שימוש בשרת MCP מרוחק של Application Design Center

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

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

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

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות ה-Backend שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל מריצים אותם במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.

ליבה בלי שמירת מצב

בגרסה MCP 2026-07-28, פרוטוקול ה-MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב לפרוטוקול ללא שמירת מצב. כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך ב-handshake של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע שנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש על ידי כלי מסוים באמצעות בקשות מרובות הלוך ושוב (MRTR).

כדי שנוכל לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, צריך לכלול כמה כותרות של MCP, כולל הכותרות הבאות:

מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט ובשינויים העיקריים של MCP גרסה 2026-07-28.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP של Google Google Cloud ושרתי MCP מרוחקים יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחת הנחיה ותשובה אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי בקרה לאבטחה ולניהול שזמינים לשרתי MCP של Google Cloud מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

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, מאתחלים 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, מאתחלים 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 השירות 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 שדרושות לשימוש בשרת ה-MCP של מרכז עיצוב האפליקציות, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP של מרכז עיצוב האפליקציות:

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

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

ההרשאות הנדרשות

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

  • ביצוע קריאות לכלי 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 הזהויות שלGoogle Cloud נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

App Design Center לא תומך במפתחות API כשיטת אימות.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.

היקפי הרשאות OAuth של MCP ב-App Design Center

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון מאומת מסוים מותר לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ל-App Design Center יש את היקף ההרשאות הבא של כלי ה-MCP OAuth:

URI של היקף ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform הצגה וניהול של משאבים ב-App Design Center.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של App Design Center

אפליקציות וסוכנים מבוססי-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 או להתחבר לשרת MCP מרוחק. 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 https://designcenter.googleapis.com/mcp
תחבורה Streamable HTTP
פרטי האימות בהתאם לשיטת האימות שבה רוצים להשתמש, אפשר להזין את פרטי הכניסה Google Cloud , את מזהה הלקוח ואת הסוד שלכם ב-OAuth, או את הזהות ופרטי הכניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
היקף הרשאות OAuth היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של App Design Center.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה והתחברות לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

כלים לרשימות

אפשר להשתמש בכלי הבדיקה של MCP כדי לראות רשימה של כלים, או לשלוח בקשת HTTP tools/list ישירות לשרת MCP המרוחק של App Design Center. בשיטה tools/list לא נדרש 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, עבור App Design Center, יכול להיות שזה יהיה 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 שלכם ב- Google Cloud . אפשר להשתמש בשרתי ה-MCP האלה יחד כדי להשיג את המטרות הבאות:

  • יצירת תכנון של תשתית על סמך יעדים: מתארים את Google Cloud השירותים שצריך ואת היעד שרוצים להשיג.

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

    פעולת הסוכן: הסוכנים יוצרים עיצוב ארכיטקטורה שמתאים ליעד שלכם באמצעות Google Cloud השירותים שאתם רוצים.

  • יצירת תכנון תשתית על סמך קוד אפליקציה קיים: אפשר לספק את קוד המקור של האפליקציה כדי לקבל תכנון אופטימלי.

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

    פעולת הסוכן: הסוכנים מנתחים את קוד האפליקציה ומפיקים הצעה לעיצוב ארכיטקטורה אופטימלי.

  • שיפור חוזר של עיצוב התשתית: מתחילים עם ארכיטקטורה בסיסית ומבצעים שינויים מצטברים.

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

    פעולה של סוכן: הסוכנים יכולים לשנות את עיצוב הארכיטקטורה כדי לעדכן את הגדרות הרכיבים, להוסיף משאבים חדשים וליצור חיבורים חדשים.

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

    הפרומפט של המשתמש: Assess the infrastructure design against best practices.

    פעולה של הסוכן: הסוכנים מעריכים את העיצוב בהשוואה לשיטות מומלצות כדי לזהות בעיות פוטנציאליות.

  • תיקון בעיות אבטחה שזוהו: פתרון בעיות שזוהו בניתוח האבטחה.

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

    פעולה של הסוכן: הסוכנים פותרים את הבעיות שזוהו במהלך הערכת האבטחה.

  • פריסת התשתית והאפליקציה שנוצרו אל Google Cloud: כשמרוצים מהעיצוב, פורסים את האפליקציה.

    הפרומפט של המשתמש: Deploy the current application design.

    פעולת סוכן: הסוכנים פורסים את עיצוב התשתית ואת קוד האפליקציה שלכם אל Google Cloud באמצעות App Design Center.

  • אבחון של כשלים בהטמעה ופתרון שלהם: אם ההטמעה נכשלת, אפשר לקבל תמיכה בפתרון בעיות.

    הפרומפט של המשתמש: Troubleshoot the deployment failure.

    פעולת הסוכן: הסוכנים מנתחים את יומני השגיאות, מזהים את הסיבה הבסיסית ומספקים הצעות לפתרון בעיות כמו שגיאות הרשאה ושגיאות הגדרה.

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

השימוש ב-MCP כרוך בסיכוני אבטחה חדשים ובשיקולים חדשים, בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלים של MCP ב Google Cloudארגון או בפרויקט.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), ומגן מפני סיכונים שונים. הוא גם תומך בשיטות עבודה מומלצות לשימוש אחראי ב-AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל תחום ה-AI המגוון שלכם.

‫Model Armor זמין רק במיקומים אזוריים ספציפיים. אם Model Armor מופעל בפרויקט, ומתבצעת קריאה לפרויקט הזה מאזור שלא נתמך, Model Armor מבצע קריאה בין אזורים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מיקומי Model Armor.

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

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

המסוף

  1. מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    תפקידים שנדרשים להפעלת 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 Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את הגנה מוגברת על המודל.

gcloud

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

  1. במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף 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 קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש בהגנה מוגברת על המודל.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי Google Cloud MCP מרוחקים

כדי להגן על השיחות עם כלי ה-MCP והתגובות שלו, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת הבסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-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 מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'AI אחראי – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של Model Armor.

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor, על סמך הגדרות הרצפה 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 . ‫הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט על תעבורת נתונים בשרת MCP של Google.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הבסיס 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 הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את שרתי Google Cloud ו-Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ומדיניות ניהול בהתאמה אישית, על ידי מתן או דחייה של גישה על סמך הקריטריונים הבאים:

  • הקרן.
  • מאפייני כלי כמו מאפיין הקריאה בלבד.
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח של האפליקציה ב-OAuth.

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

המאמרים הבאים