Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o gli agenti AI si connettono alle origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, le loro risorse e i loro prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.
Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?
- Server MCP locali
- In genere vengono eseguiti sulla tua macchina locale e utilizzano gli stream di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
- Server MCP remoti
- Esegui l'applicazione sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client MCP AI e il server MCP. Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.
Core stateless
Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale stateful a un protocollo stateless.
Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere instradata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere informazioni aggiuntive necessarie per uno strumento tramite richieste di andata e ritorno multiple (MRTR).
Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui:
- Intestazioni richieste dalla specifica MCP, come l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
- Intestazioni personalizzate
definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà
x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare la regione o l'ID progetto Google Cloud .
Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta la specifica della versione 2026-07-28 di MCP e le modifiche principali.
Server MCP Google e remoti ( Google Cloud )
I server MCP di Google e Google Cloud remoti offrono le seguenti funzionalità e i seguenti vantaggi:- Rilevamento semplificato e centralizzato
- Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
- Autorizzazione granulare
- Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione di Model Armor
- Audit logging centralizzato
Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.
Prima di iniziare
Per utilizzare il server MCP Audit Manager, completa le seguenti attività.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Audit Manager, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di Audit Manager:
-
Effettuare chiamate allo strumento MCP:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
Eseguire controlli ed esaminare i report:
Audit Manager Auditor (
roles/auditmanager.auditor) -
Crea un bucket Cloud Storage per archiviare i materiali collaterali di controllo:
Storage Admin (
roles/storage.admin) -
Lettura dei materiali di controllo nei bucket Cloud Storage:
Storage Legacy Object Reader (
roles/storage.legacyObjectReader)
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Audit Manager. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per utilizzare il server MCP di Audit Manager sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
Effettua chiamate allo strumento MCP:
mcp.tools.call -
Registra un'organizzazione:
resourcemanager.organizations.setIamPolicy -
Registra una cartella:
resourcemanager.folders.setIamPolicy
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Autenticazione e autorizzazione
Il server MCP remoto di Audit Manager utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le identitàGoogle Cloud sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.Audit Manager non accetta chiavi API.
Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP, in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Esegui l'autenticazione ai server MCP.
Ambiti OAuth MCP di Audit Manager
OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 di Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.
Audit Manager ha il seguente ambito OAuth dello strumento MCP a livello di progetto:
| URI dell'ambito per gcloud CLI | Descrizione |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-auditmanager |
Consente l'accesso in lettura e scrittura ai dati. |
Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata allo strumento.
Configura un client MCP per utilizzare il server MCP di Audit Manager
Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione di AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.
Nella tua applicazione di AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP Audit Manager, inserisci le seguenti informazioni, se richieste:
- Nome server: server MCP Audit Manager
- URL server o Endpoint:
https://auditmanager.us-central1.rep.googleapis.com/mcpohttps://auditmanager.europe-west1.rep.googleapis.com/mcp - Trasporto: HTTP trasmissibile in streaming
- Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi eseguire l'autenticazione, puoi inserire le tue credenziali Google Cloud , l'ID client e il secret OAuth o un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticati ai server MCP.
- Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per la connessione al server MCP di Audit Manager. Audit Manager richiede un ambito OAuth.
URI di reindirizzamento
Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nella lista consentita un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.
Per indicazioni specifiche sull'applicazione per la configurazione e la connessione al server MCP, consulta Indicazioni specifiche per il client.
Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:
Strumenti disponibili
Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP di Audit Manager, consulta il riferimento MCP di Audit Manager.
Strumenti per gli elenchi
Utilizza lo strumento di controllo MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di Audit Manager. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.
curl -X POST https://auditmanager.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"]
}
}
}
}
}
}'
Sostituisci quanto segue:
TOOLSET_ENDPOINT: il resto dell'endpoint MCP dopo il nome del servizio. Per Audit Manager, questo èmcp.MCP_PROTOCOL_VERSION: la versione del protocollo MCP. Ad esempio,2026-07-28.
Esempi di casi d'uso
Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso per il server MCP di Audit Manager.
Registra un progetto
Uno sviluppatore può utilizzare il server MCP di Audit Manager per registrare una risorsa.
Prompt di esempio: "Registra il progetto PROJECT_ID nell'istanza regionale us-central1 in Audit Manager".
Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud .
Workflow:
L'agente chiama lo strumento enroll_resource per registrare il progetto per l'audit.
L'agente potrebbe chiamare lo strumento get_resource_enrollment_status per verificare che il progetto non sia ancora registrato.
Esegui un controllo
Uno sviluppatore può utilizzare il server MCP di Audit Manager per avviare un audit.
Prompt di esempio: "Controlla il progetto PROJECT_ID nell'istanza regionale us-central1 utilizzando il framework FRAMEWORK. Utilizza STORAGE_BUCKET per salvare il report di controllo e le prove."
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google CloudFRAMEWORK: un framework supportato, ad esempio SOC2STORAGE_BUCKET: l'ID del bucket Cloud Storage
Workflow:
L'agente chiama lo strumento generate_audit_report per avviare l'audit. L'agente potrebbe chiamare lo strumento get_operation per controllare lo stato del processo di audit.
Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative
MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.
Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.
Utilizza Model Armor
Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue policy di sicurezza e protezione dell'AI in modo coerente nel tuo panorama di AI diversificato.
Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.
Routing delle richieste MCP a Model Armor
Il server MCP di Audit Manager dispone di endpoint regionali con routing conforme alla residenza dei dati. Se attivi Model Armor, tutte le richieste MCP, ad eccezione di quelle allo strumentoGenerateAuditScopeReport, vengono inviate a Model Armor perché il server MCP di Audit Manager è disponibile solo nelle giurisdizioni in cui è disponibile Model Armor.
Le richieste allo strumento GenerateAuditScopeReport non vengono analizzate da Model Armor. Per saperne di più sul comportamento di altri server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.
Abilita Model Armor
Per poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.
Console
Abilita l'API Model Armor, se non è già abilitata.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.
gcloud
Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:
Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud , viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
-
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Sostituisci
LOCATIONcon la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.
Configura la protezione per i server MCP Google e Google Cloud remoti
Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.
Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanitizzazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configura le impostazioni di base di Model Armor.
Vedi il seguente comando di esempio:
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"}]'
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .
Tieni presente le seguenti impostazioni:
INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che esamina i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o un'applicazione.MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni dei filtri di AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.
Disabilita la scansione del traffico MCP con Model Armor
Per impedire a Model Armor di scansionare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico del server MCP di Google.
Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su altri aspetti oltre a MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.
Controlla l'utilizzo di MCP con le policy di negazione di Identity and Access Management
Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud e i server MCP di Google.
Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:
- L'entità.
- Proprietà dello strumento, come l'attributo di sola lettura.
- Il nome del servizio o dello strumento.
- L'ID client OAuth dell'applicazione.
Per saperne di più, consulta Controlla l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.
Passaggi successivi
- Leggi la documentazione di riferimento di Audit Manager MCP.
- Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.