션의 메타데이터를 검색할 수 있습니다. AI 클라이언트가 검색할 수 있는 "컬렉션" 및 이를 사용할 수 있는 사용자를 결정합니다. AI 어시스턴트는 사용자가 설정한 범위 내에서 카탈로그화된 메타데이터를 기반으로 작동합니다.

통제된 AI 액세스가 수행하는 작업

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 클라이언트가 외부 데이터 소스 및 툴에 연결할 수 있도록 해주는 개방형 표준입니다. AI Data Engine은 AI 클라이언트가 스토리지 시스템에 직접 접근하는 대신 AI Data Engine 메타데이터 카탈로그를 쿼리할 수 있도록 Governed Access Gateway라는 MCP 서버를 제공합니다.

MCP를 통해 연결된 AI 클라이언트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

  • AI 액세스를 활성화한 컬렉션 내 파일의 메타데이터를 검색합니다.

  • 태그를 나열하고, 태그를 생성하며, 해당 파일에 태그를 추가하거나 파일에서 태그를 제거합니다. 태그가 존재하지 않는 경우 파일에 추가하여 생성합니다. 태그 작업은 고급 사용자 세션에서 사용할 수 있으며, 이를 위해서는 Microsoft Entra ID 앱 역할 및 범위가 필요합니다. "파워유저 앱 역할을 생성하고 할당합니다"을(를) 참조하십시오. AI 클라이언트가 사용할 수 있는 툴에 대해서는 "AI Data Engine에서 관리하는 AI 액세스를 위한 MCP 툴"을(를) 참조하십시오.

AI 접근 제어 및 조사 보기

관리형 AI 액세스는 AI Data Engine에서 수행하는 조사 작업에 대한 AI 기반 대안을 제공합니다. UI의 "조사 뷰"에서 필터를 만들고 태그를 지정할 파일을 선택하는 대신, Claude Desktop 등 AI 클라이언트에서 질문을 하거나 지침을 제공합니다.

작업 AI Data Engine에서 AI 클라이언트를 통해

메타데이터로 파일 찾기

"조사 뷰"에서 메타데이터 필터를 적용합니다.

AI 클라이언트에게 파일 이름 접두사, 파일 형식 또는 소유자를 기준으로 컬렉션을 검색하도록 요청하십시오.

파일 세부 정보 검토

파일의 세부 정보 패널을 열면 해당 파일의 시스템, 저장소, 소유자 및 적용된 태그를 확인할 수 있습니다.

AI 클라이언트에게 결과에 포함된 파일의 경로, 유형, 크기, 최종 수정 시간 및 소유자를 요청하세요.

태그 파일

조사 결과에서 파일을 선택하고 "태그 액션"을(를) 사용하십시오.

AI 클라이언트에게 태그를 생성하거나, 파일에 추가하거나, 파일에서 태그를 제거하도록 요청하십시오.

동일한 카탈로그 메타데이터와 태그를 두 곳 모두에서 사용할 수 있습니다. 조사 보기 또는 AI 클라이언트를 통해 태그를 생성, 추가 또는 삭제할 수 있습니다. 각 인터페이스는 다른 인터페이스에서 변경한 내용을 반영하므로 태그를 기반으로 한 검색이 일관성 있게 작동합니다.

AI 클라이언트는 AI 액세스가 활성화된 컬렉션 내에서만 작동합니다. 검색 옵션 및 예시는 "메타데이터 검색"를 참조하십시오.

샘플 프롬프트는 "AI 클라이언트 연결"을(를) 참조하십시오.

통제된 AI 액세스 작동 방식

Microsoft Entra ID 및 NetApp Console에서 관리형 AI 액세스를 구성합니다. 이 작업은 AI Data Engine 관리자와 Microsoft Entra ID 관리자(동일인일 수도 있음) 간에 분담됩니다:

  1. AI Data Engine 관리자: 인그레스 스크립트를 실행하여 "MCP 호스트를 준비합니다". Microsoft Entra ID에서 인증된 도메인의 AIDE 클러스터 호스트 이름을 사용하십시오.

  2. Entra ID 관리자: "Microsoft Entra ID 구성" 각 AI Data Engine 인스턴스에 대한 전용 애플리케이션을 등록하고, 애플리케이션 ID URI 및 power_users 범위를 정의하고, 파워 유저 앱 역할을 생성 및 할당하며, AI 클라이언트에 대한 리디렉션 URI를 추가하여 수행합니다.

  3. AI Data Engine 관리자: AI Data Engine의 "Microsoft Entra ID를 ID 공급자로 설정하십시오".

  4. 선택 사항: 선택한 볼륨에서 데이터 수집을 생성합니다. 모든 파일 수집은 기본적으로 존재하며 스캔한 모든 파일을 포함합니다.

  5. *MCP 설정*에서 MCP 연결을 활성화하고 MCP 서버가 실행 중인지 확인하십시오. 연결은 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

  6. ID 공급자와 사용자 범위를 선택하여 MCP용 각 컬렉션을 구성하십시오. 포함하는 범위는 AI 클라이언트가 검색할 수 있는 항목을 정의합니다.

  7. NetApp Console에서 생성한 MCP 서버 URL 또는 클라이언트별 스니펫을 사용하여 AI 클라이언트를 연결합니다.

구성이 완료되면 사용자는 Entra ID를 사용하여 AI 클라이언트에 로그인합니다. 그러면 클라이언트는 사용자의 Entra ID 범위에서 액세스가 허용된 컬렉션만 검색할 수 있습니다.

접근 권한은 컬렉션 단위로만 부여됩니다. 개별 파일이나 디렉터리에 대한 접근 권한은 부여할 수 없습니다.

AI 클라이언트 로그인 방법

Microsoft Entra ID는 사용자를 인증합니다. AI Data Engine MCP 서버는 토큰을 발급하지 않으며 비밀 키를 보유하지 않습니다. 사용자의 Entra ID 테넌트가 발급한 토큰만 검증합니다.

사용자가 AI 클라이언트를 연결하면 다음과 같은 일이 발생합니다:

  1. AI 클라이언트는 토큰 없이 /mcp/tools`의 MCP 서버로 첫 번째 요청을 보냅니다. 서버는 `401 Unauthorized(으)로 응답하고 해당 OAuth 메타데이터를 가리킵니다.

  2. AI 클라이언트는 메타데이터를 읽어 Entra ID 발급자와 지원되는 범위를 파악합니다.

  3. 브라우저가 Entra ID 로그인 페이지를 엽니다. 사용자가 로그인하고 동의하면 Entra ID는 등록한 콜백 URI로 리디렉션합니다.

  4. Entra ID는 애플리케이션에 대한 v2.0 토큰을 발급합니다. 토큰 대상은 애플리케이션(클라이언트) ID이고, scp 클레임은 power_users`이며, `roles 클레임에는 `AIDEPowerUsers`가 포함됩니다.

  5. MCP 서버는 모든 요청 시 사용자의 Entra ID 테넌트와 대조하여 토큰 서명, 발급자, 대상 및 만료일의 유효성을 검사합니다.

토큰 요구 사항은 "토큰 기대치"을(를) 참조하십시오.

검증된 AI 클라이언트

NetApp은 다음 AI 클라이언트를 사용하여 관리형 AI 액세스 설정을 테스트하고 검증했습니다:

  • Claude Code

  • Claude Desktop

  • 커서

  • OpenCode

NetApp은 다른 MCP 클라이언트를 테스트하지 않았습니다. 연결하도록 구성할 수 있다면 작동할 수도 있지만, 검증된 것은 아닙니다.

MCP를 통해 이용할 수 없는 것

관리되는 AI 액세스는 컬렉션 내 메타데이터 검색 및 태그 작업으로 제한됩니다. MCP를 통해 AI 클라이언트는 다음을 수행할 수 없습니다:

  • 파일의 내용을 검색합니다.

  • 파일을 추가, 삭제 또는 수정합니다.

  • 데이터 소스 구성 변경.

전체 제한 사항 목록은 "알려진 제한 사항"을(를) 참조하십시오.