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Remote-MCP-Server der App Optimize API verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) der App Optimize API verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Der Remote-MCP-Server der App Optimize API hilft Ihnen, die Ausgaben und Nutzung Ihrer Google Cloud Ressourcen zu verstehen. Sie können Berichte mit Kosten- und Nutzungsdaten abrufen, um sie zu analysieren und in Ihre anderen Daten einzubinden. Der Remote-MCP-Server für App Optimize wird aktiviert, wenn Sie die App Optimize API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agenten mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie die Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten vom Backend-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server: Werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standard-Ein- und Ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server: Auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit MCP-Version 2026-07-28 wird das MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll. Jede MCP-Anfrage ist selbstbeschreibend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im _meta-Parameter enthält. MCP-Server können zusätzliche Informationen, die für ein Tool erforderlich sind, über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) anfordern.

Damit Anfragen weitergeleitet und verarbeitet werden können, ohne dass der Anfragetext geparst werden muss, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

Header, die von der MCP-Spezifikation benötigt werden, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header in HTTP-Header aus dem Eingabeschema des Tools gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud Region oder Projekt-ID anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für MCP-Version 2026-07-28.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server bieten folgende Funktionen und Vorteile:

Vereinfachte, zentrale Suche
Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
Detaillierte Autorisierung
Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
Zentralisiertes Audit-Logging

Informationen zu anderen MCP-Servern sowie zu den Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die für Google Cloud-MCP-Server verfügbar sind, finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.

Hinweis

Projekte mit aktiven Google Cloud Ressourcen identifizieren, die analysiert werden sollen. Für die App Optimize API sind Abrechnungs- und Nutzungsdaten erforderlich, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern. Berichte, die für neue oder leere Projekte ausgeführt werden, sind leer.

Sie können den MCP-Server in einem Projekt verwenden, um Daten aus einem anderen Projekt oder aus Anwendungen innerhalb von Grenzen auf Projektebene oder Ordnerebene zu analysieren. Wenn Sie Daten für eine App Hub-Anwendung abrufen möchten, die aus mehreren Projekten bestehen kann, benötigen Sie die erforderlichen Berechtigungen für Monitoring und Abrechnung für alle zugehörigen Projekte der Anwendung, um den Bericht zu erstellen.

Melden Sie sich in Ihrem Google-Konto an.

Wenn Sie noch kein Konto haben, melden Sie sich hier für ein neues Konto an.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Prüfen Sie, ob Sie die Berechtigungen haben, die für diese Anleitung erforderlich sind.

Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.

Aktivieren Sie die App Optimize API, falls sie noch nicht aktiviert ist:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

gcloud services enable appoptimize

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Prüfen Sie, ob Sie die Berechtigungen haben, die für diese Anleitung erforderlich sind.

Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.

Aktivieren Sie die App Optimize API, falls sie noch nicht aktiviert ist:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

gcloud services enable appoptimize

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des App Optimize API MCP-Servers benötigen:

MCP-Tool-Aufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser) für das Projekt, in dem Sie den App Optimize API-MCP-Server verwenden möchten.
MCP-Server der App Optimize API verwenden: App Optimize-Administrator (roles/appoptimize.admin) im Projekt, in dem Sie den MCP-Server verwenden.
Kostendaten abrufen: Eine Rolle mit der Berechtigung billing.resourceCosts.get, z. B. „Cloud Hub Operator“ (roles/cloudhub.operator), „Viewer“ (roles/viewer) oder eine benutzerdefinierte Rolle. für die Projekte, die Ihre Google Cloud Ressourcen enthalten.
Nutzungsdaten abrufen: Monitoring Viewer (roles/monitoring.viewer) für die Projekte, die Ihre Google Cloud Ressourcen enthalten.
Daten für App Hub-Anwendungen abrufen: App Hub-Betrachter (roles/apphub.viewer) für das Projekt mit Ihren Anwendungsdaten. Bei einem für Anwendungsverwaltung konfigurierter Ordner ist dies das Verwaltungsprojekt.

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Die Rolle „Cloud Hub Operator“ (roles/cloudhub.operator) enthält die erforderlichen Berechtigungen zum Abrufen von Kostendaten, Nutzungsdaten und App Hub-Anwendungsdaten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server von App Optimize verwendet das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agents zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Für den App Optimize API-MCP-Server ist ein Prinzipal für die IAM-Steuerung erforderlich. API-Schlüssel werden für die Authentifizierung nicht akzeptiert.

App Optimize API – MCP-OAuth-Bereiche

Bei OAuth 2.0 wird anhand von Bereichen und Anmeldedaten ermittelt, ob ein authentifiziertes Hauptkonto autorisiert ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Die App Optimize API hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Umfang-URI für die gcloud CLI	Beschreibung
`https://www.googleapis.com/auth/appoptimize`	Ermöglicht nur den Zugriff zum Erstellen und Lesen von Berichten.

Für die Ressourcen, auf die während eines Tool-Aufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für die App Optimize API erforderlichen Bereiche finden Sie unter App Optimize API.

MCP-Client für die Verwendung des App Optimize API MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und ‑Agents wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen aus herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu einem solchen Server herzustellen. Geben Sie für den App Optimize API MCP-Server die folgenden Informationen ein:

Servername: App Optimize API MCP-Server
Server-URL oder Endpunkt: https://appoptimize.googleapis.com/mcp
Transport: HTTP
Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agentenidentität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
OAuth-Bereich: Der OAuth-Bereich der App Optimize API für die Verbindung zum App Optimize API MCP-Server. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen finden Sie in der Übersicht über OAuth-Bereiche.

Weiterleitungs-URIs

Bei webbasierten Anwendungen und einigen Desktopanwendungen müssen Sie beim Erstellen einer Client-ID und eines Clientschlüssels für die Authentifizierung einen Redirect-URI auf die Zulassungsliste setzen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Umleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitung.

Allgemeinere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Mit dem MCP-Server der App Optimize API können Sie Berichte mit Kosten- und Nutzungsdaten für ein bestimmtes Projekt oder eine bestimmte App Hub-Anwendung erstellen und lesen.

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den App Optimize API MCP-Server finden Sie in der App Optimize API MCP-Referenz.

Listentools

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server der App Optimize API. Für die Methode tools/list ist eine Authentifizierung erforderlich.

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

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

Beispielanwendungsfälle

Wenn Sie eine KI-Anwendung oder einen KI-Agenten mit dem App Optimize API MCP-Server verbinden, können Sie Prompts verwenden, um Fragen zu Kosten und Ressourcennutzung zu beantworten.

Beispiel-Prompts

„Welche Produkte kosten mich in meinem Projekt am meisten?“
„Zeige mir die fünf wichtigsten Ressourcen, die mich im letzten Monat am meisten gekostet haben.“
„Welche inaktiven VMs sind am teuersten?“
„Zeige mir die Kosten meiner am wenigsten genutzten Ressourcen im letzten Monat.“
„Wie viel hat mich application-A in den letzten 7 Tagen gekostet?“
„Wie viel habe ich letzte Woche in meinem Projekt für die Datenübertragung ausgegeben?“
„Welche fünf BigQuery-Datasets oder -Jobs hatten in den letzten 30 Tagen die höchsten Speicherkosten?“

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen möglich ist. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud -Organisation oder Ihrem -Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist einGoogle Cloud Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragenrouting zu Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung der Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und bei der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen
API aktivieren
Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:

Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

Cloud Shell aktivieren

Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung, in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hier ein Beispiel für einen Befehl:

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"}]'

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google-MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder die Erzwingung aktiviert wird.
MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Bei niedrigeren Werten kann es jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen kommen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Vertrauensstufen.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den gesamten Google MCP-Server-Traffic an.

Model Armor Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf die Traffic-Analyse und Sicherheitsfunktionen aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

Verwendung von MCP mit Ablehnungsrichtlinien von Identity and Access Management steuern

Mit IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) und IAM-Zulassungsrichtlinien können Sie Google Cloud - und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf den folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

Der Auftraggeber.
Tool-Attribute wie das schreibgeschützte Attribut.
Der Name des Dienstes oder Tools.
Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.