論文の概要: Enterprise Identity Integration for AI-Assisted Developer Services: Architecture, Implementation, and Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02698v1
- Date: Tue, 06 Jan 2026 04:17:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.796475
- Title: Enterprise Identity Integration for AI-Assisted Developer Services: Architecture, Implementation, and Case Study
- Title（参考訳）: AI支援開発者サービスのためのエンタープライズアイデンティティ統合:アーキテクチャ、実装、ケーススタディ
- Authors: Manideep Reddy Chinthareddy,
- Abstract要約: 本稿では, OAuth 2.0 と OpenID Connect (OIDC) を MCP 対応開発環境に組み込んだ実用的アーキテクチャを提案する。
PythonベースのMPPサーバであるVisual Studio Codeと、OIDC準拠のIdPを使ったプロトタイプ実装は、実現可能性を示している。
このアプローチは、ID保証と監査性を維持しながら、AI支援の開発者ツールを採用する組織に対して、デプロイ可能なパターンを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-assisted developer services are increasingly embedded in modern IDEs, yet enterprises must ensure these tools operate within existing identity, access control, and governance requirements. The Model Context Protocol (MCP) enables AI assistants to retrieve structured internal context, but its specification provides only a minimal authorization model and lacks guidance on integrating enterprise SSO. This article presents a practical architecture that incorporates OAuth 2.0 and OpenID Connect (OIDC) into MCP-enabled developer environments. It describes how IDE extensions obtain and present tokens, how MCP servers validate them through an identity provider, and how scopes and claims can enforce least-privilege access. A prototype implementation using Visual Studio Code, a Python-based MCP server, and an OIDC-compliant IdP demonstrates feasibility. A case study evaluates authentication latency, token-validation overhead, operational considerations, and AI-specific risks. The approach provides a deployable pattern for organizations adopting AI-assisted developer tools while maintaining identity assurance and auditability.
- Abstract（参考訳）: AI支援の開発者サービスは現代のIDEにますます組み込まれていますが、企業はこれらのツールを既存のアイデンティティ、アクセス制御、ガバナンス要件内で確実に運用する必要があります。
Model Context Protocol (MCP)は、AIアシスタントが構造化された内部コンテキストを検索できるようにするが、その仕様は最小限の認可モデルのみを提供し、エンタープライズSSOの統合に関するガイダンスを欠いている。
本稿では, OAuth 2.0 と OpenID Connect (OIDC) を MCP 対応開発環境に組み込んだ実用的アーキテクチャを提案する。
IDE拡張がトークンを取得して提示する方法、MSPサーバがIDプロバイダを通じてそれを検証する方法、スコープとクレームが最小限のアクセスを強制する方法について説明している。
PythonベースのMPPサーバであるVisual Studio Codeと、OIDC準拠のIdPを使ったプロトタイプ実装は、実現可能性を示している。
ケーススタディでは、認証のレイテンシ、トークン検証のオーバーヘッド、運用上の考慮事項、AI固有のリスクを評価している。
このアプローチは、ID保証と監査性を維持しながら、AI支援の開発者ツールを採用する組織に対して、デプロイ可能なパターンを提供する。
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