Utiliser le serveur MCP du registre d'agents

Ce document explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant d'Agent Registry pour vous connecter à des applications d'IA, y compris Gemini CLI, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Le serveur MCP distant d'Agent Registry permet à vos applications d'IA de découvrir dynamiquement d'autres agents, points de terminaison et serveurs MCP disponibles dans votre environnement. Le serveur MCP distant d'Agent Registry est activé lorsque vous activez l'API Agent Registry.

Le protocole MCP (Model Context Protocol) 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 prompts pour effectuer des actions et obtenir des données mises à jour à partir de leur service backend.

Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?

Serveurs MCP locaux
S'exécutent généralement sur votre machine locale et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.
Serveurs MCP distants
S'exécutent sur l'infrastructure du service et proposent un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la section Architecture MCP.

Serveurs MCP Google et Google Cloud distants

Les serveurs MCP Google et Google Cloud distants présentent les fonctionnalités et avantages suivants :

  • Découverte simplifiée et centralisée
  • Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés
  • Autorisations précises
  • Sécurité facultative des prompts 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 la présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Avant de commencer

Avant de pouvoir utiliser le serveur MCP d'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 à l'utilisation du serveur MCP d'Agent Registry, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP d'Agent Registry :

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 d'Agent Registry. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Vous devez disposer des autorisations suivantes pour utiliser le serveur MCP d'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 d'Agent Registry utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes Google Cloud les identités sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.

Le serveur MCP d'Agent Registry 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 des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources.

Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez la section S'authentifier auprès des serveurs MCP.

Champs d'application OAuth du serveur MCP d'Agent Registry

OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 dans Google, consultez la section Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

Agent Registry comporte les champs d'application OAuth suivants pour les outils MCP :

URI du champ d'application pour Google Cloud CLI Description
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Accès complet à toutes les Google Cloud ressources.
https://www.googleapis.com/auth/agentregistry.read-write Accès en lecture et en écriture aux ressources d'Agent Registry

Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des rôles et des autorisations requis pour Agent Registry, consultez la section Rôles et autorisations d'Agent Registry.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP d'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 avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application ne figure pas dans les conseils spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à la plupart des applications.

  • Nom du serveur : serveur MCP d'Agent Registry
  • URL du serveur ou Point de terminaison : https://agentregistry.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • Informations d'authentification : selon la méthode d'authentification souhaitée, vous pouvez saisir vos Google Cloud identifiants, votre ID client et votre code secret OAuth, ou une identité et des identifiants d'agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez la section S'authentifier auprès des serveurs MCP.
  • Champ d'application OAuth : le champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lorsque vous vous connectez au serveur MCP d'Agent Registry.

Pour obtenir des conseils spécifiques à l'application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez la section Conseils spécifiques au client.

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 d'Agent Registry, consultez la documentation de référence sur le serveur MCP d'Agent Registry.

L'API Agent Registry sépare les opérations de lecture et d'écriture. Vous interrogez les ressources Agent, McpServer ou Endpoint en lecture seule 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

Les outils les plus couramment utilisés par les agents d'IA pour la découverte dynamique sont les suivants :

  • search_agents: effectue une recherche par mot clé ou par préfixe pour découvrir des agents dans un projet et un emplacement spécifiques en fonction de requêtes en langage naturel, de compétences spécifiques, de tags ou de descriptions.
  • search_mcp_servers: effectue une recherche par mot clé ou par préfixe pour découvrir des 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 ressource Service spécifique pour inspecter la spécification d'enregistrement sous-jacente utilisée pour intégrer manuellement une ressource.
  • get_operation: récupère l'état le plus récent d'une opération de longue durée.
  • list_bindings, get_binding, fetch_available_bindings: Récupère les configurations de liaison qui connectent 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 de ressources paginées. Ces outils sont utiles pour énumérer des ressources ou filtrer par attributs de ressources plutôt que par des recherches en langage naturel :

  • list_agents : renvoie une liste paginée d'agents dans un projet et un emplacement spécifiés Google Cloud .
  • list_mcp_servers : renvoie une liste paginée de serveurs MCP dans un projet et un emplacement Google Cloud spécifiés.
  • list_endpoints, list_services: renvoie une liste paginée de points de terminaison enregistrés et de ressources Service intégrées 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 par programmation :

  • 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 ressource Service existante, par exemple en appliquant un correctif à une carte d'agent importée.
  • delete_service: supprime une ressource Service, ce qui annule l'enregistrement de l'agent, du serveur MCP ou du point de terminaison intégré manuellement dans le registre.
  • create_binding, update_binding, delete_binding: gère par programmation les connexions et les mappages d'accès délégués entre vos agents et les serveurs ou points de terminaison MCP cibles.

Outils de liste

Utilisez l'inspecteur MCP pour répertorier les outils ou envoyez une tools/list requête HTTP directement au serveur MCP distant d'Agent Registry. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: agentregistry.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list"
}

Exemples de cas d'utilisation

Lorsque vous connectez votre application ou agent d'IA au serveur MCP d'Agent Registry, vous pouvez utiliser des prompts en langage naturel pour découvrir et récupérer dynamiquement des ressources dans votre environnement.

Voici des exemples de prompts que vous pouvez utiliser avec votre application d'IA connectée :

  • Découvrir un agent par compétence : "Trouver un agent capable de réserver des vols d'entreprise."
  • Découvrir des serveurs MCP : "Quels serveurs MCP enregistrés proposent des outils de données BigQuery ?"
  • Récupérer des détails de ressources spécifiques : "Afficher les métadonnées et les détails de configuration de l'agent nommé projects/123456789/locations/global/agents/travel-agent."

Configurations de sécurité facultatives

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 pour contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre Google Cloud organisation ou projet.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance MCP, consultez la section Sécurité de l'IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un Google Cloud service conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il fonctionne en analysant de manière proactive les prompts 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 auprès de fournisseurs de cloud externes, Model Armor peut vous aider à éviter 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, il enregistre l'intégralité de la charge utile. Cela peut exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

  1. Activez l'API Model Armor.

    Rôles requis pour activer les API

    Pour activer les API, vous avez besoin de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez obtenir cette autorisation via le rôle Administrateur d'utilisation du service (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

    Activer l'API

  2. Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

  1. Dans la Google Cloud console, activez Cloud Shell.

    Activer Cloud Shell

    En bas de la fenêtre de la console, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Google Cloud 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.

  2. 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 LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection des serveurs MCP

Pour protéger vos appels et réponses d'outils 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 du projet.

Configurez un paramètre de plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez la section Configurer les paramètres de plancher Model Armor settings.

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 Google Cloud projet.

Notez les paramètres suivants :

  • INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les prompts et les réponses qui correspondent aux filtres.
  • ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une application.
  • MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres de filtre IA responsable – Dangereux. Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez la section 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 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' Google Cloud ID du projet. 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 sur plus que le protocole MCP. Étant donné que Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de plancher peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans le protocole MCP.

Contrôler l'utilisation de MCP avec des règles de refus IAM

Les règles de refus Identity and Access Management (IAM) vous aident à sécuriser les Google Cloud serveurs MCP distants. Configurez ces règles pour bloquer l'accès indésirable aux outils MCP.

Par exemple, vous pouvez refuser ou autoriser l'accès en fonction des éléments suivants :

  • Le compte principal
  • Les propriétés de l'outil, telles que la lecture seule
  • L'ID client OAuth de l'application

Pour en savoir plus, consultez la section Contrôler l'utilisation de MCP avec Identity and Access Management.

Étape suivante