Menggunakan server MCP jarak jauh Bigtable

Dokumen ini menunjukkan cara menggunakan server Model Context Protocol (MCP) jarak jauh Bigtable untuk terhubung dengan aplikasi AI, termasuk Gemini CLI, ChatGPT, Claude, dan aplikasi kustom yang Anda kembangkan. Server MCP jarak jauh Bigtable memungkinkan Anda mengkueri Bigtable dari aplikasi AI.

Server MCP jarak jauh Bigtable diaktifkan saat Anda mengaktifkan Bigtable API.

Model Context Protocol (MCP) menstandardisasi cara model bahasa besar (LLM) dan aplikasi atau agen AI terhubung ke sumber data eksternal. Server MCP memungkinkan Anda menggunakan alat, resource, dan perintahnya untuk melakukan tindakan dan mendapatkan data terbaru dari layanan backend-nya.

Apa perbedaan antara server MCP lokal dan jarak jauh?

Server MCP lokal: Biasanya berjalan di komputer lokal Anda dan menggunakan input dan output stream standar (stdio) untuk komunikasi antar-layanan di perangkat yang sama.
Server MCP jarak jauh: Berjalan di infrastruktur layanan dan menawarkan endpoint HTTP ke aplikasi AI untuk komunikasi antara klien MCP AI dan server MCP. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur MCP, lihat Arsitektur MCP.

Sebelum memulai

Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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.

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

Jalankan perintah berikut untuk menginstal cbt CLI :
```
gcloud components install cbt
```

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan server MCP Bigtable, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project tempat Anda ingin menggunakan server MCP Bigtable:

Lakukan panggilan alat MCP: Pengguna Alat MCP (roles/mcp.toolUser)
Akses penuh ke resource Bigtable: Bigtable Administrator (roles/bigtable.admin)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Bigtable. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk menggunakan server MCP Bigtable:

Lakukan panggilan alat MCP: mcp.tools.call
Memberikan akses penuh ke resource Bigtable dan memungkinkan Anda menetapkan peran IAM Bigtable: bigtable.admin

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Autentikasi dan otorisasi

Server MCP Bigtable menggunakan protokol OAuth 2.0 dengan Identity and Access Management (IAM) untuk autentikasi dan otorisasi. Semua Google Cloud identitas didukung untuk autentikasi ke server MCP.

Server MCP jarak jauh Bigtable tidak menerima kunci API.

Sebaiknya Anda membuat identitas terpisah untuk agen menggunakan alat MCP agar Anda dapat mengontrol dan memantau akses ke resource. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.

Cakupan OAuth MCP Bigtable

OAuth 2.0 menggunakan cakupan dan kredensial untuk menentukan apakah akun utama terautentikasi diizinkan untuk melakukan tindakan tertentu pada resource. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cakupan OAuth 2.0 di Google, lihat Menggunakan OAuth 2.0 untuk mengakses Google API.

Bigtable memiliki cakupan OAuth alat MCP berikut:

URI cakupan untuk gcloud CLI	Deskripsi
`https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin`	Memberikan akses penuh ke resource Bigtable dan memungkinkan Anda menetapkan peran IAM Bigtable.

Cakupan tambahan mungkin diperlukan pada resource yang diakses selama panggilan alat. Untuk melihat daftar cakupan yang diperlukan untuk Bigtable, lihat Cakupan OAuth 2.0 untuk Bigtable Admin API v2.

Mengonfigurasi klien MCP untuk menggunakan server MCP Bigtable

Aplikasi dan agen AI, seperti Claude atau Gemini CLI, dapat membuat instance klien MCP yang terhubung ke satu server MCP. Aplikasi AI dapat memiliki beberapa klien yang terhubung ke server MCP yang berbeda. Untuk terhubung ke server MCP jarak jauh, klien MCP setidaknya harus mengetahui URL server MCP jarak jauh.

Di aplikasi AI Anda, cari cara untuk terhubung ke server MCP jarak jauh. Anda akan diminta untuk memasukkan detail tentang server, seperti nama dan URL-nya.

Untuk server MCP Bigtable, masukkan hal berikut sesuai kebutuhan:

Nama server: Server MCP Bigtable
Server URL atau Endpoint: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
Transportasi: HTTP
Detail autentikasi: Bergantung pada cara autentikasi yang Anda inginkan, Anda dapat memasukkan Google Cloud kredensial, ID Klien OAuth dan rahasia, atau identitas dan kredensial agen. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.
Cakupan OAuth: cakupan OAuth 2.0 yang ingin Anda gunakan saat terhubung ke server MCP Bigtable.

Untuk panduan khusus host, lihat artikel berikut:

Untuk panduan umum lainnya, lihat referensi berikut:

Alat yang tersedia

Untuk melihat detail alat MCP yang tersedia dan deskripsinya untuk server MCP Bigtable, lihat referensi MCP Bigtable.

Alat daftar

Gunakan pemeriksa MCP untuk mencantumkan alat, atau kirim permintaan HTTP tools/list langsung ke server MCP jarak jauh Bigtable. Metode tools/list tidak memerlukan autentikasi.

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

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

Contoh perintah

Anda dapat menggunakan contoh perintah berikut untuk membuat atau menghapus resource Bigtable dan mendapatkan informasi tentang resource tersebut:

"Buat instance INSTANCE_ID di project PROJECT_ID di zona ZONE_ID dengan NODES node."
"List instances in project PROJECT_ID." (Mencantumkan instance di project PROJECT_ID).
"Dapatkan instance INSTANCE_ID di project PROJECT_ID."
"Hapus instance INSTANCE_ID di project PROJECT_ID."
"Buat tabel TABLE_ID di instance INSTANCE_ID dalam project PROJECT_ID."
"Buat daftar tabel di project INSTANCE_ID instance PROJECT_ID."
"Dapatkan tabel TABLE_ID di project INSTANCE_ID PROJECT_ID."
"Hapus tabel TABLE_ID di project PROJECT_ID instance INSTANCE_ID."

Dalam perintah, ganti kode berikut:

PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.
INSTANCE_ID dengan ID instance Bigtable.
ZONE_ID dengan zona tempat cluster berjalan.
TABLE_ID dengan ID tabel Bigtable.
Jika Anda ingin mengontrol jumlah node dalam cluster, ganti NODES dengan jumlah node yang Anda inginkan dalam cluster. Jika tidak ditentukan, defaultnya adalah 1.

Model Armor

Model Armor adalah layanan Google Cloud yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan aplikasi AI Anda. Model Armor bekerja dengan menyaring perintah dan respons LLM secara proaktif, melindungi dari berbagai risiko, dan mendukung praktik AI yang bertanggung jawab. Baik Anda men-deploy AI di lingkungan cloud Anda, atau di penyedia cloud eksternal, Model Armor dapat membantu Anda mencegah input berbahaya, memverifikasi keamanan konten, melindungi data sensitif, menjaga kepatuhan, dan menerapkan kebijakan keamanan dan keselamatan AI Anda secara konsisten di seluruh lanskap AI Anda yang beragam.

Model Armor hanya tersedia di lokasi regional tertentu. Jika Model Armor diaktifkan untuk project, dan panggilan ke project tersebut berasal dari region yang tidak didukung, Model Armor akan melakukan panggilan lintas region. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Lokasi Model Armor.

Mengaktifkan Model Armor

Anda harus mengaktifkan Model Armor API sebelum dapat menggunakan Model Armor.

Konsol

Aktifkan Model Armor API.
Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API
Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.
Mengaktifkan API
Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.

gcloud

Sebelum memulai, ikuti langkah-langkah berikut menggunakan Google Cloud CLI dengan Model Armor API:

Di konsol Google Cloud , aktifkan Cloud Shell.

Aktifkan Cloud Shell

Di bagian bawah konsol Google Cloud , sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan perintah command line. Cloud Shell adalah lingkungan shell dengan Google Cloud CLI yang sudah terinstal, dan dengan nilai yang sudah ditetapkan untuk project Anda saat ini. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi pada sesi.
Jalankan perintah berikut untuk menetapkan endpoint API bagi layanan Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Ganti LOCATION dengan region tempat Anda ingin menggunakan Model Armor.

Mengonfigurasi perlindungan untuk server MCP jarak jauh dan Google Cloud Google

Untuk membantu melindungi panggilan dan respons alat MCP, Anda dapat menggunakan setelan batas bawah Model Armor. Setelan minimum menentukan filter keamanan minimum yang berlaku di seluruh project. Konfigurasi ini menerapkan serangkaian filter yang konsisten ke semua panggilan dan respons alat MCP dalam project.

Siapkan setelan minimum Model Armor dengan pengamanan MCP diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi setelan batas bawah Model Armor.

Lihat contoh perintah berikut:

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"}]'

Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.

Perhatikan setelan berikut:

INSPECT_AND_BLOCK: Jenis penegakan yang memeriksa konten untuk server MCP Google dan memblokir perintah dan respons yang cocok dengan filter.
ENABLED: Setelan yang mengaktifkan filter atau penerapan.
MEDIUM_AND_ABOVE: Tingkat keyakinan untuk setelan filter Responsible AI - Berbahaya. Anda dapat mengubah setelan ini, meskipun nilai yang lebih rendah dapat menghasilkan lebih banyak positif palsu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tingkat keyakinan Model Armor.

Menonaktifkan pemindaian traffic MCP dengan Model Armor

Jika Anda ingin berhenti memindai traffic MCP Google dengan Model Armor, jalankan perintah berikut:

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

Ganti PROJECT_ID dengan ID project Google Cloud .

Model Armor tidak akan memindai traffic MCP dalam project.

Mengontrol penggunaan MCP dengan kebijakan penolakan IAM

Kebijakan penolakan Identity and Access Management (IAM) membantu Anda mengamankan server MCP jarak jauh Google Cloud . Konfigurasi kebijakan ini untuk memblokir akses alat MCP yang tidak diinginkan.

Misalnya, Anda dapat menolak atau mengizinkan akses berdasarkan:

Kepala sekolah
Properti alat seperti hanya baca
Client ID OAuth aplikasi

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengontrol penggunaan MCP dengan Identity and Access Management.

Langkah berikutnya

Baca dokumentasi referensi MCP Bigtable.
Pelajari lebih lanjut server MCP Google Cloud.
Praktik terbaik untuk mengamankan interaksi agen dengan Model Context Protocol.