Usa el servidor de MCP remoto del Servicio de transferencia de datos de BigQuery

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) del Servicio de transferencia de datos de BigQuery para conectarse con aplicaciones de IA, incluidas la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. El servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery proporciona un conjunto integral de capacidades que te permiten enviar instrucciones de lenguaje natural a tu aplicación basada en IA para realizar una variedad de tareas relacionadas con la transferencia de datos, incluidas las siguientes:

  • Enumera y obtén detalles sobre las fuentes de datos disponibles.
  • Crea, administra y enumera configuraciones de transferencia de datos.
  • Enumera y obtén detalles sobre las ejecuciones de transferencia de datos.
  • Verifica si hay credenciales válidas para una fuente de datos.
El servidor MCP remoto del Servicio de transferencia de datos de BigQuery se habilita cuando habilitas la API del Servicio de transferencia de datos de BigQuery.

El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

Servidores de MCP locales
Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
Servidores de MCP remotos
Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

Núcleo sin estado

Con la versión 2026-07-28 del MCP, el MCP cambia de un protocolo bidireccional con estado a un protocolo sin estado. Cada solicitud de MCP se describe por sí misma y se puede enrutar con encabezados. No es necesario el handshake initialize/initialized ni Mcp-Session-Id porque cada solicitud incluye toda la información necesaria en los encabezados HTTP o el parámetro _meta. Los servidores de MCP pueden solicitar información adicional que requiere una herramienta a través de solicitudes de varios viajes de ida y vuelta (MRTR).

Para ayudar a enrutar y procesar solicitudes sin analizar el cuerpo de la solicitud, se requieren algunos encabezados de MCP, incluidos los siguientes:

Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta la especificación y los cambios clave de la versión 2026-07-28 de MCP.

Servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

Los servidores de MCP remotos y de Google Google Cloud tienen las siguientes funciones y beneficios:

  • Descubrimiento simplificado y centralizado
  • Extremos HTTP regionales o globales administrados
  • Autorización detallada
  • Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con protección de Model Armor
  • Registro de auditoría centralizado

Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y administración disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta la Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si es la primera vez que usas Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

  6. Habilita la API del Servicio de transferencia de datos de BigQuery si aún no está habilitada.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

    Para los proyectos nuevos, la API del Servicio de transferencia de datos de BigQuery se habilita automáticamente.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que deseas usar el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery:

  • Realiza llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

El Servicio de transferencia de datos de BigQuery usa un agente de servicio para acceder a tus recursos y administrarlos. El agente de servicio se crea automáticamente en tu nombre después de que habilites el Servicio de transferencia de datos de BigQuery y uses la API por primera vez. Cuando se crea el agente de servicio, Google otorga el rol de agente de servicio predefinido de forma automática.

Para obtener información sobre los permisos del Servicio de transferencia de datos de BigQuery, consulta Roles y permisos de IAM del Servicio de transferencia de datos de BigQuery.

Autenticación y autorización

El servidor MCP remoto del Servicio de transferencia de datos de BigQuery usa el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en los servidores de MCP.

El servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery no acepta claves de API. Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Alcances de OAuth de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado está autorizado para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Los servidores de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery usan el protocolo OAuth 2.0 con IAM para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en los servidores de MCP.

El Servicio de transferencia de datos de BigQuery admite los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP de BigQuery:

URI de alcance para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/bigquery Ver y administrar tus datos en BigQuery y ver la dirección de correo electrónico de tu Cuenta de Google

Es posible que se requieran permisos adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos requeridos para el Servicio de transferencia de datos de BigQuery, consulta la API de BigQuery Data Transfer Service.

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear instancias de un cliente de MCP que se conecta a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica para el cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. En el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery, ingresa la siguiente información según sea necesario:

  • Nombre del servidor: Servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery
  • URL del servidor o Extremo: https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Redirecciona los URI

En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando crees un ID de cliente y un secreto para la autenticación. El servidor de autorización usa los URIs de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. La documentación de tu aplicación debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. No se admiten los URIs de redireccionamiento personalizados.

Para obtener orientación específica de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Orientación específica del cliente.

Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:

Herramientas disponibles

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery, consulta la referencia del MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery.

Herramientas de lista

Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente al servidor de MCP remoto del Servicio de transferencia de datos de BigQuery. El método tools/list no requiere autenticación.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: bigquerydatatransfer.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
}

Ejemplos de casos de uso

A continuación, se muestran ejemplos de casos de uso del servidor MCP del Servicio de transferencia de datos de BigQuery:

  • Descubre las fuentes de datos compatibles, inspecciona los parámetros de configuración obligatorios y verifica si existen credenciales válidas para una fuente de datos.
  • Crear, actualizar, inspeccionar y borrar parámetros de configuración de transferencia de datos con instrucciones en lenguaje natural
  • Inicia ejecuciones de transferencias manuales para una sola fecha o activa reabastecimientos en un período.
  • Supervisa el estado de las ejecuciones de transferencia y revisa los registros de ejecución de transferencia para solucionar problemas relacionados con las transferencias fallidas.

Ejemplos de instrucciones

Puedes usar las siguientes instrucciones de muestra para descubrir fuentes de datos, administrar configuraciones de transferencia y solucionar problemas de ejecuciones de transferencia:

  • "Enumera todas las fuentes de datos disponibles en el proyecto PROJECT_ID y la ubicación LOCATION, y verifica si tengo credenciales válidas para la fuente de datos DATA_SOURCE_ID".
  • "Enumera todas las opciones de configuración de transferencia de datos en el proyecto PROJECT_ID en la región LOCATION".
  • "Inicia una ejecución de transferencia manual para la configuración de transferencia TRANSFER_CONFIG_ID en el proyecto PROJECT_ID y la ubicación LOCATION para el período del 2026-01-01 al 2026-01-07".
  • "Verifica el estado de las ejecuciones de transferencia más recientes para la configuración TRANSFER_CONFIG_ID en el proyecto PROJECT_ID. Si falló alguna ejecución, muéstrame los registros de transferencia y explica qué salió mal".

En las instrucciones, reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud .
  • LOCATION: Es la ubicación de la configuración de transferencia o de la fuente de datos.
  • DATA_SOURCE_ID: Es el ID de la fuente de datos, por ejemplo, google_ads o scheduled_query.
  • TRANSFER_CONFIG_ID: Es el ID de la configuración de transferencia.

Configuraciones opcionales de seguridad

El MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos,Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu organización o proyecto deGoogle Cloud . Google Cloud

Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

Model Armor está disponible en ciertas regiones. Cuando Model Armor está habilitado y usas un servidor de MCP en una jurisdicción que Model Armor no admite, el comportamiento de enrutamiento de la llamada podría ser diferente para los distintos servidores de MCP y podría incumplir la residencia de datos para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de los servidores de MCP individuales, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

  1. Habilita la API de Model Armor si aún no está habilitada.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

gcloud

Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

  1. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

    En la parte inferior de la consola de Google Cloud , se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

  2. Ejecuta el siguiente comando para configurar el extremo de API del servicio de Model Armor.

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

    Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP remotos y de Google Google Cloud

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un ajuste mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros mínimos de Model Armor.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

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"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
  • ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

La configuración mínima de Model Armor y la configuración general pueden afectar a más que solo el MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.

Controla el uso del MCP con políticas de IAM

Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los servidores de Google Cloud y de Google MCP.

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y gobernanza personalizadas, ya que puedes permitir o denegar el acceso según lo siguiente:

  • Es la entidad principal.
  • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
  • Es el nombre del servicio o la herramienta.
  • Es el ID de cliente de OAuth de la aplicación.

Para obtener más información, consulta Controla el uso del MCP con Identity and Access Management.

¿Qué sigue?