Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.

간단 소개

Google Agentspace의 생산성과 QueryPie MCP PAM의 보안을 결합하여 AI 실행 환경을 안전하게 통제하는 방법을 제시합니다.

AI Summary

Google Agentspace의 한계와 보안 필요성
- Google Agentspace는 AI 에이전트를 활용해 생산성을 향상시키지만, 실행 통제에 대한 우려가 존재합니다.
- IAM, ACL, DLP 등 기본적인 보안 기능을 제공하지만, 프롬프트 기반 실행 통제나 정책 기반 승인 흐름은 지원하지 않습니다.
- QueryPie MCP PAM은 Agentspace의 보안 한계를 보완하며, 실시간 정책 평가, 에이전트 실행 맥락 감시, 외부 시스템 액션 통제를 가능하게 합니다.
QueryPie MCP PAM의 역할 및 기능
- QueryPie MCP PAM은 Google Agentspace의 액션 실행 흐름에 통합되어 정책 기반 접근 제어(PBAC)를 제공합니다.
- RBAC, ABAC, RiskBAC, ReBAC 등 다양한 접근 제어 모델을 통합하여 실행 시점의 조건 평가 및 승인 흐름을 지원합니다.
- 프롬프트 필터링, DLP 평가, 응답 마스킹 등 다양한 보안 기능을 제공하며, 세션 기반 감사 및 이상 행위 탐지를 지원합니다.
통합 아키텍처 및 도입 전략
- QueryPie MCP PAM은 Reverse Proxy 또는 Action Middleware 구조로 Google Agentspace와 통합될 수 있습니다.
- 3단계 구축 방안을 통해 독립 운영에서 시작하여 실행 경로 연결 및 정책 통합을 거쳐 최종적으로 보안 레이어를 삽입합니다.
- Google Agentspace는 실행 플랫폼을 제공하고, QueryPie MCP PAM은 정책 평가 및 승인 흐름을 담당하여 생산성과 통제를 동시에 확보합니다.