Remote-MCP-Server von App Design Center verwenden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) des Application Design Center verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Antigravity, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server des App Design Centers können Sie Anwendungen und Vorlagen entwerfen und bereitstellen, um Ihre Google Cloud -Infrastruktur zu standardisieren.

Wir empfehlen, den MCP-Server des App Design Centers und den MCP-Server von Gemini Cloud Assist zusammen zu verwenden, um Anwendungen zu entwerfen und bereitzustellen.

Der Remote-MCP-Server des Application Design Center wird aktiviert, wenn Sie die Application Design Center API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten mit externen Datenquellen verbunden werden. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem 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 Standardeingabe- und ‑ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server
Werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten KI-Anwendungen einen HTTP-Endpunkt für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit der MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll geändert. Jede MCP-Anfrage ist selbsterklärend 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 Parameter _meta enthält. MCP-Server können über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) zusätzliche Informationen anfordern, die von einem Tool benötigt werden.

Damit Anfragen ohne Parsen des Anfragetexts weitergeleitet und verarbeitet werden können, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

  • Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, 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 aus dem Eingabeschema des Tools in HTTP-Header 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 die MCP-Version 2026-07-28.

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

  • Vereinfachte, zentrale Erkennung
  • 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-Steuerelementen für Google Cloud-MCP-Server finden Sie in der Übersicht über Google Cloud-MCP-Server.

Hinweis

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

gcloud init

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

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

gcloud init

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

API aktivieren

Aktivieren Sie den App Design Center-Dienst in Ihrem Projekt:

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

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

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den MCP-Server des App Design Centers verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des MCP-Servers des App Design Centers benötigen:

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 MCP-Servers für das App Design Center erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den MCP-Server des App Design Centers zu verwenden:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call

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

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server des Application Design Center 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.

Das App Design Center unterstützt keine API-Schlüssel als Authentifizierungsmethode.

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

MCP-OAuth-Bereiche für das App Design Center

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto berechtigt 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.

Das App Design Center hat den folgenden OAuth-Bereich für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform App Design Center-Ressourcen ansehen und verwalten.

MCP-Client für die Verwendung des MCP-Servers des App Design Centers konfigurieren

KI-Anwendungen und -Agenten 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 sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den MCP-Server des App Design Centers die folgenden Informationen ein:

Konfigurationsattribut Wert
Server name application_design_center
Server-URL oder Endpunkt https://designcenter.googleapis.com/mcp
Transport Streamable 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 2.0-Bereich, den Sie für die Verbindung mit dem MCP-Server des App Design Centers verwenden möchten.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Verbinden mit einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Tools auflisten

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

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

  • TOOLSET_ENDPOINT: Der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für das App Design Center könnte dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: Die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispielanwendungsfälle

Verwenden Sie den MCP-Server des App Design Centers zusammen mit dem MCP-Server von Gemini Cloud Assist, um Ihre Google Cloud -Infrastruktur zu entwerfen und bereitzustellen. Verwenden Sie diese MCP-Server zusammen, um die folgenden Ziele zu erreichen:

  • Infrastrukturdesign basierend auf Zielen generieren: Beschreiben Sie die benötigten Google Cloud-Dienste und das Ziel, das Sie erreichen möchten.

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

    KI-Agentenaktion: Die KI-Agenten generieren ein Architekturdesign, das zu Ihrem Ziel passt, und verwenden dabei die gewünschten Google Cloud -Dienste.

  • Infrastrukturdesign basierend auf vorhandenem Anwendungscode generieren: Stellen Sie den Quellcode Ihrer Anwendung bereit, um ein optimales Design zu erhalten.

    Nutzer-Prompt: Design the cloud architecture for my Python application located in this repository: YOUR_APP_REPO_URL.

    KI-Agentenaktion: Die KI-Agenten analysieren Ihren Anwendungscode und erstellen einen Vorschlag für ein optimales Architekturdesign.

  • Infrastrukturdesign iterativ verfeinern: Beginnen Sie mit einer Baseline-Architektur und nehmen Sie schrittweise Änderungen vor.

    Nutzer-Prompt: For the Cloud Storage bucket in my design, set a retention policy to delete objects after 90 days.

    Agentenaktion: Die Agenten können Ihr Architekturdesign anpassen, um Komponentenkonfigurationen zu aktualisieren, neue Ressourcen hinzuzufügen und neue Verbindungen herzustellen.

  • Infrastruktur anhand von Best Practices für Sicherheit und Design analysieren: Bewerten Sie Ihre vorgeschlagene Architektur anhand etablierter Frameworks, z. B. Sicherheitsframeworks, die von einem Administrator im Security Command Center definiert wurden.

    Nutzer-Prompt: Assess the infrastructure design against best practices.

    Agentenaktion: Die Agenten bewerten das Design anhand von Best Practices, um potenzielle Probleme zu identifizieren.

  • Identifizierte Sicherheitsergebnisse beheben: Beheben Sie die in der Sicherheitsanalyse identifizierten Probleme.

    Nutzer-Prompt: Fix the security violations you identified to align with my organization's specified frameworks.

    Aktion des Agenten: Die Agenten beheben die bei der Sicherheitsbewertung festgestellten Probleme.

  • Generierte Infrastruktur und Anwendung in Google Cloudbereitstellen: Wenn Sie mit Ihrem Design zufrieden sind, stellen Sie Ihre Anwendung bereit.

    Nutzer-Prompt: Deploy the current application design.

    KI-Agentenaktion: Die KI-Agenten stellen Ihr Infrastrukturdesign und Ihren Anwendungscode mit dem App Design Center in Google Cloud bereit.

  • Bereitstellungsfehler diagnostizieren und beheben: Wenn die Bereitstellung fehlschlägt, erhalten Sie Unterstützung bei der Fehlerbehebung.

    Nutzer-Prompt: Troubleshoot the deployment failure.

    Aktion des KI-Agenten: Die KI-Agenten analysieren die Fehlerprotokolle, ermitteln die Ursache und machen Vorschläge zur Behebung von Problemen wie Berechtigungs- und Konfigurationsfehlern.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietetGoogle Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Organisation oder Ihrem Projekt in Google Cloudsteuern können.

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

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Model Armor prüft proaktiv LLM-Prompts und ‑Antworten, schützt vor verschiedenen Risiken und unterstützt eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI. 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 Inhaltssicherheit zu prüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft durchzusetzen.

Model Armor ist nur in bestimmten regionalen Standorten verfügbar. Wenn Model Armor für ein Projekt aktiviert ist und ein Aufruf an dieses Projekt aus einer nicht unterstützten Region stammt, führt Model Armor einen regionenübergreifenden Aufruf aus. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Standorte.

Model Armor aktivieren

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

Console

  1. Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    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 Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

  2. 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:

  1. 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.

  2. 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

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

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

Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:

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 eine Maßnahme aktiviert wird.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, wobei niedrigere Werte zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen können. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzniveaus.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

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

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 Projekt-ID in Google Cloud . Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google-MCP-Servern an.

Die Model Armor-Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern

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

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen. Dazu können Sie den Zugriff anhand der folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

  • Das Hauptkonto.
  • Toolattribute wie das Attribut „read-only“.
  • 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.

Nächste Schritte