Okta нацелилась на расходы токенов ИИ-агентов с помощью настройки области MCP

Okta заявляет, что списки инструментов Model Context Protocol (MCP), ограниченные областью действия идентификационных данных, могут снизить затраты токенов ИИ-агентов.

Каждый вызов модели, выполняемый ИИ-агентом, может включать схемы, названия, описания и параметры каждого инструмента, доступного серверу MCP. Okta называет возникающие в результате накладные расходы промпта «налогом на инструменты»: это токены, потребляемые моделью при рассмотрении инструментов, включая те, которые она никогда не вызовет.

Компания утверждает, что эти затраты возникают до того, как агент пытается вызвать инструмент. Поэтому последующий отказ в неавторизованном запросе не может вернуть уже потреблённые токены промпта. Предлагаемый Okta механизм фильтрует список инструментов до его передачи модели, используя разрешения, назначенные идентификатору агента и связанному с ним пользователю.

Внутреннее моделирование Okta показало, что в некоторых сценариях с разрешениями количество видимых инструментов сокращалось более чем на 90%. Компания заявила, что затраты на схемы инструментов снизились примерно в той же пропорции, хотя абсолютные значения токенов или денежных затрат не раскрыла.

Схемы инструментов MCP создают накладные расходы промпта на каждом шаге

Серверы MCP стали способом подключения ИИ-агентов к инструментам и данным. В качестве примеров Okta приводит подключения к Google Workspace, Slack и внутренним серверам MCP. Сервер MCP может предоставлять большое количество инструментов, а модель получает представление о каждом доступном инструменте в своём промпте на каждом шаге.

Это представление включает схему. Оно также включает название, описание и параметры инструмента.

Okta заявляет, что затраты увеличиваются, когда широко используемый сервер MCP предоставляет множество инструментов. Каждый активный пользователь создаёт накладные расходы промпта при каждом вызове модели своим агентом. Компания рассматривает это как проблему количества инструментов и количества пользователей.

Проблема также связана с контролем доступа. Агент, видящий инструменты за пределами своей области авторизации, может попытаться их использовать. Механизм, отклоняющий вызов во время выполнения, может заблокировать выполнение, однако модель уже получила определение инструмента и использовала токены для его обработки.

Okta фильтрует инструменты до формирования промпта агента

Okta позиционирует эту возможность в рамках своей «концепции безопасного предприятия с агентами», которая призывает организации определять своих агентов, разрешённые им подключения и авторизованные действия.

Этот подход сужает вопрос о подключении: от доступа ко всему серверу MCP до доступа к отдельным инструментам на этом сервере. Администратор настраивает в панели управления Okta инструменты, которые может использовать конкретный идентификатор. Затем Okta возвращает ограниченный набор инструментов вместо полного каталога сервера.

Агент получает этот сокращённый список в своём промпте на каждом шаге. Okta заявляет, что повторно проверяет область действия во время выполнения, прежде чем вызов инструмента будет исполнен.

Такая конструкция применяет принцип минимальных привилегий на уровне инструментов. Компания утверждает, что агенту не следует знать о ресурсах, базах данных или инструментах, использование которых ему прямо не разрешено. Удаление недоступных инструментов из промпта также исключает затраты на их схемы из вызова модели.

Okta не описывает в публикации действующее внедрение у клиента. Доказательства заявленного сокращения получены в результате внутреннего моделирования с использованием данных о продуктах Okta и общедоступной документации поставщиков; данные клиентов не использовались.

Во внутренней модели использовались области действия OAuth и типовые роли

Okta смоделировала одного клиента MCP с доступом к каталогу корпоративных инструментов. Компания сравнила количество инструментов, видимых модели, до и после ограничения доступа на основе идентификационных данных.

Чтобы оценить доступ в ограниченной области, компания сопоставила инструменты Okta MCP Server с областями действия OAuth, которые открывают к ним доступ. Затем она определила типовые сегменты пользователей. В их число вошли пользователи службы поддержки с доступом только для чтения и операторы службы поддержки.

Другими сегментами стали администраторы приложений, администраторы бренда и электронной почты, а также суперпользователи. Okta взвесила каждый сегмент в соответствии с предполагаемой долей ежемесячного трафика.

Компания рассчитывала сокращение количества инструментов как единицу минус отношение числа инструментов в ограниченной области к числу инструментов без ограничений. Она заявила, что в некоторых сценариях количество видимых инструментов сокращалось более чем на 90%. В публикации говорится, что стоимость токенов схем инструментов почти линейно зависит от их количества, поскольку каждый инструмент добавляет в каждый промпт своё название, описание и схему параметров.

Okta заявляет, что фактические результаты зависят от каталога инструментов, распределения разрешений и выбранной модели. На абсолютные затраты в токенах и деньгах также влияют средний размер схемы, объём запросов и цены моделей.

Okta противопоставляет права идентификационных данных средствам контроля расходов шлюза

В публикации проводится различие между ограничением доступа на основе идентификационных данных и средствами контроля шлюза. Okta заявляет, что шлюзы могут ограничивать расходы по ключу, команде или группе, а также поддерживать маршрутизацию и ограничение частоты запросов.

Шлюз может учитывать токены, входящие в систему и покидающие её, а также затраченные средства. Okta утверждает, что такие средства контроля могут ограничивать расходы после того, как решение модели становится дорогостоящим.

Права идентификационных данных обеспечивают другой тип входных данных. Okta заявляет, что права конкретного пользователя и агента могут определять инструменты, доступные определённому агенту или стоящему за ним человеку, вместо применения информации о доступе на уровне группы.

Пол Уэббер, ведущий отраслевой аналитик по кибербезопасности в Software Analyst Cyber Research, сказал: «Наилучший контроль затрат для агентов обеспечивают инструменты управления идентификационными данными, которые предлагают более детальный контроль и точность, не нарушая бизнес-процессы.

«Подход Okta — элегантный способ сделать это, поскольку он использует те же данные о правах, которые регулируют безопасность, а не отдельный уровень учёта без такого контекста».

В описании Okta шлюз представлен как механизм контроля того, что через него проходит. Уровень идентификационных данных фильтрует доступный набор инструментов ещё до того, как эти инструменты потребуется учитывать.

Видимость инструментов также влияет на уязвимость MCP для атак

В публикации тот же механизм связывается с рисками безопасности. Okta заявляет, что удаление инструментов из поля зрения неавторизованного идентификатора также устраняет действия, которые этот идентификатор мог бы выполнять в случае компрометации.

Предлагаемая проверка области действия выполняется в двух точках. Первая — при формировании списка инструментов для промпта агента. Вторая — когда агент пытается выполнить вызов инструмента.

Okta описывает результат как уменьшение радиуса поражения скомпрометированного идентификатора. Набор оставшихся доступных инструментов определяет действия, которые может выполнять этот идентификатор. В модели компании промпт содержит только инструменты, связанные с авторизованными областями действия OAuth этого идентификатора.

Для организаций, оценивающих доступ к MCP, основными операционными исходными данными являются инвентаризация инструментов и сопоставление прав. Методология Okta сопоставляет инструменты MCP Server с областями действия OAuth, которые открывают к ним доступ, а затем сравнивает полный каталог инструментов с каталогом ограниченной области, видимым каждому типичному сегменту пользователей.

Okta является ключевым спонсором проходящей в этом году AI & Big Data Expo Europe, которая состоится в Амстердаме 19–20 октября 2026 года.

См. также: Meta Muse Glimmer переносит локальных ИИ-агентов на потребительские GPU

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдёт в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь, чтобы получить дополнительную информацию.

AI News работает при поддержке TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах в сфере корпоративных технологий здесь.