Usar o servidor MCP remoto da API App Optimize

Este documento mostra como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) da API App Optimize para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto da API App Optimize ajuda você a entender os gastos e o uso dos recursos do Google Cloud . Você pode gerar relatórios com dados de custo e utilização para análise e integração com seus outros dados. O servidor MCP remoto do App Optimize é ativado quando você ativa a API App Optimize.

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:

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

  1. Identifique projetos com recursos Google Cloud ativos para analisar. A API App Optimize precisa de dados de faturamento e utilização para produzir resultados significativos. Os relatórios executados em projetos novos ou vazios vão estar vazios.

    É possível usar o servidor MCP em um projeto que analisa dados de outro projeto ou de aplicativos em limites de projeto único ou de nível de pasta. Para receber dados do aplicativo do App Hub, que pode ser composto por vários projetos, você precisa ter as permissões de monitoramento e faturamento necessárias em todos os projetos associados do aplicativo para criar o relatório.

  2. Faça login na sua Conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se agora.

  3. Instale a CLI do Google Cloud.

  4. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  5. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  6. Verifique se você tem as permissões necessárias para concluir este guia.

  7. Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

  8. Ative a API App Optimize, se ainda não tiver feito isso:

    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. 

    gcloud services enable appoptimize

  9. Instale a CLI do Google Cloud.

  10. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  11. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  12. Verifique se você tem as permissões necessárias para concluir este guia.

  13. Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

  14. Ative a API App Optimize, se ainda não tiver feito isso:

    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. 

    gcloud services enable appoptimize
    15.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP da API App Optimize, peça ao administrador para conceder a você os papéis do IAM a seguir:

  • Faça chamadas de ferramentas do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser) no projeto em que você quer usar o servidor MCP da API App Optimize.
  • Use o servidor MCP da API App Optimize: Administrador do App Optimize (roles/appoptimize.admin) no projeto em que você está usando o servidor MCP.
  • Receber dados de custo: um papel com a permissão billing.resourceCosts.get, como operador do Cloud Hub (roles/cloudhub.operator), leitor (roles/viewer) ou um papel personalizado. nos projetos que contêm seus recursos do Google Cloud .
  • Receba dados de utilização: Leitor do Monitoring (roles/monitoring.viewer) nos projetos que contêm seus recursos do Google Cloud .
  • Receber dados para aplicativos do App Hub: Leitor do App Hub (roles/apphub.viewer) no projeto com os dados do aplicativo. Para uma pasta habilitada para apps, esse é o projeto de gerenciamento.

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

A função Operador do Cloud Hub (roles/cloudhub.operator) inclui as permissões necessárias para receber dados de custo, utilização e aplicativos do App Hub.

Autenticação e autorização

O servidor MCP remoto do App Optimize 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.

Recomendamos que você crie uma identidade separada para os agentes que usam ferramentas do MCP para que o acesso aos recursos possa ser controlado e monitorado. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

O servidor MCP da API App Optimize exige um principal para controle do IAM e não aceita chaves de API para autenticação.

Escopos do OAuth do MCP da API App Optimize

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado tem autorização para realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

A API App Optimize tem os seguintes escopos do OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud Descrição
https://www.googleapis.com/auth/appoptimize Permite apenas o acesso para criar e ler relatórios.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista dos escopos necessários para a API App Optimize, consulte API App Optimize.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP da API App Optimize

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.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP da API App Optimize, insira as seguintes informações, conforme necessário:

  • Nome do servidor: servidor MCP da API App Optimize
  • URL do servidor ou Endpoint: https://appoptimize.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente 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 da API App Optimize para se conectar ao servidor MCP da API App Optimize. Para saber mais sobre os escopos do OAuth 2.0, consulte a visão geral do escopo do OAuth.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário permitir uma URI de redirecionamento ao criar um ID e uma chave secreta do cliente para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. Não há suporte para URIs de redirecionamento personalizados.

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

Com o servidor MCP da API App Optimize, é possível criar e ler relatórios com dados de custo e utilização de um projeto ou aplicativo do App Hub especificado.

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP da API App Optimize, consulte a referência do MCP da API App Optimize.

Ferramentas de lista

Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto da API App Optimize. O método tools/list requer autenticação.

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

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

Exemplos de casos de uso

Ao conectar um aplicativo ou agente de IA ao servidor MCP da API App Optimize, você pode usar comandos para responder a perguntas sobre custos e utilização de recursos.

Comandos de amostra

  • "Quais produtos estão me custando mais no meu projeto?"
  • "Mostre os cinco principais recursos que me custaram mais no mês passado."
  • "Quais VMs inativas são as mais caras?"
  • "Mostre o custo dos meus recursos mais subutilizados no mês passado."
  • "Quanto custou application-A nos últimos sete dias?"
  • "Quanto gastei com transferência de dados na semana passada no meu projeto?"
  • "Quais foram os cinco conjuntos de dados ou jobs do BigQuery com os maiores custos de armazenamento nos últimos 30 dias?"

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

  1. 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.

    Ativar a API

  2. 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:

  1. No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

    Ativar 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.

  2. 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 LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

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 de negação do Identity and Access Management

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