Usar o servidor MCP remoto do Bigtable

Este documento mostra como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Bigtable para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Bigtable permite consultar o Bigtable no seu aplicativo de IA. O servidor MCP remoto do Bigtable é ativado quando você ativa a API Bigtable.

O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais

Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.

Servidores MCP remotos

Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Antes de começar

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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 API.

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 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.

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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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 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 API

1. Execute o seguinte comando para instalar a CLI cbt :

   gcloud components install cbt

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Bigtable, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Bigtable:

• Fazer chamadas de ferramentas do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)
• Acesso total aos recursos do Bigtable: Administrador do Bigtable (roles/bigtable.admin)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Bigtable. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Bigtable:

• Faça chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
• Concede acesso total aos recursos do Bigtable e permite atribuir papéis do IAM do Bigtable: bigtable.admin

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do Bigtable usam o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O servidor MCP remoto do Bigtable não aceita chaves de API.

Recomendamos que você crie uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP. Assim, é possível controlar e monitorar o acesso aos recursos. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.

Escopos do OAuth do MCP do Bigtable

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, consulte Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Bigtable tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud	Descrição
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin	Concede acesso total aos recursos do Bigtable e permite atribuir papéis do IAM do Bigtable.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista de escopos necessários para o Bigtable, consulte Escopos do OAuth 2.0 para a API Bigtable Admin v2.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Bigtable

Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP do Bigtable, insira as seguintes informações, conforme necessário:

• Nome do servidor: servidor MCP do Bigtable
• URL do servidor ou Endpoint: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
• Transporte: HTTP
• Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
• Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Bigtable.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário adicionar à lista de permissões um URI de redirecionamento ao criar um ID do cliente e um secret para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são aceitos.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor do MCP, consulte Orientações específicas do cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

• Conecte-se a servidores MCP remotos.
• Configurar o MCP em um aplicativo de IA.

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor do MCP do Bigtable, consulte a referência do MCP do Bigtable.

Ferramentas de lista

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do Bigtable. O método tools/list não requer autenticação.

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

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

Comandos de amostra

Você pode usar os exemplos de comandos a seguir para criar ou excluir recursos do Bigtable e receber informações sobre eles:

• "Crie uma instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID na zona ZONE_ID com NODES nós."
• "Liste as instâncias no projeto PROJECT_ID."
• "Receba a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Exclua a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Crie uma tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Liste as tabelas na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."
• "Extraia a tabela TABLE_ID no projeto INSTANCE_ID, PROJECT_ID."
• "Exclua a tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• PROJECT_ID com o Google Cloud ID do projeto.
• INSTANCE_ID com o ID da instância do Bigtable.
• ZONE_ID com a zona em que o cluster é executado.
• TABLE_ID com o ID da tabela do Bigtable.
• Se você quiser controlar o número de nós em um cluster, substitua NODES pelo número de nós que você quer no cluster. Se não for especificado, o padrão será 1.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Atenção: o Model Armor está disponível em algumas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não é compatível com o Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para diferentes servidores MCP. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Console

1. Ative a API Model Armor.

   Funções necessárias para ativar APIs

   Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.

   Ativar a API

2. Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:

1. No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

   Ativar o Cloud Shell

   Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.

2. Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.

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

   Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas de ferramentas do MCP, use as configurações de restrição do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Dica: não ative o filtro de injeção de comandos e jailbreak, a menos que o tráfego do seu MCP transporte dados de linguagem natural.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a limpeza da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Observação: se o agente e o servidor MCP estiverem em projetos diferentes, crie configurações de limite mínimo nos dois projetos (cliente e recurso). Nesse caso, o Model Armor é invocado duas vezes, uma para cada projeto.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

• INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
• ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma restrição.
• MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores do Google MCP com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de limite mínimo deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações de restrição podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas de negação do IAM

As políticas de negação do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores MCP remotos do Google Cloud . Configure essas políticas para bloquear o acesso indesejado às ferramentas do MCP.

Por exemplo, é possível negar ou permitir o acesso com base em:

• O diretor
• Propriedades da ferramenta, como somente leitura
• O ID do cliente OAuth do aplicativo

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir

• Leia a documentação de referência do MCP do Bigtable.
• Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.
• Práticas recomendadas para proteger as interações do agente com o Protocolo de Contexto de Modelo.