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, leurs ressources et leurs prompts 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
- Ils s'exécutent généralement sur votre ordinateur local 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'exécuter sur l'infrastructure du service et proposer 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 Architecture MCP.
Noyau sans état
Avec la version 2026-07-28 du MCP, le 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. Le handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id n'est pas nécessaire, car chaque requête inclut toutes les informations requises dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des requêtes multi-aller-retour (MRTR).
Pour faciliter le routage 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 ou l'ID du projet Google Cloud .
Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la spécification et les principaux changements de la version 2026-07-28 de MCP.
Serveurs MCP distants Google et Google Cloud
Les serveurs MCP distants Google et Google Cloud présentent les fonctionnalités et avantages suivants :- Découverte simplifiée et centralisée
- Points de terminaison HTTP gérés mondiaux ou régionaux
- Autorisations précises
- Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
- Journaux d'audit centralisés
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
Identifiez les projets contenant des ressources Google Cloud actives à analyser. L'API App Optimize a besoin de données de facturation et d'utilisation pour produire des résultats pertinents. Les rapports exécutés sur des projets nouveaux ou vides seront vides.
Vous pouvez utiliser le serveur MCP dans un projet qui analyse les données d'un autre projet ou d'applications dans des limites de projet unique ou de dossier. Pour obtenir des données pour une application App Hub, qui peut être composée de plusieurs projets, vous devez disposer des autorisations de surveillance et de facturation requises sur tous les projets associés à l'application pour créer le rapport.
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Connectez-vous à votre compte Google.
Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.
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Installez la Google Cloud CLI.
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Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.
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Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante :
gcloud init -
Vérifiez que vous disposez des autorisations requises pour suivre les instructions de ce guide.
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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .
Activez l'API App Optimize si ce n'est pas déjà fait :
Rôles requis pour activer les API
Pour activer des API, vous devez disposer 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 l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.gcloud services enable appoptimize
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Installez la Google Cloud CLI.
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Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.
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Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante :
gcloud init -
Vérifiez que vous disposez des autorisations requises pour suivre les instructions de ce guide.
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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .
Activez l'API App Optimize si ce n'est pas déjà fait :
Rôles requis pour activer les API
Pour activer des API, vous devez disposer 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 l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.gcloud services enable appoptimize
Rôles requis
Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP de l'API App Optimize, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :
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Effectuer des appels d'outils MCP : Utilisateur de l'outil MCP (
roles/mcp.toolUser) sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP de l'API App Optimize. -
Utiliser le serveur MCP de l'API App Optimize : Administrateur App Optimize (
roles/appoptimize.admin) sur le projet où vous utilisez le serveur MCP. -
Obtenir des données de coût : un rôle disposant de l'autorisation
billing.resourceCosts.get, tel qu'Opérateur Cloud Hub (roles/cloudhub.operator), Lecteur (roles/viewer) ou un rôle personnalisé. sur les projets contenant vos ressources Google Cloud . -
Obtenir des données d'utilisation : Lecteur Monitoring (
roles/monitoring.viewer) sur les projets contenant vos ressources Google Cloud . -
Obtenir des données pour les applications App Hub : Lecteur App Hub (
roles/apphub.viewer) sur le projet contenant les données de votre application. Pour un dossier compatible avec les applications, il s'agit du projet de gestion.
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.
Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Le rôle Opérateur Cloud Hub (roles/cloudhub.operator) inclut les autorisations requises pour obtenir les données de coût, les données d'utilisation et les données d'application App Hub.
Authentification et autorisation
Le serveur MCP distant App Optimize utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les identitésGoogle Cloud sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.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 S'authentifier auprès des serveurs MCP.
Le serveur MCP de l'API App Optimize nécessite un compte principal pour le contrôle IAM et n'accepte pas les clés API pour l'authentification.
Champs d'application OAuth MCP de l'API App Optimize
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 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.
L'API App Optimize dispose des champs d'application OAuth suivants pour l'outil MCP :
| URI de champ d'application pour gcloud CLI | Description |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/appoptimize |
Autorise uniquement l'accès pour créer et lire des rapports. |
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 champs d'application requis pour l'API App Optimize, consultez API App Optimize.
Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP de l'API App Optimize
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 instructions spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à partir de la plupart des applications.
Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter un serveur MCP distant ou de vous y connecter. Pour le serveur MCP de l'API App Optimize, saisissez les informations suivantes :
- Nom du serveur : serveur MCP de l'API App Optimize
- URL du serveur ou Point de terminaison :
https://appoptimize.googleapis.com/mcp - Transport : HTTP diffusable en streaming
- Informations d'authentification : selon la façon dont vous souhaitez vous authentifier, vous pouvez saisir vos identifiants Google Cloud , votre ID client et votre code secret OAuth, ou 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 de l'API App Optimize pour se connecter au serveur MCP de l'API App Optimize. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0, consultez la présentation des champs d'application OAuth.
URI de redirection
Pour les applications Web et certaines applications de bureau, vous devez ajouter un URI de redirection à la liste d'autorisation lorsque vous créez un ID client et un code secret pour l'authentification. Les URI de redirection sont utilisés par le serveur d'autorisation pour envoyer des jetons à votre application. La documentation de votre application doit spécifier l'URI de redirection que vous devez utiliser. Les URI de redirection personnalisés ne sont pas acceptés.
Pour obtenir des conseils spécifiques à l'application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez Conseils spécifiques au client.
Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :
Outils disponibles
Le serveur MCP de l'API App Optimize vous permet de créer et de lire des rapports contenant des données de coût et d'utilisation pour un projet ou une application App Hub spécifiés.
Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP de l'API App Optimize, consultez la documentation de référence sur l'API App Optimize.
Lister les outils
Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant de l'API App Optimize. La méthode tools/list nécessite une authentification.
curl -X POST https://appoptimize.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. Pour l'API App Optimize, il s'agit demcp.MCP_PROTOCOL_VERSION: version du protocole MCP. Exemple :2026-07-28.
Exemples de cas d'utilisation
Lorsque vous connectez une application ou un agent d'IA au serveur MCP de l'API App Optimize, vous pouvez utiliser des prompts pour répondre à des questions sur les coûts et l'utilisation des ressources.
Exemples de prompts
- "Quels produits me coûtent le plus cher dans mon projet ?"
- "Affiche les cinq ressources qui m'ont coûté le plus cher le mois dernier."
- "Quelles sont les VM inactives les plus coûteuses ?"
- "Affiche le coût de mes ressources les plus sous-utilisées le mois dernier."
- "Combien m'a coûté
application-Aau cours des sept derniers jours ?" - "Combien ai-je dépensé pour le transfert de données la semaine dernière dans mon projet ?"
- "Quels sont les cinq ensembles de données ou jobs BigQuery qui ont généré les coûts de stockage les plus élevés au cours des 30 derniers jours ?"
Configurations de sécurité 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 projet Google Cloud.
Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de 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 analyse de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, protège contre divers risques et favorise les pratiques pour une IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou sur des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à empêcher les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.
Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il consigne l'intégralité de la charge utile. Cela pourrait exposer des informations sensibles dans vos journaux.
Routage des requêtes 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 compatible avec Model Armor, le comportement de routage de l'appel peut être différent selon les 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 des API, vous devez disposer 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 l'obtenir via le 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 fenêtre de la console Google Cloud , une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement de shell dans lequel la Google Cloud CLI est déjà installée, 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 pour les serveurs MCP Google et Google Cloud distants
Pour protéger les appels et les réponses de vos 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 de filtres cohérent à tous les appels et réponses d'outils MCP du 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 mesure d'application.MEDIUM_AND_ABOVE: niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable - Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures 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 Google en fonction des paramètres de base 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 base de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.
Les paramètres de base et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur d'autres éléments que le 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 de refus Identity and Access Management
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 Identity and Access Management.
Étapes suivantes
- Consultez la documentation de référence sur le MCP de l'API App Optimize.
- En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud