ベストプラクティス

Okta Managed MCP Serverのベストプラクティス。

早期アクセスリリース

ホスティングモデル

Okta Open Source MCPサーバーとOkta Managed MCPサーバーを、同時に同じLLMクライアントに接続しないようにしてください。両方のサーバーからのツールが重複していると、競合が発生し、LLMがどのツールを使用すべきか混乱する可能性があります。

ユーザーアクセス制御

最小権限の原則を適用します。チームの業務に必要な特定のOAuthスコープのみを付与します。
定期的な検証レビューを行います。不要な権限を削除するために、Okta Admin Consoleでアプリ統合スコープを定期的に確認します。
ロール別にアプリを分けます。明確な監査証跡を維持し、適切なアクセスレベルを適用するために、ユーザータイプごとに異なるOIDCアプリを作成します。

AIが生成した出力の慎重な取り扱い

読み取り操作の結果は慎重に確認します。クエリがコンテキストウィンドウの制限内にある場合、読み取り出力におけるハルシネーションは発生しにくいものの、アクションを実行する前に、返されたデータを常に検証します。
書き込み操作は慎重に行います。ほとんどのユースケースは読み取り操作を伴います。Orgで書き込み操作が必要な場合、一部のアクションは元に戻せない可能性があるため、続行する前に結果を慎重に確認してください。
AIの非決定的な性質を理解します。セッション間で結果が常に同じになるとは限りません。これは予想される動作です。
重要度の高い結果は相互確認します。機密性の高いタスク（オフボーディングの検証やセキュリティ監査など）については、大規模な結果を信頼する前に、手動でのサンプルのスポットチェックを実施します。

プロンプト設計のベストプラクティス

プロンプトのベストプラクティスに従います。曖昧さを減らし、結果の精度を向上するために、明確で具体的かつ簡潔なプロンプトを使用します。
スコープの範囲を絞り込みます。「すべて」を一度に尋ねる代わりに、特定のグループ、アプリ、日付範囲、またはユーザーセグメントをターゲットにします。広範なプロンプトは、モデルに多くのツールから大量のデータセットをプルすることを強制するため、トークンの使用量が増え、応答が遅くなります。
プロンプトで正確な閾値と条件を指定します。具体的なルール（例：「90日以上非アクティブ」、「コストセンター1001～1050」、「3日間のSLA」）を含めることで、エージェントは推測するのではなく、要求者の基準に基づいて評価できます。
関連する質問をまとめます。1つのエンティティについて知りたい情報（たとえば、ユーザーのグループ、アプリの割り当て、ログイン履歴など）は、複数の細かな追加質問に分けて送るのではなく、単一の構造化されたプロンプトにまとめます。

書き込み操作を安全に管理する

書き込みアクションはレビュー用の下書きとして扱ってください。読み取りや監査を行うプロンプト（検索、フラグ付け、一覧表示）は低リスクです。状態を変更するアクション（無効化、取り消し、削除）は、特にツールへの信頼を築き始めた初期段階では、実行前にレビューする必要があります。
一括変更を承認する前に、読み取り専用のプロンプトから開始してください。一括書き込みアクション（たとえば、一括無効化、一括グループ変更、ポリシー削除など）を実行させる前に、監査タスクにおけるエージェントの正確性を検証してください。
元に戻せない操作は、実行する前に確認してください。一部の書き込み操作（削除やデプロビジョニングなど）は元に戻すことはできません。

運用上の制限とパフォーマンス

APIのレート制限にご注意ください。超過するとHTTP 429レスポンスが返され、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
大規模なクエリでは、コンテキストウィンドウの制限にご注意ください。一回のクエリで非常に大規模なデータセットをプルすると、結果が不完全になったり、劣化したりするリスクが高まります。