LLDAP与AMP的LDAP集成配置指南
2025-06-10 23:09:08作者:劳婵绚Shirley
背景介绍
LLDAP是一个轻量级的LDAP服务器,而AMP是CubeCoders开发的一款服务器管理面板。许多用户希望将两者集成,实现统一的用户认证和管理。本文详细介绍了如何配置LLDAP以支持AMP的LDAP认证。
关键配置要点
基础连接配置
在AMP的配置文件中,需要设置以下基本参数:
Login.UseLDAPLogins=True
Login.UseLDAP3=True
Login.LDAP3Host=your_ldap_server_ip:3890
Login.LDAP3FilterDN=OU=people,DC=yourdomain,DC=xyz
Login.LDAP3UserDN=CN=query,OU=people,DC=yourdomain,DC=xyz
Login.LDAPQueryUsername=query
Login.LDAPQueryPassword=your_password
属性映射问题
AMP默认会使用sAMAccountName属性进行用户查询,但LLDAP默认不包含此属性。解决方案有两种:
- 添加自定义属性:在LLDAP中为每个用户添加
sAMAccountName属性 - 修改AMP查询:如果可能,修改AMP的查询逻辑使用
uid等标准属性
对象类问题
AMP的查询过滤器包含objectClass=user,而LLDAP默认使用person类。需要在LLDAP中:
- 为用户添加"user"对象类
- 确保用户同时具有"person"和"user"两个对象类
常见错误排查
错误1:Invalid DN Syntax
这通常是由于LDAP主机地址配置不当引起的。确保:
- 主机地址只包含IP和端口
- 不要包含路径信息如/OU=people
错误2:Invalid username
检查:
- 查询过滤器是否正确
- 用户是否具有所需的属性和对象类
- LLDAP日志中的详细查询信息
最佳实践建议
- 使用LLDAP的verbose模式获取详细日志
- 先测试基础连接,再测试用户认证
- 考虑使用lldap-cli工具管理用户属性
- 保持LLDAP版本更新以获取最新功能
通过以上配置和注意事项,可以成功实现LLDAP与AMP的集成,为企业提供统一的身份认证解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134