Azpolicymcp

🚀 AzPolicy政策管理ツール

このプロジェクトは、MCPプロトコルに基づく政策管理ツール（AzPolicy）を実現することを目的としています。主にAzure政策（AzPolicy）の定義、検証、およびデプロイに焦点を当てています。このツールはREST APIを通じてAzureサービスとやり取りし、JSON Schemaを利用してデータ検証を行い、GitHubインターフェースを使って政策のサンプルを取得します。保守性と拡張性を向上させるために、プロジェクトはモジュール化設計を採用し、詳細なドキュメントとテストケースを提供しています。

🚀 クイックスタート

このツールは、Azure政策の定義、検証、デプロイを自動化することで、政策管理の効率を大幅に向上させます。以下に、主な機能と使用方法を紹介します。

✨ 主な機能

AzPolicy定義

• GitHubリポジトリからAzure政策定義をダウンロードすることができます。
• JSON Schema検証を提供して、政策の形式が正しいことを確認します。
• ユーザーが政策定義をカスタマイズおよび拡張することを許可します。

AzPolicy検証ツール

• jsonschemaライブラリを使用して、政策ファイルを厳密に検証します。
• モード、区切り文字、除外規則など、複数の検証モードをサポートしています。
• 問題を迅速に特定できるように、詳細なエラーレポートを提供します。

AzPolicyデプロイ

• Azure REST APIを通じて政策の公開と管理を実現します。
• マルチテナント環境でのポリシー同期をサポートしています。
• さまざまなビジネスシナリオに対応するためのパラメータ化構成を提供します。

🔧 技術詳細

技術選択

1. MCPプロトコル
   Model Context Protocol（MCP）に基づいており、モデルコンテキストの交換を実現し、システム間のデータの一貫性と相互運用性を確保します。

2. REST API統合
   requestsライブラリを使用してAzureサービスとやり取りし、認証、エラー処理、およびログ記録機能をサポートしています。

3. JSON Schema検証
   jsonschemaライブラリを通じて、政策ファイルを構造化検証し、事前定義されたスキーマ要件に合致することを確認します。

4. GitHubインターフェース
   GitHub APIを統合して最新の政策サンプルとドキュメント情報を取得し、バージョン管理と共同開発をサポートしています。

実装詳細

基本的な使用法

import requests
from jsonschema import validate

def fetch_policy_from_github(repo, path):
    url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents/{path}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"Failed to fetch policy: {response.text}")

def validate_policy(policy_json, schema):
    try:
        validate(instance=policy_json, schema=schema)
        return True
    except jsonschema.ValidationError as e:
        print(f"Validation error: {str(e)}")
        return False

高度な使用法

import os
from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials

def deploy_policy(subscription_id, resource_group_name, policy_set_name, policy_file):
    credentials = ServicePrincipalCredentials(
        client_id=os.getenv('AZURE_CLIENT_ID'),
        secret=os.getenv('AZURE_CLIENT_SECRET'),
        tenant=os.getenv('AZURE_TENANT_ID')
    )
    # Implement Azure Policy deployment logic here

🔧 リスク分析と対策

政策検証失敗のリスク

• 原因：入力された政策ファイルが事前定義されたJSON Schemaに合致していない場合があります。
• 対策：詳細なエラーログとユーザーフレンドリーなヒント情報を追加して、ユーザーが問題を修正できるようにガイドします。

GitHub APIアクセス制限

• 原因：頻繁にGitHub APIを呼び出すと、IPがブロックされたり、レート制限が適用されたりする可能性があります。
• 対策：リクエスト間隔を導入し、プロキシプールを使用し、取得した政策サンプルをキャッシュして、重複リクエストを減らします。

Azureサービスの利用不可

• 原因：Azureクラウドサービスに障害が発生したり、ネットワーク問題があると、API呼び出しが失敗する可能性があります。
• 対策：リトライメカニズムとエラー処理ロジックを追加して、システムが良好な耐障害性を備えるようにします。

📚 ドキュメント

プロジェクトの価値

• 政策管理の効率向上：自動化ツールを通じて政策の迅速な検証とデプロイを実現し、人為的なエラーを減らします。
• システムの安定性向上：厳格な形式チェックと包括的なテストケースを使用して、システムの堅牢性と信頼性を確保します。
• チーム協力の促進：統一されたインターフェースとドキュメントを提供して、開発者が迅速に使い始め、効率的なコードレビューを行えるようにします。

将来的な拡張

• マルチクラウド環境のサポート：既存のAzureに加えて、AWS、Google Cloudなどの他のクラウドプラットフォームへのサポートを段階的に拡張します。
• AI支援検証の導入：機械学習技術を利用して、潜在的な政策の競合を予測し、最適化提案を提供します。
• 可视化インターフェースの構築：非技術者が複雑な政策構成を確認および管理できるように、グラフィカルユーザーインターフェースを開発します。