Bigtable-Remote-MCP-Server verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Bigtable-Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit den Bigtable-Remote-MCP-Servern können Sie Bigtable-Instanzen und -Tabellen verwalten und Ihre Daten abfragen. Verwenden Sie den Admin-MCP-Server für Verwaltungsaufgaben und den Data-MCP-Server, um Tabellen aus Ihrer KI-Anwendung abzufragen. Der Bigtable-Remote-MCP-Server wird aktiviert, wenn Sie die Bigtable APIs aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agenten mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie die Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten aus dem Backend-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server

Werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standard-Ein- und Ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.

Remote-MCP-Server

Wird auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll. Jede MCP-Anfrage ist selbstbeschreibend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im Parameter _meta enthält. MCP-Server können zusätzliche Informationen, die für ein Tool erforderlich sind, über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) anfordern.

Damit Anfragen weitergeleitet und verarbeitet werden können, ohne dass der Anfragetext geparst werden muss, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

• Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrage-Header.
• Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header in HTTP-Header aus dem Eingabeschema des Tools gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud Region oder Projekt-ID anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für MCP-Version 2026-07-28.

Hinweis

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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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs, if any are not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs, if any are not already enabled.

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To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die cbt-Befehlszeile zu installieren:

   gcloud components install cbt

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Bigtable-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung der Bigtable-MCP-Server benötigen:

• MCP-Tool-Aufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
• Admin-MCP-Server verwenden: Bigtable-Administrator (roles/bigtable.admin)
• Data MCP-Server verwenden: Bigtable-Leser (roles/bigtable.reader)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Verwenden der Bigtable-MCP-Server erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um die Bigtable-MCP-Server zu verwenden:

• MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
• Admin-MCP-Server verwenden:
  • bigtable.instances.create
  • bigtable.instances.delete
  • bigtable.instances.get
  • bigtable.instances.list
  • bigtable.tables.create
  • bigtable.tables.delete
  • bigtable.tables.get
  • bigtable.tables.list
• Data MCP-Server verwenden: bigtable.instances.executeQuery

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Bigtable MCP-Server verwenden das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Der Bigtable-Remote-MCP-Server akzeptiert keine API-Schlüssel.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agents zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit Sie den Zugriff auf Ressourcen steuern und überwachen können. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern.

Bigtable-MCP-OAuth-Bereiche

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifiziertes Hauptkonto autorisiert ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Bigtable hat die folgenden OAuth-Bereiche für das MCP-Tool:

Umfang-URI für die gcloud CLI	Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin	Gewährt vollständigen Zugriff auf Bigtable-Ressourcen und ermöglicht die Zuweisung von Bigtable-IAM-Rollen.
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.data	Ermöglicht Lese- und Schreibzugriff auf Daten, die in Bigtable-Tabellen gespeichert sind.

Für die Ressourcen, auf die während eines Tool-Aufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Bigtable erforderlichen Bereiche finden Sie unter Bigtable-OAuth-Bereiche.

MCP-Client für die Verwendung der Bigtable-MCP-Server konfigurieren

KI-Anwendungen und ‑Agents wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen aus herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu einem solchen Server herzustellen. Geben Sie für Bigtable-MCP-Server nach Bedarf die folgenden Informationen ein:

• Server name:
  • MCP-Server für Bigtable-Admin
  • Bigtable Data MCP server
• Server-URL oder Endpunkt:
  • Admin API: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
  • Data API: https://bigtable.googleapis.com/mcp
• Transport: Streamable HTTP
• Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agentenidentität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern.
• OAuth-Bereich: Der Bigtable-OAuth-Bereich, den Sie beim Herstellen einer Verbindung zu den Bigtable-MCP-Servern verwenden möchten.

Weiterleitungs-URIs

Bei webbasierten Anwendungen und einigen Desktopanwendungen müssen Sie beim Erstellen einer Client-ID und eines Clientschlüssels für die Authentifizierung einen Redirect-URI auf die Zulassungsliste setzen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Umleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitung.

Allgemeinere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Verbindung mit Remote-MCP-Servern herstellen:
• MCP in einer KI-Anwendung konfigurieren

Verfügbare Tools

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Bigtable-MCP-Server finden Sie in der Bigtable-MCP-Referenz.

Tools für Listen

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an einen Bigtable-Remote-MCP-Server. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

Senden Sie die Anfrage für den Admin-MCP-Server an:

curl -X POST https://bigtableadmin.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Senden Sie die Anfrage für den Data MCP-Server an:

curl -X POST https://bigtable.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

• TOOLSET_ENDPOINT: der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für Bigtable könnte das beispielsweise mcp/toolset-name sein.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispiel-Prompts

Mit den folgenden Beispiel-Prompts können Sie Bigtable-Ressourcen erstellen oder löschen und Informationen dazu abrufen.

Beispiel-Prompts für die Administration

• „Erstelle eine Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID in der Zone ZONE_ID mit NODES Knoten.“
• „List instances in project.“ (Liste Instanzen im Projekt PROJECT_ID auf.)
• „Get instance in project .“ (Rufe die Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID ab.)
• „Lösche die Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID.“
• „Erstelle die Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID.“
• „List tables in instance project .“ (Liste Tabellen in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID auf.)
• „Get table in project .“ (Rufe die Tabelle TABLE_ID im Projekt INSTANCE_ID PROJECT_ID ab.)
• „Lösche die Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID des Projekts PROJECT_ID.“

Ersetzen Sie in den Prompts Folgendes:

• PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud Projekt-ID.
• INSTANCE_ID durch die Bigtable-Instanz-ID.
• Ersetzen Sie ZONE_ID durch die Zone, in der der Cluster ausgeführt wird.
• TABLE_ID durch die Bigtable-Tabellen-ID.
• Wenn Sie die Anzahl der Knoten in einem Cluster steuern möchten, ersetzen Sie NODES durch die gewünschte Anzahl von Knoten im Cluster. Wenn keine Angabe erfolgt, wird der Standardwert 1 verwendet.

Beispiel-Prompts zum Abfragen von Daten

• „Führe eine Abfrage aus, um bis zu 10 Zeilen aus der Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID abzurufen.“
• „Führe eine SQL-Abfrage für die Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID aus: SELECT _key, column_family, value FROM TABLE_ID WHERE row_key LIKE USER_ID.“
• „Rufe Daten aus der Bigtable-Instanz INSTANCE_ID, dem Projekt PROJECT_ID mit dem Anwendungsprofil APP_PROFILE_ID mit der Abfrage SELECT * FROM TABLE_ID WHERE cf1['status'] = 'ERROR' ab.“

Ersetzen Sie in den Prompts Folgendes:

• TABLE_ID durch die Bigtable-Tabellen-ID.
• INSTANCE_ID durch die Bigtable-Instanz-ID.
• PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud Projekt-ID.
• Ersetzen Sie USER_ID durch das Muster oder den Zeilenschlüssel des Nutzers, den Sie abfragen möchten.
• APP_PROFILE_ID durch die ID des Anwendungsprofils.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen möglich ist. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud -Organisation oder Ihrem -Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist einGoogle Cloud Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragenrouting an Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung der Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und in Transit beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

1. Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

   Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

   Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

   API aktivieren

2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:

1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

   Cloud Shell aktivieren

   Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung, in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.

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

   Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Hinweis :Aktivieren Sie den Filter für Prompt Injection und Jailbreaking nur, wenn in Ihrem MCP-Traffic Daten in natürlicher Sprache enthalten sind.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hinweis: Wenn sich der Agent und der MCP-Server in unterschiedlichen Projekten befinden, können Sie in beiden Projekten (dem Clientprojekt und dem Ressourcenprojekt) Etagenkonfigurationen erstellen. In diesem Fall wird Model Armor zweimal aufgerufen, einmal für jedes Projekt.

Hier ein Beispielbefehl:

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"}]'

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

• INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google-MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
• ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder die Erzwingung aktiviert wird.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Bei niedrigeren Werten kann es jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen kommen. Weitere Informationen finden Sie unter Vertrauenswürdigkeitsstufen für Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den gesamten Google MCP-Server-Traffic an.

Model Armor Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf die Traffic-Analyse und Sicherheitsfunktionen aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern

Mit IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) und IAM-Zulassungsrichtlinien können Sie Google Cloud - und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf den folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

• Der Auftraggeber.
• Tool-Attribute wie das schreibgeschützte Attribut.
• Der Name des Dienstes oder Tools.
• Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.

Nächste Schritte

• Lesen Sie die Bigtable MCP-Referenzdokumentation.
• Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern
• Best Practices für die Sicherung von Agent-Interaktionen mit dem Model Context Protocol