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Codex ↔ Azure AI Foundry 연동: 폐쇄망 환경 가이드

폐쇄망에서 Codex와 Microsoft Foundry를 연동할 때 필요한 네트워크 구성을 설명합니다.

보안 네트워킹 AI agents

문제 상황

폐쇄망 환경에서는 VS Code의 GitHub Copilot Chat을 직접 활용할 수 없다.
GitHub Copilot은 GitHub Public과의 통신이 필수적이며, GHE(GitHub Enterprise Server)를 사용하더라도 동일한 제약이 존재하고 GitHub Copilot과의 연계 매뉴얼 자체가 없다.

GitHub Copilot 문서 버전 선택 화면

해결 방향

GitHub Codex는 GitHub Extension 또는 단독(standalone) 모드로 활용 가능한 서비스로,
Azure AI Foundry의 엔드포인트를 활용하면 폐쇄망에서도 AI 코딩 어시스턴트를 사용할 수 있다.

Azure AI Foundry를 Private Endpoint로 구성한 경우, Azure 망과 업무망이 분리되어 Direct Access가 불가능할 수 있다.
이 경우 VS Code Server + SSH 터널링 + Squid Proxy 구성을 통해 우회 연결이 가능하다.

전체 연결 흐름

로컬 Codex (Extension 또는 CLI)
  → Nginx (localhost, 443 포트)
  → SSH 터널링 (50056 포트)
  → VM 내 Squid Proxy
  → Azure AI Foundry (Private Endpoint)

설정 방법

1. 로컬 DNS 설정 (hosts 파일)

Private Endpoint 도메인을 localhost로 매핑한다.

예: Private Endpoint 도메인이 example-openai.openai.azure.com인 경우

Windows hosts 파일 경로: C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

127.0.0.1  example-openai.openai.azure.com

2. Codex 설정 파일

설정 파일 경로: C:\Users\<username>\.codex\

config.toml

model = "gpt-5.3-codex"
model_provider = "custom-provider"
personality = "pragmatic"
model_reasoning_effort = "medium"
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.custom-provider]
name = "azure-openai"
base_url = "https://example-openai.openai.azure.com/openai/v1/"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"

[notice.model_migrations]
gpt-5 = "gpt-5.3-codex"

[windows]
sandbox = "elevated"

auth.json (우선 시도)

{
  "OPENAI_API_KEY": "your_api_key"
}

.env (auth.json으로 인증이 되지 않는 경우 대안)

OPENAI_API_KEY=your_api_key

3. 로컬 Nginx 설치 및 설정

로컬 PC에 Nginx를 설치하고, AI Foundry Private Endpoint로의 요청을 SSH 터널 포트로 전달하도록 구성한다.

nginx.conf

worker_processes  1;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;

    server {
        listen       443;
        server_name  example-openai.openai.azure.com;

        location / {
            proxy_pass http://127.0.0.1:50056;

            proxy_set_header Host example-openai.openai.azure.com;
            proxy_set_header Proxy-Connection keep-alive;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}
  • Nginx는 로컬 443 포트에서 수신 대기
  • 수신된 요청을 127.0.0.1:50056(SSH 터널 포트)으로 전달
  • Host 헤더를 원래 AI Foundry 도메인으로 유지

4. SSH 터널링 설정

로컬 50056 포트를 VM의 Squid Proxy 포트로 포워딩한다.

ssh -L 50056:localhost:50056 <vm-user>@<vm-host>
  • 로컬 50056 포트 → VM의 localhost:50056 으로 터널링
  • VM에는 Squid가 50056 포트에서 수신 대기 중이어야 함

5. VM 내 Squid Proxy 설정

VM에 Squid를 설치하고 아래와 같이 설정한다.

squid.conf

http_port 50056

acl CONNECT method CONNECT
acl SSL_ports port 443
acl localnet src 10.0.0.0/8
acl mylocal src 10.113.64.90/32

http_access allow localnet CONNECT SSL_ports mylocal
http_access allow all

access_log /tmp/squid/access.log
cache_log /tmp/squid/cache.log
pid_filename /tmp/squid/squid.pid
  • acl mylocal의 IP는 실제 VM의 내부 IP로 변경
  • Squid는 CONNECT 메서드를 허용하여 HTTPS 터널링을 지원

Squid 설치 및 실행

# Squid 설치
sudo apt-get install -y squid

# 로그 및 PID 디렉토리 생성
mkdir -p /tmp/squid

# 설정 파일을 지정하여 Squid 실행
squid -f /path/to/squid.conf

# 실행 확인
squid -f /path/to/squid.conf -k check
  • /path/to/squid.conf는 실제 설정 파일 경로로 변경
  • -k check 옵션으로 설정 파일 유효성을 사전에 검증 가능

구성 요약

구성 요소 위치 역할
Codex 로컬 PC AI 코딩 어시스턴트
hosts 파일 로컬 PC Private Endpoint 도메인을 localhost로 매핑
Nginx 로컬 PC (443) HTTPS 요청 수신 후 SSH 터널로 전달
SSH 터널 로컬 ↔ VM (50056) 로컬과 VM 간 암호화 통신 채널
Squid Proxy VM (50056) AI Foundry Private Endpoint로 요청 전달
Azure AI Foundry Azure Private Endpoint LLM 추론 엔드포인트

참고 링크

참고 문서