Skip to main content
이 가이드는 LangSmith 애플리케이션에 사용자 정의 인증을 추가하는 방법을 보여줍니다. 이 페이지의 단계는 cloud 및 self-hosted 배포 모두에 적용됩니다. 자체 커스텀 서버에서 LangGraph 오픈 소스 라이브러리를 독립적으로 사용하는 경우에는 적용되지 않습니다.

​
배포에 사용자 정의 인증 추가

배포에서 사용자 정의 인증을 활용하고 사용자 수준 메타데이터에 액세스하려면 사용자 정의 인증 핸들러를 통해 config["configurable"]["langgraph_auth_user"] 객체를 자동으로 채우도록 사용자 정의 인증을 설정하세요. 그런 다음 그래프에서 langgraph_auth_user 키로 이 객체에 액세스하여 에이전트가 사용자를 대신하여 인증된 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.
  1. 인증 구현:
    사용자 정의 @auth.authenticate 핸들러가 없으면 LangGraph는 API 키 소유자(일반적으로 개발자)만 인식하므로 요청이 개별 최종 사용자로 범위가 지정되지 않습니다. 사용자 정의 토큰을 전파하려면 자체 핸들러를 구현해야 합니다.
    from langgraph_sdk import Auth
import requests

auth = Auth()

def is_valid_key(api_key: str) -> bool:
    is_valid = # your API key validation logic
    return is_valid

@auth.authenticate # (1)!
async def authenticate(headers: dict) -> Auth.types.MinimalUserDict:
    api_key = headers.get(b"x-api-key")
    if not api_key or not is_valid_key(api_key):
        raise Auth.exceptions.HTTPException(status_code=401, detail="Invalid API key")

    # Fetch user-specific tokens from your secret store
    user_tokens = await fetch_user_tokens(api_key)

    return { # (2)!
        "identity": api_key,  #  fetch user ID from LangSmith
        "github_token" : user_tokens.github_token
        "jira_token" : user_tokens.jira_token
        # ... custom fields/secrets here
    }
  • 이 핸들러는 요청(헤더 등)을 수신하고 사용자를 검증한 다음 최소한 identity 필드가 있는 딕셔너리를 반환합니다.
  • 원하는 사용자 정의 필드(예: OAuth 토큰, 역할, 조직 ID 등)를 추가할 수 있습니다.
  1. langgraph.json에서 auth 파일 경로를 추가하세요: 
    {
    "dependencies": ["."],
    "graphs": {
    "agent": "./agent.py:graph"
    },
    "env": ".env",
    "auth": {
        "path": "./auth.py:my_auth"
    }
}
  2. 서버에서 인증을 설정한 후에는 선택한 체계에 따라 요청에 필요한 인증 정보를 포함해야 합니다. JWT 토큰 인증을 사용한다고 가정하면 다음 방법 중 하나를 사용하여 배포에 액세스할 수 있습니다:
    • Python Client
    • Python RemoteGraph
    • JavaScript Client
    • JavaScript RemoteGraph
    • CURL
    from langgraph_sdk import get_client

my_token = "your-token" # In practice, you would generate a signed token with your auth provider
client = get_client(
    url="http://localhost:2024",
    headers={"Authorization": f"Bearer {my_token}"}
)
threads = await client.threads.search()
    RemoteGraph에 대한 자세한 내용은 Use RemoteGraph 가이드를 참조하세요.

​
에이전트 인증 활성화

인증 후 플랫폼은 LangSmith 배포에 전달되는 특수 구성 객체(config)를 생성합니다. 이 객체에는 @auth.authenticate 핸들러에서 반환하는 사용자 정의 필드를 포함하여 현재 사용자에 대한 정보가 포함됩니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 인증된 작업을 수행할 수 있도록 하려면 그래프에서 langgraph_auth_user 키로 이 객체에 액세스하세요: 
def my_node(state, config):
    user_config = config["configurable"].get("langgraph_auth_user")
    # token was resolved during the @auth.authenticate function
    token = user_config.get("github_token","")
    ...
보안 시크릿 저장소에서 사용자 자격 증명을 가져오세요. 그래프 상태에 시크릿을 저장하는 것은 권장되지 않습니다.

​
Studio에 대한 사용자 권한 부여

기본적으로 리소스에 사용자 정의 권한 부여를 추가하면 Studio에서 수행된 상호작용에도 적용됩니다. 원하는 경우 is_studio_user()를 확인하여 로그인한 Studio 사용자를 다르게 처리할 수 있습니다.
is_studio_user는 langgraph-sdk 버전 0.1.73에 추가되었습니다. 이전 버전을 사용하는 경우 isinstance(ctx.user, StudioUser)를 확인할 수 있습니다.
from langgraph_sdk.auth import is_studio_user, Auth
auth = Auth()

# ... Setup authenticate, etc.

@auth.on
async def add_owner(
    ctx: Auth.types.AuthContext,
    value: dict  # The payload being sent to this access method
) -> dict:  # Returns a filter dict that restricts access to resources
    if is_studio_user(ctx.user):
        return {}

    filters = {"owner": ctx.user.identity}
    metadata = value.setdefault("metadata", {})
    metadata.update(filters)
    return filters
관리형 LangSmith SaaS에 배포된 그래프에 대한 개발자 액세스를 허용하려는 경우에만 이 기능을 사용하세요.

​
더 알아보기

Edit the source of this page on GitHub.
Connect these docs programmatically to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
⌘I