שימוש בשרת MCP מרוחק של Application Design Center

במאמר הזה מוסבר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Application Design Center כדי להתחבר לאפליקציות AI, כולל Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של App Design Center מאפשר לכם לתכנן ולפרוס אפליקציות ותבניות כדי ליצור סטנדרטיזציה של התשתית ב- Google Cloud .

כדי לתכנן ולפרוס אפליקציות, מומלץ להשתמש בשרת ה-MCP של App Design Center ובשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist ביחד.

שרת ה-MCP המרוחק של Application Design Center מופעל כשמפעילים את Application Design Center API.

‫Model Context Protocol (MCP) הוא תקן שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) כדי לתקשר בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע הנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

למידע נוסף על הארכיטקטורה של MCP, קראו את המפרט של MCP בגרסה 2026-07-28 ואת השינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • חיפוש פשוט ומרוכז
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP מוסבר על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי הבקרה לאבטחה ולמשילות שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב- Google Cloud ליצור חשבון כדי שיוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה: 

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה: 

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

הפעלת ה-API

מפעילים את שירות App Design Center בפרויקט:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת ה-MCP של App Design Center, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP של App Design Center:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה מכילים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת ה-MCP של App Design Center. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של App Design Center, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • להפעיל כלי MCP: mcp.tools.call

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Application Design Center משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לאימות בשרתי MCP.

ב-App Design Center אי אפשר להשתמש במפתחות API לאימות.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות בשרתי MCP

היקפי ההרשאות של OAuth ב-App Design Center MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מסוים מותר לבצע פעולה מסוימת במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ל-App Design Center יש את היקף ההרשאות הבא ב-OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ההרשאות ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform לראות ולנהל את המשאבים של App Design Center.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של App Design Center

אפליקציות וסוכני AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף שרת MCP מרוחק או להתחבר אליו. בשרת ה-MCP של App Design Center, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

מאפיין של מערך הגדרות אישיות ערך
שם השרת application_design_center
כתובת URL של השרת או נקודת קצה (endpoint) https://designcenter.googleapis.com/mcp
תחבורה HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
פרטי אימות בהתאם לאופן שבו אתם רוצים לבצע אימות, אתם יכולים להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח וסוד הלקוח ב-OAuth, או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
היקף הרשאות OAuth היקף ההרשאות של OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של App Design Center.

בקטע הנחיות ספציפיות ללקוח מוסבר איך להגדיר את שרת ה-MCP ולהתחבר אליו באפליקציות ספציפיות.

למידע כללי נוסף, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של App Design Center. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-App Design Center, זה יכול להיות mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

אתם יכולים להשתמש בשרת ה-MCP של App Design Center יחד עם שרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist כדי לתכנן ולפרוס את התשתית של Google Cloud . אתם יכולים להשתמש בשרתי ה-MCP האלה ביחד כדי:

  • יצירת תכנון לתשתית על סמך יעדים: תארו את שירותי Google Cloudשאתם צריכים ואת היעד שאתם רוצים להשיג.

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

    פעולת הנציג: הנציגים יוצרים עיצוב ארכיטקטורה שמתאים ליעד שלכם באמצעות שירותי Google Cloud שאתם רוצים.

  • יצירת עיצוב לתשתית על סמך קוד אפליקציה קיים: מספקים את קוד המקור של האפליקציה כדי לקבל עיצוב אופטימלי.

    הנחיית המשתמש: Design the cloud architecture for my Python application located in this repository: YOUR_APP_REPO_URL.

    פעולת הסוכן: הסוכנים מנתחים את קוד האפליקציה ויוצרים הצעה לעיצוב אופטימלי של הארכיטקטורה.

  • לשפר את תכנון התשתית באופן הדרגתי: מתחילים עם ארכיטקטורה בסיסית ומבצעים שינויים מצטברים.

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

    פעולת הנציג: הנציגים יכולים לשנות את עיצוב הארכיטקטורה כדי לעדכן את הגדרות הרכיבים, להוסיף משאבים חדשים וליצור חיבורים חדשים.

  • ניתוח התשתית בהתאם לשיטות המומלצות לאבטחה ולתכנון: הערכת הארכיטקטורה המוצעת בהתאם למסגרות מוגדרות, כמו מסגרות אבטחה שהוגדרו על ידי אדמין ב-Security Command Center.

    הנחיית המשתמש: Assess the infrastructure design against best practices.

    פעולת הנציג: הנציגים בודקים את העיצוב בהתאם לשיטות המומלצות כדי לזהות בעיות פוטנציאליות.

  • תיקון ממצאי אבטחה שזוהו: פתרון הבעיות שזוהו בניתוח האבטחה.

    הנחיית המשתמש: Fix the security violations you identified to align with my organization's specified frameworks.

    פעולת הסוכן: הסוכנים פותרים את הבעיות שזוהו במהלך הערכת האבטחה.

  • פריסת התשתית והאפליקציה שנוצרו ב- Google Cloud: אחרי שאתם מרוצים מהעיצוב, אתם יכולים לפרוס את האפליקציה.

    הנחיית המשתמש: Deploy the current application design.

    פעולת הסוכן: הסוכנים פורסים את עיצוב התשתית ואת קוד האפליקציה ב- Google Cloud באמצעות App Design Center.

  • אבחון ותיקון של כשלים בפריסה: אם הפריסה נכשלת, תוכלו לקבל תמיכה בפתרון בעיות.

    הנחיית המשתמש: Troubleshoot the deployment failure.

    פעולת הנציג: הנציגים מנתחים את יומני השגיאות, מזהים את שורש הבעיה ומציעים פתרונות לבעיות כמו שגיאות בהרשאות ובהגדרות.

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

‫Model Armor הוא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI המגוונת שלכם.

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה רק במיקומים אזוריים ספציפיים. אם הפעלתם את Model Armor בפרויקט, וקריאה לפרויקט הזה מגיעה מאזור לא נתמך, Model Armor מבצע קריאה בין אזורים. מידע נוסף זמין במאמר מיקומים של Model Armor.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של מסוף Google Cloud יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ו Google Cloud לשרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על הקריאות והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות הבסיסיות של Model Armor. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP בפרויקט.

מגדירים את ההגנה המוגברת על המודל עם הסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה סינון או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של הגנה מוגברת על המודל לתעבורת נתונים אל שרתי MCP וממנה, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שהגנה מוגברת על המודל משתלבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אפשר לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

  • חשבון המשתמש.
  • מאפייני הכלי, כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות והרשאות גישה.

המאמרים הבאים