O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.
Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?
- Servidores MCP locais
- Normalmente executados na sua máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
- Servidores MCP remotos
- Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.
Núcleo sem estado
Com a
versão 2026-07-28 do MCP,
o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado.
Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser encaminhada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de várias viagens de ida e volta (MRTR).
Para ajudar a encaminhar e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:
- Cabeçalhos exigidos pela especificação do MCP, como o cabeçalho da versão do protocolo e os cabeçalhos de solicitação padrão.
- Cabeçalhos personalizados
definidos pelo servidor MCP. Esses cabeçalhos são espelhados em cabeçalhos HTTP do esquema de entrada da ferramenta usando a propriedade
x-mcp-header. Por exemplo, um servidor MCP pode definir um cabeçalho personalizado para especificar a região ou o ID do projeto Google Cloud .
Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.
Servidores MCP remotos do Google e Google Cloud
Os servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:- Descoberta simplificada e centralizada
- Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
- Autorização detalhada
- Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
- Geração de registros de auditoria centralizada
Para informações sobre outros servidores MCP e controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.
Antes de começar
Antes de usar o servidor MCP do Agent Registry, é necessário configurar o Agent Registry. Você também precisa do ID do projeto para autenticar e realizar tarefas de descoberta.
Funções exigidas
Para receber as permissões necessárias a fim de usar o servidor MCP do Agent Registry, peça que o admin conceda a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Agent Registry:
-
Fazer chamadas de ferramentas do MCP:
Usuário da ferramenta MCP (
roles/mcp.toolUser) -
Descobrir recursos:
Leitor da API Agent Registry (
roles/agentregistry.viewer) -
Gerenciar recursos:
Editor da API Agent Registry (
roles/agentregistry.editor)
Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.
Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Agent Registry. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:
Permissões necessárias
As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Agent Registry:
-
Fazer chamadas de ferramentas do MCP:
mcp.tools.call
Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.
Autenticação e autorização
O servidor MCP remoto do Agent Registry usa o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.O servidor MCP do Agent Registry exige um principal para controle do Identity and Access Management (IAM) e não aceita chaves de API. Recomendamos que você crie uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP para controlar e monitorar o acesso aos recursos.
Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
Escopos do OAuth do MCP do Agent Registry
O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, consulte Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.
O Agent Registry tem os seguintes escopos do OAuth da ferramenta MCP:
| URI de escopo para a Google Cloud CLI | Descrição |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
Acesso total a todos os recursos do Google Cloud . |
https://www.googleapis.com/auth/agentregistry.read-write |
Acesso de leitura e gravação aos recursos do Agent Registry. |
Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista de papéis e permissões necessários para o Agent Registry, consulte Papéis e permissões do Agent Registry.
Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Agent Registry
Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.
- Nome do servidor: servidor MCP do Agent Registry
- URL do servidor ou Endpoint:
https://agentregistry.googleapis.com/mcp - Transporte: HTTP transmitível
- Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
- Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Agent Registry.
Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas do cliente.
Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:
Ferramentas disponíveis
Para conferir detalhes das ferramentas MCP disponíveis e suas descrições no servidor MCP do Agent Registry, consulte a referência do MCP do Agent Registry.
A API Agent Registry separa as operações de leitura e gravação. Você consulta os recursos somente leitura
Agent, McpServer ou Endpoint para descobrir recursos, mas
precisa usar o recurso gravável Service para criar, atualizar e excluir entradas.
Ferramentas de descoberta
As ferramentas mais comuns usadas por agentes de IA para descoberta dinâmica incluem:
search_agents: realiza uma pesquisa de palavra-chave ou prefixo para descobrir agentes em um projeto e local específicos com base em consultas em linguagem natural, habilidades A2A, tags ou descrições específicas.search_mcp_servers: realiza uma pesquisa de palavra-chave ou prefixo para descobrir servidores MCP com base nas ferramentas específicas que oferecem ou nas descrições deles.get_agent,get_mcp_server,get_endpoint: recupera os metadados completos e os detalhes de configuração de recursos específicos usando os nomes de recursos exclusivos.get_service: recupera um recursoServiceespecífico para inspecionar a especificação de registro usada para integrar manualmente um recurso.get_operation: recebe o estado mais recente de uma operação de longa duração.list_bindings,get_binding,fetch_available_bindings: recupera configurações de vinculação que conectam agentes de origem a recursos de destino ou provedores de autenticação.
As ferramentas de pesquisa são mais adequadas para consultas em linguagem natural. No entanto, o servidor MCP também oferece ferramentas de listagem que retornam listas paginadas de recursos. Essas ferramentas são úteis para enumerar recursos ou filtrar por atributos de recursos em vez de pesquisas com linguagem natural:
list_agents: retorna uma lista paginada de agentes em umGoogle Cloud projeto e local especificados.list_mcp_servers: retorna uma lista paginada de servidores do MCP em um projeto e local Google Cloud especificados.list_endpoints,list_services: retorna uma lista paginada de endpoints registrados e recursosServiceintegrados manualmente em um determinado projeto e local.
Ferramentas administrativas
Os aplicativos de IA usam principalmente o Agent Registry para descoberta. No entanto, o servidor MCP também expõe ferramentas para gerenciar entradas de registro de forma programática:
create_service: registra manualmente um novo componente de agente personalizado, como um agente, um servidor MCP ou um endpoint, fornecendo a especificação JSON dele.update_service: atualiza a especificação ou os parâmetros de um recursoServiceexistente, como aplicar patch em um card do agente enviado.delete_service: exclui um recursoService, cancelando o registro do agente, do servidor MCP ou do endpoint integrado manualmente no registro.create_binding,update_binding,delete_binding: gerencia programaticamente conexões e mapeamentos de acesso delegado entre seus agentes e servidores ou endpoints MCP de destino.
Ferramentas de lista
Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma
solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP
remoto do Agent Registry. O método tools/list não exige autenticação.
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"]
}
}
}
}
}
}'
Substitua:
TOOLSET_ENDPOINT: o restante do endpoint do MCP depois do nome do serviço. Por exemplo, para o Agent Registry, pode sermcp/toolset-name.MCP_PROTOCOL_VERSION: a versão do protocolo MCP. Por exemplo,2026-07-28.
Exemplos de casos de uso
Ao conectar seu aplicativo ou agente de IA ao servidor MCP do Agent Registry, você pode usar comandos de linguagem natural para descobrir e recuperar recursos dinamicamente no seu ambiente.
Confira alguns exemplos de comandos que você pode usar com seu aplicativo de IA conectada:
- Descobrir um agente por habilidade de A2A: "Encontre um agente capaz de reservar voos corporativos".
- Descobrir servidores MCP: "Quais servidores MCP registrados oferecem ferramentas de dados do BigQuery?"
- Recuperar detalhes específicos do recurso: "Mostre os metadados e os detalhes de configuração do agente chamado projects/123456789/locations/global/agents/travel-agent".
Configurações opcionais de segurança
O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à ampla variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.
Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.
Usar o Model Armor
O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.
Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.
Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor
O Model Armor está disponível em algumas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não tem suporte do Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para diferentes servidores MCP e violar a conformidade de residência de dados para dados em uso e em trânsito. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.Ativar o Model Armor
É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o serviço.
Console
Ative a API Model Armor, se ela ainda não estiver ativada.
Funções necessárias para ativar APIs
Para ativar APIs, você precisa da permissão
serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão pelo papel de proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão pelo papel de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.
gcloud
Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:
No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.
Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
-
Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Substitua
LOCATIONpela região em que você quer usar o Model Armor.
Configurar a proteção para servidores MCP
Para ajudar a proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.
Configure uma configuração mínima do Model Armor com a sanitização da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar as configurações mínimas do Model Armor.
Confira o exemplo de comando a seguir:
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"}]'
Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .
Observe as seguintes configurações:
INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações do filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.
Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor
Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para servidores MCP do Google com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.
As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações mínimas podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.
Controlar o uso do MCP com políticas do IAM
As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores Google Cloud e do Google MCP.
É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:
- O principal.
- Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
- O nome do serviço ou da ferramenta.
- O ID do cliente OAuth do aplicativo.
Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.
A seguir
- Consulte a documentação de referência do MCP do Agent Registry.
- Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud