Подключения под контролем.
GitLab, корпоративный вход, модель и MCP имеют разные права.
Существующий self-managed GitLab
- Выделите reviewer bot и один тестовый проект. Сначала согласуйте чтение MR, затем отдельно обсуждения и approve.
- Включите webhook/assignment/mentions по согласованной политике. Смена SHA требует нового ревью.
- Проверьте line-level discussions по diff refs, повторную доставку webhook и отсутствие дублей.
- Approve зависит от актуальных проверок. Обычный комментарий не является enforced merge block. Merge скрыто не выполняется.
- CI запускается по allowlist project/ref/jobs. Недоверенный MR не получает host Docker socket, привилегированный runner или production secrets.
Корпоративный SSO и Keycloak
Настройте OIDC issuer/realm, client_id, точный HTTPS redirect URI и приватный client secret в контуре. Назначьте явное соответствие пользователям и ролям организации. Домен email не выдает административные права автоматически. Проверьте вход, logout, отказ без роли, переход между организациями и недоступность чужих данных.
API или официальный CLI
Согласуйте модель, право ее использовать, разрешенный контекст и бюджет. API и подписочный вход не взаимозаменяемы. Для Codex используйте официальный вход в отдельном tenant/profile volume. Не переносите auth из Komand, рабочего компьютера или другой организации. Проверяйте реальный вызов; статус credentials не заменяет его.
ContextForge и корпоративные инструменты
ContextForge служит общим MCP слоем. Каждое приложение, пользователь и получатель получают ограниченную область доступа, отдельное согласие и отзыв. Проверяйте полезный ответ инструмента после initialize/list, а затем отзыв доступа и restart. Jira и Confluence подключаются через отдельно разрешенные MCP-серверы и их собственные credentials. Общий gateway сам по себе не означает готовую приемку этих коннекторов.
Текущие границы приемкиПолезность прямо в GitLab
Оцените замечание реакцией или ответьте в том же обсуждении: feedback wrong: пояснение. Изменения ответа и снятие реакции учитываются. Команда может уточнить версию правил на основе оценок. Автоматическое обучение модели этим не включается, а стиль не меняет важность риска или права.