Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, ressources et invites pour effectuer des actions et obtenir des données à jour à partir de leur service de backend.
Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?
- Serveurs MCP locaux
- S'exécute généralement sur votre machine locale et utilise les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.
- Serveurs MCP distants
- s'exécute sur l'infrastructure du service et propose un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client AI MCP et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez Architecture MCP.
Noyau sans état
Avec la version 2026-07-28 du protocole MCP, le protocole MCP passe d'un protocole bidirectionnel avec état à un protocole sans état.
Chaque requête MCP est auto-descriptive et peut être acheminée à l'aide d'en-têtes. Il n'est pas nécessaire d'utiliser l'établissement de liaison initialize/initialized ni Mcp-Session-Id, car chaque requête inclut toutes les informations nécessaires dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des requêtes MRTR (multi-round-trip requests).
Pour faciliter l'acheminement et le traitement des requêtes sans analyser le corps de la requête, certains en-têtes MCP sont requis, y compris les suivants :
- En-têtes requis par la spécification MCP, tels que l'en-tête de version du protocole et les en-têtes de requête standards.
- En-têtes personnalisés définis par le serveur MCP. Ces en-têtes sont mis en miroir dans les en-têtes HTTP à partir du schéma d'entrée de l'outil à l'aide de la propriété
x-mcp-header. Par exemple, un serveur MCP peut définir un en-tête personnalisé pour spécifier la région Google Cloud ou l'ID du projet.
Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez les spécifications et les principaux changements de la version MCP 2026-07-28.
Serveurs MCP distants et Google Cloud
Les serveurs MCP distants et Google Google Cloud offrent les fonctionnalités et avantages suivants :- Découverte simplifiée et centralisée
- Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés
- Autorisations précises
- Sécurité facultative des requêtes et des réponses avec la protection Model Armor
- Journalisation d'audit centralisée
Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez Présentation des serveurs MCP Google Cloud.
Avant de commencer
Avant de pouvoir utiliser le serveur MCP Agent Registry, vous devez configurer Agent Registry. Vous avez également besoin de l'ID de votre projet pour vous authentifier et effectuer des tâches de découverte.
Rôles requis
Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP Agent Registry, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP Agent Registry :
-
Effectuer des appels d'outils MCP :
Utilisateur de l'outil MCP (
roles/mcp.toolUser) -
Découvrez les ressources :
Lecteur de l'API Agent Registry (
roles/agentregistry.viewer) -
Gérer les ressources : Éditeur de l'API Agent Registry (
roles/agentregistry.editor)
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.
Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP du registre d'agents. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :
Autorisations requises
Vous devez disposer des autorisations suivantes pour utiliser le serveur MCP Agent Registry :
-
Effectuer des appels d'outils MCP :
mcp.tools.call
Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Authentification et autorisation
Le serveur MCP distant du registre d'agents utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les Google Cloud identités sont acceptées pour l'authentification auprès des serveurs MCP.Le serveur MCP du registre d'agents nécessite un compte principal pour le contrôle Identity and Access Management (IAM) et n'accepte pas les clés API. Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent les outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources.
Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
Habilitations OAuth MCP Agent Registry
OAuth 2.0 utilise des niveaux d'accès et des identifiants pour déterminer si un principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux Google APIs.
Agent Registry dispose des champs d'application OAuth suivants pour l'outil MCP :
| URI du champ d'application pour la Google Cloud CLI | Description |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
Accès complet à toutes les ressources Google Cloud . |
https://www.googleapis.com/auth/agentregistry.read-write |
Accès en lecture et en écriture aux ressources Agent Registry. |
Des niveaux d'accès supplémentaires peuvent être requis pour les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des rôles et des autorisations requis pour le Registre d'agents, consultez Rôles et autorisations du Registre d'agents.
Configurer un client MCP pour qu'il utilise le serveur MCP Agent Registry
Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut comporter plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application n'est pas listée dans les conseils spécifiques aux clients, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter depuis la plupart des applications.
- Nom du serveur : serveur MCP Agent Registry
- URL du serveur ou point de terminaison :
https://agentregistry.googleapis.com/mcp - Transport : HTTP transmissible en flux
- Informations d'authentification : selon la méthode d'authentification choisie, vous pouvez saisir vos identifiants Google Cloud , votre ID client et votre code secret OAuth, ou encore l'identité et les identifiants d'un agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
- Champ d'application OAuth : champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lors de la connexion au serveur MCP Agent Registry.
Pour obtenir des conseils spécifiques à une application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez Conseils spécifiques aux clients.
Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :
Outils disponibles
Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP du registre d'agents, consultez la référence MCP du registre d'agents.
L'API Agent Registry sépare les opérations de lecture et d'écriture. Vous interrogez les ressources en lecture seule Agent, McpServer ou Endpoint pour découvrir les fonctionnalités, mais vous devez utiliser la ressource Service accessible en écriture pour créer, mettre à jour et supprimer des entrées.
Outils de découverte
Voici les outils les plus couramment utilisés par les agents d'IA pour la découverte dynamique :
search_agents: effectue une recherche par mot clé ou par préfixe pour découvrir des agents dans un projet et un lieu spécifiques en fonction de requêtes en langage naturel, de compétences A2A spécifiques, de tags ou de descriptions.search_mcp_servers: effectue une recherche par mot clé ou par préfixe pour découvrir les serveurs MCP en fonction des outils spécifiques qu'ils proposent ou de leurs descriptions.get_agent,get_mcp_server,get_endpoint: récupère les métadonnées complètes et les détails de configuration de ressources spécifiques à l'aide de leurs noms de ressources uniques.get_service: récupère une ressourceServicespécifique pour inspecter la spécification d'enregistrement sous-jacente utilisée pour intégrer manuellement une ressource.get_operation: récupère le dernier état d'une opération de longue durée.list_bindings,get_binding,fetch_available_bindings: récupère les configurations de liaison qui associent les agents sources aux ressources cibles ou aux fournisseurs d'authentification.
Les outils de recherche sont plus adaptés aux requêtes en langage naturel. Toutefois, le serveur MCP fournit également des outils de liste qui renvoient des listes paginées de ressources. Ces outils sont utiles pour énumérer les ressources ou filtrer par attributs de ressources plutôt que par recherches en langage naturel :
list_agents: renvoie une liste paginée des agents dans unGoogle Cloud projet et un emplacement spécifiés.list_mcp_servers: renvoie une liste paginée des serveurs MCP dans un projet et un emplacement Google Cloud spécifiés.list_endpoints,list_services: renvoie une liste paginée des points de terminaison enregistrés et des ressourcesServiceintégrées manuellement dans un projet et un emplacement donnés.
Outils d'administration
Les applications d'IA utilisent principalement Agent Registry pour la découverte. Toutefois, le serveur MCP expose également des outils permettant de gérer les entrées de registre de manière programmatique :
create_service: enregistre manuellement un nouveau composant agentique personnalisé, tel qu'un agent, un serveur MCP ou un point de terminaison, en fournissant sa spécification JSON.update_service: met à jour la spécification ou les paramètres d'une ressourceServiceexistante, par exemple en appliquant un correctif à une fiche d'agent importée.delete_service: supprime une ressourceService, ce qui désenregistre l'agent, le serveur MCP ou le point de terminaison intégré manuellement du registre.create_binding,update_binding,delete_binding: Gère de manière programmatique les connexions et les mappages d'accès délégué entre vos agents et les serveurs ou points de terminaison MCP cibles.
Outils de liste
Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant du registre d'agents. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.
curl -X POST https://agentregistry.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json' \
-H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
-H 'Mcp-Method: tools/list' \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list",
"params": {
"_meta": {
"io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
"io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
"extensions": {
"io.modelcontextprotocol/ui": {
"mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
}
}
}
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
TOOLSET_ENDPOINT: le reste du point de terminaison MCP après le nom du service. Par exemple, pour Agent Registry, il peut s'agir demcp/toolset-name.MCP_PROTOCOL_VERSION: version du protocole MCP. Exemple :2026-07-28.
Exemples de cas d'utilisation
Lorsque vous connectez votre application ou agent d'IA au serveur MCP Agent Registry, vous pouvez utiliser des requêtes en langage naturel pour découvrir et récupérer dynamiquement des ressources dans votre environnement.
Voici quelques exemples de requêtes que vous pouvez utiliser avec votre application d'IA connectée :
- Découvrir un agent par compétence A2A : "Trouve un agent capable de réserver des vols professionnels."
- Découvrir les serveurs MCP : "Quels serveurs MCP enregistrés proposent des outils de données BigQuery ?"
- Récupérer les détails d'une ressource spécifique : "Affiche les métadonnées et les détails de configuration de l'agent nommé projects/123456789/locations/global/agents/travel-agent."
Configurations de sécurité et de sûreté facultatives
Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques,Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables permettant de contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou votre projet Google Cloud.
Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance des MCP, consultez Sécurité et sûreté de l'IA.
Utiliser Model Armor
Model Armor est un serviceGoogle Cloud conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il fonctionne en analysant de manière proactive les requêtes et les réponses des LLM, en protégeant contre divers risques et en favorisant les pratiques d'IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou chez des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à prévenir les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à assurer la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre environnement d'IA diversifié.
Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il enregistre l'intégralité de la charge utile. Cela peut exposer des informations sensibles dans vos journaux.
Routage des demandes MCP vers Model Armor
Model Armor est disponible dans certaines régions. Lorsque Model Armor est activé et que vous utilisez un serveur MCP dans une juridiction non prise en charge par Model Armor, le comportement de routage de l'appel peut être différent pour différents serveurs MCP et peut enfreindre la conformité de la résidence des données pour les données en cours d'utilisation et en transit. Pour en savoir plus sur le comportement des différents serveurs MCP, consultez Produits compatibles avec Model Armor.Activer Model Armor
Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.
Console
Activez l'API Model Armor, si ce n'est pas déjà fait.
Rôles requis pour activer les API
Pour activer les API, vous devez disposer de l'autorisation
serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation grâce au rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez obtenir cette autorisation grâce au rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.
gcloud
Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :
Dans la console Google Cloud , activez Cloud Shell.
En bas de la console Google Cloud , une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
-
Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Remplacez
LOCATIONpar la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.
Configurer la protection des serveurs MCP
Pour protéger les appels et les réponses de votre outil MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble cohérent de filtres à tous les appels et réponses d'outils MCP dans le projet.
Configurez un paramètre plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor.
Consultez l'exemple de commande suivant :
gcloud model-armor floorsettings update \ --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \ --enable-floor-setting-enforcement=TRUE \ --add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \ --google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \ --enable-google-mcp-server-cloud-logging \ --malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \ --add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud .
Notez les paramètres suivants :
INSPECT_AND_BLOCK: type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.ENABLED: paramètre qui active un filtre ou une application forcée.MEDIUM_AND_ABOVE: niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable – Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs plus faibles peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.
Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor
Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP de Google en fonction des paramètres de plancher du projet, exécutez la commande suivante :
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud . Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de plancher de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.
Les paramètres de plancher et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact au-delà du MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de seuil peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans MCP.
Contrôler l'utilisation de MCP avec des stratégies IAM
Les stratégies de refus et les stratégies d'autorisation IAM (Identity and Access Management) vous aident à sécuriser les serveurs Google Cloud et Google MCP.
Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des règles de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :
- Le compte principal.
- Propriétés de l'outil, comme l'attribut en lecture seule.
- Nom du service ou de l'outil.
- ID client OAuth de l'application.
Pour en savoir plus, consultez Contrôler l'utilisation de MCP avec la gestion de l'authentification et des accès.
Étapes suivantes
- Consultez la documentation de référence MCP Agent Registry.
- En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud