שימוש בשרת MCP של Agent Registry

במאמר הזה נסביר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Agent Registry כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Gemini CLI, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry מאפשר לאפליקציות AI לגלות באופן דינמי סוכנים, נקודות קצה ושרתי MCP אחרים שזמינים בסביבה שלכם. שרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry מופעל כשמפעילים את Agent Registry API.

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת ה-MCP זמין במאמר ארכיטקטורת ה-MCP.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים יש את התכונות והיתרונות הבאים: Google Cloud

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
  • הרשאות פרטניות
  • אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי אבטחה ובקרה שזמינים לשרתי MCP של Google Cloud מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש בשרת ה-MCP של Agent Registry, צריך להגדיר את Agent Registry. כדי לבצע אימות ומשימות גילוי, צריך גם את מזהה הפרויקט.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת MCP של Agent Registry, אתם צריכים לבקש מהאדמין לתת לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת MCP של Agent Registry:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת MCP של Agent Registry. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת ה-MCP של Agent Registry, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • ביצוע קריאות לכלי ה-MCP: mcp.tools.call

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

שרת ה-MCP של Agent Registry דורש חשבון ראשי לצורך ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) ולא מקבל מפתחות API. אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה.

מידע נוסף על אימות זמין במאמר בנושא אימות לשרתי MCP.

היקפי הרשאות OAuth של MCP ב-Agent Registry

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לגורם מאומת יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר בנושא שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת ל-Google APIs.

ב-Agent Registry יש את היקפי ההרשאות הבאים של OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ל-Google Cloud CLI תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform גישה מלאה לכל המשאבים של Google Cloud .
https://www.googleapis.com/auth/agentregistry.read-write גישת קריאה וכתיבה למשאבי Agent Registry.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך הפעלת כלי. רשימת התפקידים וההרשאות שנדרשים ל-Agent Registry מופיעה במאמר תפקידים והרשאות ב-Agent Registry.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Agent Registry

אפליקציות וסוכנים מבוססי-AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

  • שם השרת: שרת MCP של Agent Registry
  • כתובת URL של השרת או נקודת קצה: https://agentregistry.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שרוצים להשתמש בה, אפשר להזין את Google Cloud הפרטים שלכם, את מזהה הלקוח ואת הסוד של OAuth, או את הזהות והפרטים של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר בנושא אימות לשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Agent Registry.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה וחיבור לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

כלים זמינים

כדי לראות פרטים ותיאורים של כלי MCP זמינים בשרת ה-MCP של Agent Registry, אפשר לעיין במאמר הפניה ל-MCP של Agent Registry.

ב-Agent Registry API, פעולות הקריאה והכתיבה מופרדות. אתם שולחים שאילתה למשאבי Agent, McpServer או Endpoint לקריאה בלבד כדי לגלות יכולות, אבל אתם צריכים להשתמש במשאב Service שניתן לכתיבה כדי ליצור, לעדכן ולמחוק רשומות.

כלי גילוי

הכלים הנפוצים ביותר שסוכני AI משתמשים בהם כדי לגלות מידע באופן דינמי כוללים:

  • ‫search_agents: מבצע חיפוש של מילות מפתח או קידומות כדי לגלות סוכנים בפרויקט ובמיקום ספציפיים על סמך שאילתות בשפה טבעית, מיומנויות ספציפיות, תגים או תיאורים.
  • ‫search_mcp_servers: מבצע חיפוש של מילת מפתח או קידומת כדי לגלות שרתי MCP על סמך הכלים הספציפיים שהם מציעים או התיאורים שלהם.
  • ‫get_agent, ‏get_mcp_server, ‏get_endpoint: מאחזר את המטא-נתונים המלאים ואת פרטי ההגדרה של משאבים ספציפיים באמצעות שמות המשאבים הייחודיים שלהם.
  • ‫get_service: מאחזר משאב Service ספציפי כדי לבדוק את מפרט הרישום הבסיסי שמשמש להוספה ידנית של משאב.
  • ‫get_operation: קבלת הסטטוס העדכני של פעולה ממושכת.
  • ‫list_bindings, ‏get_binding, ‏fetch_available_bindings: מאחזר הגדרות של קישור שמקשרות בין סוכני מקור לבין משאבי יעד או ספקי אימות.

הכלים לחיפוש מתאימים במיוחד לשאילתות בשפה טבעית. עם זאת, שרת ה-MCP מספק גם כלים לרישום שמחזירים רשימות של משאבים עם מספור עמודים. הכלים האלה שימושיים לספירת משאבים או לסינון לפי מאפייני משאבים במקום חיפושים בשפה טבעית:

  • ‫list_agents: מחזירה רשימה עם מספור עמודים של סוכנים בGoogle Cloud פרויקט ובמיקום שצוינו.
  • ‫list_mcp_servers: מחזירה רשימה עם חלוקה לדפים של שרתי MCP ב Google Cloud פרויקט ובמיקום שצוינו.
  • ‫list_endpoints, ‏ list_services: מחזירה רשימה עם חלוקה לדפים של נקודות קצה רשומות ומשאבי Service שצורפו באופן ידני בפרויקט ובמיקום נתונים.

כלי ניהול

אפליקציות AI משתמשות בעיקר במאגר הסוכנים כדי לגלות סוכנים. עם זאת, שרת ה-MCP חושף גם כלים לניהול רשומות הרישום באופן פרוגרמטי:

  • ‫create_service: רישום ידני של רכיב חדש של סוכן מותאם אישית, כמו סוכן, שרת MCP או נקודת קצה, על ידי ציון מפרט ה-JSON שלו.
  • ‫update_service: עדכון המפרט או הפרמטרים של משאב Service קיים, כמו תיקון של כרטיס סוכן שהועלה.
  • ‫delete_service: מחיקת משאב Service, שמשמעותה ביטול הרישום של הסוכן, שרת ה-MCP או נקודת הקצה שצורפו ידנית, ממאגר הרישום.
  • ‫create_binding, ‏ update_binding, ‏ delete_binding: ניהול תוכניתי של מיפויי חיבורים וגישה מוקצית בין הסוכנים שלכם לבין שרתי או נקודות קצה של MCP יעד.

כלים ליצירת רשימות

כדי להציג רשימה של כלים, אפשר להשתמש בכלי הבדיקה של MCP או לשלוח tools/listבקשת HTTP ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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

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

תרחישים לדוגמה

כשמקשרים את אפליקציית ה-AI או סוכן ה-AI לשרת ה-MCP של Agent Registry, אפשר להשתמש בהנחיות בשפה טבעית כדי לגלות ולאחזר באופן דינמי משאבים בסביבה שלכם.

הנה כמה דוגמאות להנחיות שאפשר להשתמש בהן עם אפליקציית ה-AI המקושרת:

  • חיפוש סוכן לפי מיומנות: "תמצא סוכן שיכול להזמין כרטיסי טיסה לעסקים".
  • גילוי שרתי MCP: "אילו שרתי MCP רשומים ומציעים כלים לנתוני BigQuery?"
  • אחזור פרטים ספציפיים של משאב: "תציג לי את המטא-נתונים ואת פרטי ההגדרה של הסוכן שנקרא projects/123456789/locations/global/agents/travel-agent".

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

ה-MCP מציג סיכוני אבטחה חדשים ושיקולים חדשים בגלל המגוון הרחב של פעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הכלי פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), הגנה מפני סיכונים שונים ותמיכה בשיטות עבודה אחראיות של AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. הפעולה הזו עלולה לחשוף מידע רגיש ביומני הרישום.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק 'שימוש בשירות'' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, צריך לבצע את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה של ה-API לשירות Model Armor.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP

כדי להגן על השיחות והתשובות של כלי ה-MCP, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת בסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'שימוש אחראי ב-AI – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של Model Armor.

השבתת סריקת תעבורת נתונים של MCP באמצעות הגנה מוגברת על המודל

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor על סמך הגדרות הרצפה של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה Model Armor לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות הרצפה של הפרויקט על תעבורה של שרת Google MCP.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרה הכללית יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הרצפה יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות כללי מדיניות דחייה ב-IAM

כללי מדיניות הדחייה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח שרתי MCP מרוחקים. Google Cloud כדאי להגדיר את המדיניות הזו כדי לחסום גישה לא רצויה לכלי MCP.

לדוגמה, אתם יכולים לדחות או לאשר גישה על סמך:

  • הקרן
  • מאפייני כלי כמו קריאה בלבד
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות וגישה.

המאמרים הבאים