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Remote-MCP-Server für die App-Topologie verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) für die Anwendungstopologie verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit der Anwendungstopologie können Sie Daten zu Beobachtbarkeit, DevOps und Sicherheit korrelieren, um den Compliance- und Sicherheitsstatus Ihrer agentischen Ressourcen zu verstehen und Probleme zu beheben. Der Remote-MCP-Server für die App-Topologie wird aktiviert, wenn Sie die App Topology 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

Anwendungstopologie einrichten

Erforderliche Rollen

In diesem Abschnitt werden Rollen für die Verwendung des MCP-Servers und empfohlene Rollen für den Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten beschrieben, die Sie abfragen.

Rollen für den MCP-Server

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwenden des App Topology MCP-Servers benötigen:

MCP-Toolaufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser) für die Projekte, in denen Sie die Anwendungstopologie verwenden möchten
Abfragen ausführen: App Topology Viewer (roles/apptopology.viewer) für die Projekte, in denen Sie die Anwendungstopologie verwenden möchten

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

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des Anwendungstopologie MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Anwendungstopologie MCP-Server zu verwenden:

MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
Domains abrufen:
- apptopology.domains.get
- apptopology.domains.list
Schemas abrufen: apptopology.schemas.get
Daten der erkannten Ressource abrufen: apptopology.discoveredResourcesTopologies.generate
DevOps-Domänendaten abrufen: apptopology.devOpsDomainTopologies.generate
Daten zur Sicherheitsdomain abrufen: apptopology.securityDomainTopologies.generate
SRE-Domänendaten abrufen (alle unterstützten Daten): apptopology.sreDomainTopologies.generate

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server für die App-Topologie 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 Anwendungstopologie MCP-Server ist ein Prinzipal für die IAM-Steuerung erforderlich. API-Schlüssel werden für die Authentifizierung nicht akzeptiert.

OAuth-Bereiche für Anwendungstopologie MCP

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 Anwendungstopologie hat die folgenden OAuth-Bereiche für das MCP-Tool:

Umfang-URI für die gcloud CLI	Beschreibung
`https://www.googleapis.com/auth/apptopology.read-only`	Ermöglicht den Zugriff zum Lesen von Daten.

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

MCP-Client für die Verwendung des Anwendungstopologie-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 Anwendungstopologie MCP-Server die folgenden Informationen nach Bedarf ein:

Servername: Anwendungstopologie MCP-Server
Server-URL oder Endpunkt: https://apptopology.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: https://www.googleapis.com/auth/apptopology.read-only. 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

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Anwendungstopologie-MCP-Server finden Sie in der Anwendungstopologie-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 Topology. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

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

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

Tools für die Anwendungstopologie verwenden

Die Anwendungstopologie MCP-Tools sind für die sequenzielle Verwendung durch KI-Agenten konzipiert:

Im Tool list_domains werden Domains aufgeführt, die für Abfragen im angegebenen Projekt verfügbar sind. Die SRE-Domain enthält alle Ressourcendaten, die von der Anwendungstopologie unterstützt werden.
Mit den Tools get_schema und explore_schema kann ein Kundenservicemitarbeiter die unterstützten Knoten, Kanten und ihre Eigenschaften in einer bestimmten Domain abrufen. Das Schema ist ein notwendiger Kontext für einen Agenten, um mit dem Tool generate_discovered_resources_topology eine gültige Anfrage zu erstellen.
Das Tool generate_discovered_resource_topology verwendet eine rekursive Grafabfrage als Eingabe und gibt eine Topologie als Adjazenzliste zurück. Die Knoten, Kanten und Eigenschaften in der Toolanfrage müssen im Schema für die Domain, die Sie abfragen, gültig sein.

Eine Übersicht über die Abfragestruktur und Abfragebeschränkungen finden Sie unter Abfragen.

Beispiele für Anwendungsfälle

Sie können Prompts in natürlicher Sprache verwenden, um Abfragen auszuführen.

Traffic für eine App Hub-Anwendung abrufen: „Zeige mir alle Dienste und Arbeitslasten, die Traffic von anderen Diensten und Arbeitslasten im Projekt PROJECT_ID senden oder empfangen.“
Agent-Traffic abrufen: „Zeige mir alle Agents, die Traffic von anderen Agents oder MCP-Servern im Projekt PROJECT_ID senden oder empfangen.“
Dienstkonten auflisten, die die Identität eines Dienstkontos übernehmen können, das über umfassende Berechtigungen verfügt: „Zeige mir Dienstkonten, die die Rolle ‚Inhaber‘/‚Bearbeiter‘/‚Betrachter‘ für das Projekt PROJECT_ID haben und deren Identität von einem Dienstkonto mit Schlüssel übernommen werden kann.“
Sicherheitslücken für ein Kubernetes-Deployment auflisten: „Zeige mir Sicherheitslücken in Kubernetes-Deployments mit der CVE-ID CVE-ID im Projekt PROJECT_ID.“
Herkunft validieren, indem Artefakte mit einer bestimmten SLSA-Stufe aufgelistet werden: „Zeige mir alle Arbeitslasten und Dienste, die ein Artefakt der SLSA-Stufe SLSA_LEVEL im Projekt PROJECT_ID verwenden.“

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

Der Anwendungstopologie MCP-Server verwendet jurisdiktionsübergreifendes Routing. Wenn Sie Model Armor aktivieren, sendet der MCP-Server alle Anfragen zur Überprüfung an Model Armor. Durch das Routing über mehrere Gerichtsbarkeiten hinweg können bestehende Zusagen zur Einhaltung des Datenstandorts für Daten in Verwendung und bei der Übertragung verletzt werden. Weitere Informationen zum Verhalten anderer 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.