投稿

Oracle Cloud InfrastructureでのMCPサーバーの保護 (2026/04/20)

Oracle Cloud InfrastructureでのMCPサーバーの保護 (2026/04/20) https://www.ateam-oracle.com/securing-mcp-servers-on-oracle-cloud-infrastructure 投稿者： Ramesh Balajepalli  | Master Principal Cloud Architect AIは、企業システムの構築と運用方法を変革しつつあります。モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いることで、AIアシスタントは質問に答えるだけでなく、データベース、API、ファイル、ビジネスワークフローといった実際のシステムと連携できるようになります。これは新たな機会を生み出す一方で、新たなセキュリティ上の責任も伴います。 MCPサーバーは、AI搭載アプリケーションと、そのアプリケーションがアクセスできるシステムとの間に位置します。そのため、実際には非常に重要な制御ポイントとなります。リクエストの受信、アクセス権限の強制、機密データの保護、そしてアクションの可視性と範囲の確保といった役割を担います。慎重に設計しないと、過剰なアクセス権限、データ漏洩、または不正使用につながる可能性があります。 MCP環境のセキュリティ確保は、単一の機能だけでは実現できません。ID管理、ネットワーク設計、シークレット管理、ログ記録、運用制御など、複数の要素にわたる多層的なアプローチが必要です。Oracle Cloud Infrastructureは、これらの制御を実用的かつ管理しやすい方法で適用するための構成要素を提供します。 MCPサーバーとは何か、そしてなぜセキュリティが重要なのか？ モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアシスタントがツールやシステムに構造化された方法で接続できるようにするオープンスタンダードです。MCPサーバーを介して、AIアプリケーションは情報を取得したり、サービスを呼び出したり、ユーザーに代わってアクションを実行したりできます。 そのため、MCPサーバーは従来のアプリケーションバックエンドとは異なります。予測可能なアプリケーショントラフィックのみを処理するのではなく、自然言語、間接的なワークフロー、または動的に選択されたツールによって形成されるリクエストを受...
コメントを投稿
続きを読む

Pythonを使用したOracle AI DatabaseでのONNX埋込みワークフローの構築 (2026/04/18)

イメージ
Pythonを使用したOracle AI DatabaseでのONNX埋込みワークフローの構築 (2026/04/18) ONNX埋込みモデルのインポート、埋込みの生成およびOracle AI Databaseでのセマンティック検索の実行に関する実用的なガイド https://medium.com/oracledevs/building-onnx-embedding-workflows-in-oracle-ai-database-with-python-80e6dfdfcee0 投稿者： Daniela Pavlenco 関連ノートブック： Oracle AI Database 26ai を使用した ONNX データベース内埋め込み Enterキーを押すか、画像をクリックしてフルサイズで表示します。 Oracle AI DatabaseにおけるONNX埋め込み 主なポイント Oracle AI Database は、 DBMS_VECTOR.LOAD_ONNX_MODEL() を使用して拡張 ONNX 埋め込みモデルをロードおよび登録できます 。 VECTOR_EMBEDDING() を使用すると、SQLで埋込みをOracle AI Database内で直接生成できます。 埋め込みデータは、 VECTOR カラム内にネイティブに保存できます 。 VECTOR_DISTANCE() は、SQLでセマンティク検索を直接有効にします。 LangChainは、埋め込みや取得をデータベースの外に移動することなく、同じOracleネイティブのワークフローに基づいて構築できます（ LangChain Oracleベクターストア統合 ）。 学習内容 Oracle AI Databaseに拡張ONNXモデルをロードする方法。 VECTOR_EMBEDDING()を使って SQL で直接埋め込みを生成する方法 。 Oracle AI DatabaseとLangChainフレームワークで VECTOR_DISTANCE() を使用 してセマンティック検索を実行する方法。 アーキテクチャ概要 このワークフローでは、モデルの実行、ベクトルの保存、および意味的検索は Oracle AI Database 内に保持されます。拡張 ONNX モデルは Oracle ディレクトリ オブジェクトを介し...
コメントを投稿
続きを読む