Utilizzare il server MCP remoto di BigQuery Data Transfer Service

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di BigQuery Data Transfer Service per connettersi ad applicazioni AI, tra cui Gemini CLI, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP di BigQuery Data Transfer Service fornisce un insieme completo di funzionalità che ti consentono di inviare prompt in linguaggio naturale alla tua applicazione AI per eseguire una serie di attività correlate al trasferimento dei dati, tra cui:

  • Elenca e visualizza i dettagli delle origini dati disponibili.
  • Crea, gestisci ed elenca le configurazioni del trasferimento dei dati.
  • Elenca e visualizza i dettagli delle esecuzioni del trasferimento dei dati.
  • Controlla la presenza di credenziali valide per un'origine dati.
Il server MCP remoto di BigQuery Data Transfer Service viene attivato quando abiliti l'API BigQuery Data Transfer Service.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e 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 macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti
Esegui sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.

Stateless core

Con MCP versione 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale e stateful a un protocollo stateless. Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere indirizzata 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 ulteriori informazioni richieste da uno strumento tramite richieste multi-round-trip (MRTR).

Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui le seguenti:

Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta le specifiche e le modifiche principali della versione MCP 2026-07-28.

Google e server MCP Google Cloud remoti

Google e i server MCP Google Cloud remoti hanno le seguenti funzionalità e vantaggi:

  • Rilevamento semplificato e centralizzato
  • Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
  • Autorizzazione granulare
  • Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione 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

  1. Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  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. Abilita l'API BigQuery Data Transfer Service, 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 disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

    Abilitare l'API

    Per i nuovi progetti, l'API BigQuery Data Transfer Service viene abilitata automaticamente.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di BigQuery Data Transfer Service, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di BigQuery Data Transfer Service:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

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 BigQuery Data Transfer Service. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP di BigQuery Data Transfer Service sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

BigQuery Data Transfer Service utilizza un agente di servizio per accedere e gestire le tue risorse. L'agente di servizio viene creato automaticamente per tuo conto dopo che hai abilitato BigQuery Data Transfer Service e utilizzato l'API per la prima volta. Al momento della creazione del service agent, Google concede automaticamente il ruolo service agent predefinito.

Per informazioni sulle autorizzazioni di BigQuery Data Transfer Service, vedi Ruoli e autorizzazioni IAM di BigQuery Data Transfer Service.

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto di BigQuery Data Transfer Service utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

Il server MCP di BigQuery Data Transfer Service non accetta chiavi API. Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo da poter controllare e monitorare l'accesso alle risorse. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.

Ambiti OAuth MCP di BigQuery Data Transfer Service

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un principal autenticato è autorizzato a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per ulteriori informazioni sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, leggi Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

I server MCP di BigQuery Data Transfer Service utilizzano il protocollo OAuth 2.0 con IAM per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

BigQuery Data Transfer Service supporta i seguenti ambiti OAuth dello strumento BigQuery MCP:

URI ambito per gcloud CLI Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/bigquery Visualizza e gestisci i tuoi dati in BigQuery e vedi l'indirizzo email del tuo Account Google.

Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata allo strumento. Per visualizzare un elenco degli ambiti richiesti per BigQuery Data Transfer Service, consulta API BigQuery Data Transfer Service.

Configurare un client MCP per utilizzare il server MCP di BigQuery Data Transfer Service

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono istanziare un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione 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 AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di BigQuery Data Transfer Service, inserisci le seguenti informazioni come richiesto:

  • Nome server: server MCP di BigQuery Data Transfer Service
  • URL server o endpoint: https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
  • Trasporto: HTTP
  • Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client e il client secret OAuth oppure l'identità e le credenziali di un agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Eseguire l'autenticazione nei server MCP.

URI di reindirizzamento

Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nell'allowlist un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un client 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 per l'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, vedi 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 BigQuery Data Transfer Service, consulta il riferimento MCP BigQuery Data Transfer Service.

Strumenti per le liste

Utilizza lo strumento di ispezione MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di BigQuery Data Transfer Service. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati esempi di casi d'uso per il server MCP di BigQuery Data Transfer Service:

  • Scopri le origini dati supportate, esamina i parametri di configurazione richiesti e verifica se esistono credenziali valide per un'origine dati.
  • Crea, aggiorna, esamina ed elimina le configurazioni di trasferimento dei dati utilizzando prompt in linguaggio naturale.
  • Avvia esecuzioni di trasferimento manuale per una singola data o attiva i backfill in un intervallo di date.
  • Monitora lo stato delle esecuzioni del trasferimento e controlla i log delle esecuzioni del trasferimento per risolvere i problemi relativi ai trasferimenti non riusciti.

Prompt di esempio

Puoi utilizzare i seguenti prompt di esempio per scoprire le origini dati, gestire le configurazioni di trasferimento e risolvere i problemi relativi alle esecuzioni dei trasferimenti:

  • "Elenca tutte le origini dati disponibili nel progetto PROJECT_ID e nella località LOCATION e controlla se ho credenziali valide per l'origine dati DATA_SOURCE_ID."
  • "Elenca tutte le configurazioni di Data Transfer nel progetto PROJECT_ID nella regione LOCATION."
  • Avvia un'esecuzione di trasferimento manuale per la configurazione del trasferimento TRANSFER_CONFIG_ID nel progetto PROJECT_ID e nella località LOCATION per l'intervallo di date dal giorno 2026-01-01 al giorno 2026-01-07.
  • "Controlla lo stato delle ultime esecuzioni del trasferimento per la configurazione TRANSFER_CONFIG_ID nel progetto PROJECT_ID. Se alcune esecuzioni non sono riuscite, mostrami i log di trasferimento e spiega cosa è andato storto."

Nei prompt, sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .
  • LOCATION: la posizione della configurazione del trasferimento o dell'origine dati.
  • DATA_SOURCE_ID: l'ID dell'origine dati, ad esempio google_ads o scheduled_query.
  • TRANSFER_CONFIG_ID: l'ID configurazione del trasferimento.

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.

Utilizzare 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 implementando l'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 norme di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama 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

Model Armor è disponibile in determinate regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione che Model Armor non supporta, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i diversi server MCP e potrebbe violare la conformità alla residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.

Abilita Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

  1. 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 disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

    Abilitare l'API

  2. 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:

  1. Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

    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.

  2. 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 LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configurare la protezione per i server MCP remoti di Google e Google Cloud

Per proteggere le chiamate e le risposte allo strumento MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che vengono applicati a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare 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 ispeziona 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 l'applicazione.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero comportare un maggior numero di falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.

Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di analizzare 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 a nessun traffico del server Google MCP.

Le impostazioni di base di Model Armor e la configurazione generale possono influire su più di un solo 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.

Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri IAM

Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud i server Google MCP.

Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:

  • Il soggetto.
  • 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 Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

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