Usar o servidor MCP remoto do App Design Center

Este documento mostra como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Application Design Center para se conectar a aplicativos de IA, incluindo Antigravity, ChatGPT, Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do App Design Center permite projetar e implantar aplicativos e modelos para padronizar sua infraestrutura do Google Cloud .

Recomendamos que você use o servidor MCP do App Design Center e o servidor MCP do Gemini Cloud Assist juntos para projetar e implantar aplicativos.

O servidor MCP remoto do Application Design Center é ativado quando você ativa a API Application Design Center.

O 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. Os servidores MCP permitem que você use 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, são executados na máquina local e usam os streams de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos
São executados na infraestrutura do serviço e oferecem um endpoint HTTP para que os aplicativos de IA se comuniquem 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 roteada 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 ida e volta (MRTR, na sigla em inglês).

Para ajudar a rotear 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 do 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 sobre os controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Antes de começar

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloudagora, crie uma conta para avaliar o desempenho dos nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US $300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho sem custos financeiros.

Instale a CLI do Google Cloud. Após a instalação, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando: 

gcloud init

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

Instale a CLI do Google Cloud. Após a instalação, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando: 

gcloud init

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

Ativar a API

Ative o serviço do App Design Center no seu projeto:

gcloud services enable designcenter.googleapis.com \
    --project=PROJECT_ID

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do App Design Center, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do App Design Center:

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

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do App Design Center. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do App Design Center:

  • Fazer chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

O servidor MCP remoto do Application Design Center usa o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as identidades doGoogle Cloud são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O App Design Center não aceita chaves de API como método de autenticação.

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 MCP.

Escopos OAuth do MCP do App Design Center

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.

O App Design Center tem o seguinte escopo OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud Descrição
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Ver e gerenciar recursos do App Design Center.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do App Design Center

Os aplicativos e agentes de IA, como o Claude ou o 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 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 do App Design Center, insira as seguintes informações conforme necessário:

Propriedade da configuração Valor
Nome do servidor application_design_center
URL do servidor ou Endpoint https://designcenter.googleapis.com/mcp
Transporte HTTP com streaming
Detalhes de autenticação Dependendo de como você quer fazer a autenticação, insira suas credenciais do Google Cloud , o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais de agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.
Escopo do OAuth O escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do App Design Center.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas para o cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

Listar ferramentas

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do App Design Center. O método tools/list não requer autenticação.

curl -X POST https://designcenter.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Substitua:

  • TOOLSET_ENDPOINT: o restante do endpoint do MCP após o nome do serviço. Por exemplo, para o App Design Center, pode ser mcp/toolset-name.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: a versão do protocolo MCP. Por exemplo, 2026-07-28.

Exemplos de casos de uso

Use o servidor MCP do App Design Center com o servidor MCP do Gemini Cloud Assist para ajudar a projetar e implantar sua infraestrutura do Google Cloud . Use esses servidores MCP juntos para alcançar os seguintes objetivos:

  • Gerar um design de infraestrutura com base em metas: descreva os serviços do Google Cloud que você precisa e a meta que quer alcançar.

    Comando do usuário: Help me set up a web application using Cloud Run, Cloud SQL, and Cloud Load Balancing in the eu-west-2 region.

    Ação do agente: os agentes geram um design de arquitetura que se adapta à sua meta usando os serviços do Google Cloud que você quer.

  • Gerar um design de infraestrutura com base no código do aplicativo atual: forneça o código-fonte do aplicativo para receber um design ideal.

    Comando do usuário: Design the cloud architecture for my Python application located in this repository: YOUR_APP_REPO_URL.

    Ação do agente: os agentes analisam o código do aplicativo e geram uma proposta para um design de arquitetura ideal.

  • Refine o design da infraestrutura de maneira iterativa: comece com uma arquitetura de referência e faça mudanças incrementais.

    Comando do usuário: For the Cloud Storage bucket in my design, set a retention policy to delete objects after 90 days.

    Ação do agente: os agentes podem ajustar o design da arquitetura para atualizar as configurações dos componentes, adicionar novos recursos e fazer novas conexões.

  • Analisar a infraestrutura em relação às práticas recomendadas de segurança e design: avalie a arquitetura proposta em relação a frameworks estabelecidos, como frameworks de segurança definidos por um administrador no Security Command Center.

    Comando do usuário: Assess the infrastructure design against best practices.

    Ação do agente: os agentes avaliam o design de acordo com as práticas recomendadas para identificar possíveis problemas.

  • Corrigir as descobertas de segurança identificadas: corrigir problemas identificados na análise de segurança.

    Comando do usuário: Fix the security violations you identified to align with my organization's specified frameworks.

    Ação do agente: os agentes corrigem os problemas identificados durante a avaliação de segurança.

  • Implantar a infraestrutura e o aplicativo gerados no Google Cloud: quando o design estiver pronto, implante o aplicativo.

    Comando do usuário: Deploy the current application design.

    Ação do agente: os agentes implantam o design da infraestrutura e o código do aplicativo no Google Cloud usando o App Design Center.

  • Diagnosticar e corrigir falhas de implantação: se a implantação falhar, receba suporte para solução de problemas.

    Comando do usuário: Troubleshoot the deployment failure.

    Ação do agente: os agentes analisam os registros de erros, identificam a causa raiz e dão sugestões para resolver problemas como erros de permissão e configuração.

Configurações opcionais de segurança e proteção

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, oGoogle Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso de ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre a segurança e a governança do MCP, consulte Segurança e proteção da IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um serviço doGoogle Cloud projetado para aprimorar a segurança dos seus aplicativos com a 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 de nuvem 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.

O Model Armor está disponível apenas em locais regionais específicos. Se o Model Armor estiver ativado para um projeto e uma chamada para esse projeto vier de uma região não compatível, o Model Armor fará uma chamada entre regiões. Para mais informações, consulte Locais do Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usá-lo.

Console

  1. Ative a API Model Armor, se 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 conseguir 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 inferior do console do 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 para o 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 do Google e do Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações de nível do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam ao projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Defina uma configuração de piso do Model Armor com a sanitização do 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 restrição que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia comandos 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 os servidores MCP do Google com base nas configurações de piso 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 do Google Cloud . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de base desse projeto a nenhum tráfego de servidor MCP do Google.

As configurações de piso e gerais do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, qualquer alteração feita nas configurações de base pode 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 do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger o Google Cloud e os servidores MCP do Google.

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