Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.
Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?
- Server MCP locali
- In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
- Server MCP remoti
- Esegui sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.
Stateless core
Con la
versione MCP 2026-07-28,
MCP passa da un protocollo bidirezionale con stato a un protocollo stateless.
Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere indirizzata utilizzando le intestazioni. Non è necessario
l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché
ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere ulteriori informazioni richieste da uno strumento tramite richieste multi-round-trip (MRTR).
Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui le seguenti:
- Intestazioni richieste dalla specifica MCP, ad esempio l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
- Intestazioni personalizzate
definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP
dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà
x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare l'ID progetto o Google Cloud regione.
Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta le specifiche e le modifiche principali della versione MCP 2026-07-28.
Google e server MCP Google Cloud remoti
Google e i server MCP Google Cloud remoti hanno le seguenti funzionalità e vantaggi:- Rilevamento semplificato e centralizzato
- Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
- Autorizzazione granulare
- Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor
- Audit logging centralizzato
Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.
Prima di iniziare
Identifica i progetti con risorse Google Cloud attive da analizzare. L'API App Optimize ha bisogno di dati di fatturazione e utilizzo per produrre risultati significativi. I report eseguiti su progetti nuovi o vuoti saranno vuoti.
Puoi utilizzare il server MCP in un progetto che analizza i dati di un altro progetto o di applicazioni all'interno di confini a livello di singolo progetto o cartella. Per ottenere i dati per l'applicazione App Hub, che può essere composta da più progetti, devi disporre delle autorizzazioni di monitoraggio e fatturazione richieste per tutti i progetti associati all'applicazione per creare il report.
-
Accedi al tuo Account Google.
Se non ne hai già uno, registrati per creare un nuovo account.
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Installa Google Cloud CLI.
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Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.
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Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init -
Verifica di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare questa guida.
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Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud .
Abilita l'API App Optimize, se non è già abilitata:
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.gcloud services enable appoptimize
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Installa Google Cloud CLI.
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Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.
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Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init -
Verifica di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare questa guida.
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Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud .
Abilita l'API App Optimize, se non è già abilitata:
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.gcloud services enable appoptimize
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP API App Optimize, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM:
-
Effettua chiamate allo strumento MCP:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) sul progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP dell'API App Optimize. -
Utilizza il server MCP dell'API App Optimize:
Amministratore di App Optimize (
roles/appoptimize.admin) sul progetto in cui utilizzi il server MCP. -
Recupera i dati di costo:
Un ruolo con l'autorizzazione
billing.resourceCosts.get, ad esempio Operatore Cloud Hub (roles/cloudhub.operator), Visualizzatore (roles/viewer) o un ruolo personalizzato. sui progetti che contengono le tue risorse Google Cloud . -
Ottieni i dati di utilizzo:
Monitoring Viewer (
roles/monitoring.viewer) sui progetti che contengono le tue risorse Google Cloud . -
Ottieni i dati per le applicazioni App Hub:
Visualizzatore App Hub (
roles/apphub.viewer) sul progetto con i dati dell'applicazione. Per una cartella app, questo è il progetto di gestione.
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Il ruolo Operatore Cloud Hub (roles/cloudhub.operator) include le autorizzazioni
necessarie per ottenere dati sui costi, dati di utilizzo e dati delle applicazioni
di App Hub.
Autenticazione e autorizzazione
Il server MCP remoto di App Optimize utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
Il server MCP dell'API App Optimize richiede un'identità per il controllo IAM e non accetta chiavi API per l'autenticazione.
Ambiti OAuth MCP dell'API App Optimize
OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un principal autenticato è autorizzato a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per ulteriori informazioni sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, leggi Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.
L'API App Optimize ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:
| URI ambito per gcloud CLI | Descrizione |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/appoptimize |
Consente solo l'accesso per creare e leggere i report. |
Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata allo strumento. Per visualizzare un elenco degli ambiti richiesti per l'API App Optimize, consulta API App Optimize.
Configura un client MCP per utilizzare il server MCP dell'API App Optimize
Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono istanziare un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.
Nella tua applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP dell'API App Optimize, inserisci le seguenti informazioni come richiesto:
- Nome server: server MCP dell'API App Optimize
- URL server o endpoint:
https://appoptimize.googleapis.com/mcp - Trasporto: HTTP
- Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client e il client secret OAuth oppure l'identità e le credenziali di un agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
- Ambito OAuth: l'ambito OAuth dell'API App Optimize per la connessione al server MCP dell'API App Optimize. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0, consulta la panoramica degli ambiti OAuth.
URI di reindirizzamento
Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nell'allowlist un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un client secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.
Per indicazioni specifiche per l'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, vedi Indicazioni specifiche per il client.
Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:
Strumenti disponibili
Il server MCP dell'API App Optimize ti consente di creare e leggere report con dati su costi e utilizzo per un progetto o un'applicazione App Hub specifici.
Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP dell'API App Optimize, consulta il riferimento MCP dell'API App Optimize.
Strumenti per le liste
Utilizza lo strumento di controllo MCP per elencare gli strumenti o invia una
richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto dell'API App Optimize. Il metodo tools/list richiede l'autenticazione.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: appoptimize.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
Esempi di casi d'uso
Quando connetti un'applicazione o un agente AI al server MCP dell'API App Optimize, puoi utilizzare i prompt per rispondere a domande su costi e utilizzo delle risorse.
Prompt di esempio
- "Quali prodotti mi costano di più nel mio progetto?"
- "Mostrami le 5 risorse che mi sono costate di più il mese scorso."
- "Quali sono le VM inattive più costose?"
- "Mostrami il costo delle mie risorse meno utilizzate il mese scorso."
- "Quanto mi è costato
application-Anegli ultimi 7 giorni?" - "Quanto ho speso per il trasferimento di dati la scorsa settimana nel mio progetto?"
- "Quali 5 set di dati o job BigQuery hanno avuto i costi di archiviazione più elevati negli ultimi 30 giorni?"
Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative
MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.
Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.
Utilizzare Model Armor
Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia implementando l'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue norme di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.
Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.
Routing delle richieste MCP a Model Armor
Model Armor è disponibile in determinate regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione che Model Armor non supporta, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i diversi server MCP e potrebbe violare la conformità alla residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.Abilita Model Armor
Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.
Console
Abilita l'API Model Armor, se non è già abilitata.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.
gcloud
Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:
Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
-
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Sostituisci
LOCATIONcon la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.
Configurare la protezione per i server MCP remoti di Google e Google Cloud
Per proteggere le chiamate e le risposte allo strumento MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che vengono applicati a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.
Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.
Vedi il seguente comando di esempio:
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"}]'
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .
Tieni presente le seguenti impostazioni:
INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o l'applicazione.MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero comportare un maggior numero di falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.
Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor
Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto a nessun traffico del server Google MCP.
Le impostazioni di base di Model Armor e la configurazione generale possono influire su più di un solo MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.
Controllare l'utilizzo di MCP con le policy di negazione di Identity and Access Management
Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud i server Google MCP.
Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:
- Il soggetto.
- Proprietà dello strumento come l'attributo di sola lettura.
- Il nome del servizio o dello strumento.
- L'ID client OAuth dell'applicazione.
Per saperne di più, consulta Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.
Passaggi successivi
- Leggi la documentazione di riferimento su MCP dell'API App Optimize.
- Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.