שימוש בשרת MCP של Agent Registry

במאמר הזה מוסבר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Agent Registry כדי להתחבר לאפליקציות AI, כולל Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry מאפשר לאפליקציות ה-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 שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של 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 לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הסטנדרטיים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
הם פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע שנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

למידע נוסף על הארכיטקטורה של MCP, קראו את המפרט של MCP בגרסה 2026-07-28 ואת השינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

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

  • חיפוש פשוט ומרוכז
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP מוסבר על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי הבקרה לאבטחה ולמשילות שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

  1. הגדרת Agent Registry.
  2. אם אתם משתמשים בפרויקט אחד, אתרו את מזהה הפרויקט של פרויקט הפיקוח שבו מופעל Agent Registry. אם הגדרתם גבול ניהול לכמה פרויקטים, השתמשו במזהה של פרויקט הניהול כדי לגלות ולרשום את כל הפרויקטים בגבול, או ציינו מזהה של פרויקט חבר כדי לבצע פעולות בפרויקט יחיד.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת MCP של Agent Registry, אתם צריכים לבקש מהאדמין לתת לכם את התפקידים הבאים ב-IAM ברמת פרויקט הפיקוח שבו Agent Registry מופעל:

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

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת ה-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:

  • מפעיל קריאות לכלי MCP: mcp.tools.call
  • מקורות מידע:
    • agentregistry.agents.
    • agentregistry.bindings.fetchAvailable
    • agentregistry.bindings.get
    • agentregistry.bindings.list
    • agentregistry.endpoints.
    • agentregistry.locations.
    • agentregistry.mcpServers.
    • agentregistry.operations.get
    • agentregistry.operations.list
    • agentregistry.publishers.*
    • agentregistry.services.get
    • agentregistry.services.list
    • agentregistry.skillRevisions.get
    • agentregistry.skillRevisions.list
    • agentregistry.skills.get
    • agentregistry.skills.list
    • agentregistry.skills.search
  • ניהול משאבים:
    • agentregistry.operations.
    • agentregistry.services.
    • agentregistry.skillRevisions.*
    • agentregistry.skills.create
    • agentregistry.skills.delete
    • agentregistry.skills.update
  • ניהול הקישורים:
    • agentregistry.bindings.create
    • agentregistry.bindings.delete
    • agentregistry.bindings.update

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 לאימות בשרתי MCP.

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

מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.

היקפי ההרשאות של OAuth ב-MCP של Agent Registry

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מותר לבצע פעולה מסוימת במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 לגישה ל-Google APIs.

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

היקף ה-URI של 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 למשאבים של Agent Registry.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך קריאה לפונקציה. רשימת היקפי ההרשאות שנדרשים ל-Agent Registry מופיעה במאמר Agent Registry API.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Agent Registry

אפליקציות וסוכני 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 ה-URL של השרת או נקודת הקצה (endpoint): https://agentregistry.googleapis.com/mcp
  • תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של לקוח OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. Google Cloud מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Agent Registry.

בקטע הנחיות ספציפיות ללקוח מוסבר איך להגדיר שרת MCP ולהתחבר אליו באפליקציות ספציפיות.

למידע כללי נוסף, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

באילו כלים אפשר להשתמש

כדי להציג פרטים על כלי ה-MCP הזמינים ותיאוריהם עבור שרת ה-MCP של Agent Registry, ראו את חומר העזר בנושא Agent Registry MCP.

ב-Agent Registry, החיפוש מופרד מהרישום והעדכונים הידניים. אתם שולחים שאילתות למשאבים Agent,‏ McpServer או Endpoint לקריאה בלבד כדי לגלות יכולות, ויוצרים, מעדכנים או מוחקים משאבי Service כדי לנהל רשומות שנרשמו באופן ידני.

כלי חיפוש

הכלים הנפוצים ביותר שבהם סוכני AI משתמשים לאיתור דינמי כוללים:

  • ‫search_agents: חיפוש לפי מילת מפתח או תחילית כדי למצוא נציגים בפרויקט ובמיקום ספציפיים, על סמך שאילתות בשפה טבעית, מיומנויות A2A ספציפיות, תגים או תיאורים.
  • ‫search_mcp_servers: חיפוש לפי מילת מפתח או תחילית כדי למצוא 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 ההגדרות של משאבים ספציפיים באמצעות שמות המשאבים הייחודיים שלהם.
  • ‫get_service: מאחזר משאב Service ספציפי כדי לבדוק את המטא-נתונים והמפרט ששימשו לרישום ידני של רכיב מבוסס-סוכנים.
  • ‫get_operation: קבלת המצב האחרון של פעולה ממושכת.
  • ‫list_bindings, ‏ get_binding, ‏ fetch_available_bindings: מאחזרים הגדרות קישור שמחברות בין סוכני המקור לבין משאבי היעד או ספקי האימות.

כלי החיפוש מתאימים במיוחד לשאילתות בשפה טבעית. עם זאת, שרת ה-MCP מספק גם כלים להצגת רשימות שמחזירים רשימות של משאבים עם חלוקה לדפים. הכלים האלה שימושיים כדי למנות משאבים או לסנן לפי מאפייני משאבים, במקום חיפושים בשפה טבעית:

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

כלי ניהול

אפליקציות AI משתמשות ב-Agent Registry בעיקר כדי למצוא סוכנים. עם זאת, שרת ה-MCP גם חושף כלים לניהול רשומות ב-Registry באופן פרוגרמטי:

  • ‫create_service: רישום ידני של רכיב מבוסס-סוכן חדש בהתאמה אישית, כמו סוכן, שרת MCP או נקודת קצה, על ידי יצירת משאב Service מהמפרט שלו ב-JSON.
  • ‫update_service: עדכון המטא-נתונים או המפרט של משאב Service קיים, כמו תיקון של Agent Card שהועלה.
  • ‫delete_service: מחיקת משאב Service, הסרת הרשומה של הסוכן, שרת ה-MCP או נקודת הקצה שנרשמו ידנית מהמרשם.
  • ‫create_binding, ‏ update_binding, ‏ delete_binding: ניהול פרוגרמטי של החיבורים ומיפויים של גישה שהוקצתה בין הנציגים לבין שרתי או נקודות הקצה של MCP.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP Inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Agent Registry. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Agent Registry, יכול להיות שזה יהיה mcp.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP, למשל 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

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

הנה כמה דוגמאות להנחיות שאפשר לתת לאפליקציית ה-AI המקושרת:

  • חיפוש סוכן לפי מיומנות A2A: "תמצא סוכן שיכול להזמין טיסות עסקיות".
  • חיפוש שרתי MCP: "אילו שרתי MCP רשומים מציעים כלי נתונים של BigQuery?"
  • אחזור פרטים ספציפיים של משאבים: "הצג לי את המטא-נתונים ואת פרטי ההגדרות של הסוכן שנקרא projects/123456789/locations/global/agents/travel-agent".

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלים של MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor כדי 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 בכל סביבת ה-AI שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת עם רישום ביומן, היא מתעדת את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שבה Model Armor לא נתמך, יכול להיות שההתנהגות של ניתוב הקריאה תהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהיא תפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

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

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים 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, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של מסוף Google Cloud 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 ל-API של שירות 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 הקריאות והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות הבסיסיות של Model Armor. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP בפרויקט.

מגדירים את ההגנה המוגברת על המודל עם הסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של 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 סינון או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של AI אחראי – תוכן מסוכן. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של הגנה מוגברת על המודל לתעבורת נתונים אל שרתי MCP וממנה, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות 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 "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שהגנה מוגברת על המודל משתלבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רף הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אפשר לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

  • חשבון המשתמש.
  • מאפייני כלים כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

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

המאמרים הבאים