Usa el servidor de MCP remoto de Bigtable

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Bigtable para conectarse con aplicaciones de IA, incluidas la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. El servidor de MCP remoto de Bigtable te permite consultar Bigtable desde tu aplicación de IA.

El servidor de MCP remoto de Bigtable se habilita cuando habilitas la API de Bigtable.

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 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.

Antes de comenzar

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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.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Bigtable Admin API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

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.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Bigtable Admin API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Ejecuta el siguiente comando para instalar la CLI de cbt:
```
gcloud components install cbt
```

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Bigtable, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que quieres usar el servidor de MCP de Bigtable:

Realiza llamadas a la herramienta de MCP: Usuario de la herramienta de MCP (roles/mcp.toolUser)
Acceso completo a los recursos de Bigtable: Administrador de Bigtable (roles/bigtable.admin)

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 de Bigtable. 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 de Bigtable:

Realiza llamadas a la herramienta de MCP: mcp.tools.call
Otorga acceso completo a los recursos de Bigtable y te permite asignar roles de IAM de Bigtable: bigtable.admin

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

Autenticación y autorización

Los servidores de MCP de Bigtable usan 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 MCP remoto de Bigtable no acepta claves de API.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que puedas controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Permisos de OAuth de Bigtable MCP

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

Bigtable tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI del alcance para gcloud CLI	Descripción
`https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin`	Otorga acceso completo a los recursos de Bigtable y te permite asignar roles de IAM de Bigtable.

Es posible que se requieran alcances adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos necesarios para Bigtable, consulta Permisos de OAuth 2.0 para la API de Bigtable Admin v2.

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de Bigtable

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Gemini CLI, 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. Para conectarse a un servidor de MCP remoto, el cliente de MCP debe conocer, como mínimo, la URL del servidor de MCP remoto.

En tu aplicación de IA, busca una forma de conectarte a un servidor de MCP remoto. Se te pedirá que ingreses detalles sobre el servidor, como su nombre y URL.

Para el servidor de MCP de Bigtable, ingresa lo siguiente según sea necesario:

Nombre del servidor: Servidor de MCP de Bigtable
URL del servidor o Extremo: https://bigtableadmin.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.
Alcance de OAuth: Es el alcance de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectes al servidor de MCP de Bigtable.

Para obtener orientación específica sobre el host, consulta lo siguiente:

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 de Bigtable, consulta la referencia de MCP de Bigtable.

Herramientas de lista

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

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

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

Ejemplos de instrucciones

Puedes usar las siguientes instrucciones de muestra para crear o borrar recursos de Bigtable y obtener información sobre ellos:

"Crea una instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID en la zona ZONE_ID con nodos NODES".
"Enumera las instancias del proyecto PROJECT_ID".
"Obtén la instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID".
"Borra la instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID".
"Crea una tabla TABLE_ID en la instancia INSTANCE_ID del proyecto PROJECT_ID".
"Enumera las tablas en el proyecto PROJECT_ID de la instancia INSTANCE_ID".
"Obtén la tabla TABLE_ID en el proyecto PROJECT_ID de INSTANCE_ID".
"Borra la tabla TABLE_ID en el proyecto PROJECT_ID de la instancia INSTANCE_ID".

En las instrucciones, reemplaza lo siguiente:

PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud .
INSTANCE_ID por el ID de la instancia de Bigtable.
ZONE_ID por la zona en la que se ejecuta el clúster
TABLE_ID con el ID de la tabla de Bigtable
Si deseas controlar la cantidad de nodos en un clúster, reemplaza NODES por la cantidad de nodos que deseas incluir en el clúster. Si no se especifica, el valor predeterminado es 1.

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, lo que brinda protección contra diversos riesgos y respalda las prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger los datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Model Armor solo está disponible en ubicaciones regionales específicas. Si Model Armor está habilitado para un proyecto y se realiza una llamada a ese proyecto desde una región no admitida, Model Armor realiza una llamada entre regiones. Para obtener más información, consulta Ubicaciones de Model Armor.

Habilita Model Armor

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

Console

Habilitar la API de Model Armor
Roles necesarios para habilitar las APIs
Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.
Habilitar la API
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:

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 que muestra una ventana emergente con una 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.
Ejecuta el comando siguiente 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 Cloud Google

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración de Model Armor Floor. 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 las herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un valor mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima 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

Si deseas dejar de analizar el tráfico de Google MCP con Model Armor, 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 Google Cloud .

Model Armor no analizará el tráfico de MCP en el proyecto.

Controla el uso del MCP con políticas de IAM de rechazo

Las políticas de denegación de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los Google Cloud servidores MCP remotos. Configura estas políticas para bloquear el acceso no deseado a las herramientas de MCP.

Por ejemplo, puedes rechazar o permitir el acceso según lo siguiente:

La entidad principal
Propiedades de herramientas, como solo lectura
ID de cliente de OAuth de la aplicación

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

¿Qué sigue?

Lee la documentación de referencia de MCP de Bigtable.
Obtén más información sobre los servidores de MCP de Google Cloud.
Prácticas recomendadas para proteger las interacciones del agente con el Protocolo de contexto del modelo.