Utiliser le serveur MCP Google SecOps

Ce document explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant Google Security Operations pour vous connecter à des applications d'IA, y compris Gemini CLI, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Le serveur MCP distant Google Security Operations est activé lorsque vous activez l'API Google Security Operations.

Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, leurs ressources et leurs prompts pour effectuer des actions et obtenir des données mises à jour à partir de leur service backend.

Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?

Serveurs MCP locaux
Ils s'exécutent généralement sur votre machine locale et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.
Serveurs MCP distants
Ils s'exécutent sur l'infrastructure du service et proposent un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez Architecture MCP.

Serveurs MCP Google et Google Cloud distants

Les serveurs MCP Google et Google Cloud distants présentent les fonctionnalités et avantages suivants :

  • Découverte simplifiée et centralisée
  • Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés
  • Autorisations précises
  • Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
  • Journalisation d'audit centralisée

Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre Google Cloud compte. Si vous ne connaissez pas encore Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits dans des scénarios réels. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

  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. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  5. Enable the Chronicle 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

  6. Installez la Google Cloud CLI.

  7. Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

  8. Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante : 

    gcloud init

  9. 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

  10. 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.

  11. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  12. Enable the Chronicle 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

  13. Installez la Google Cloud CLI.

  14. Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

  15. Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante : 

    gcloud init

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP distant Google SecOps, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP Google SecOps :

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP distant Google SecOps. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Vous devez disposer des autorisations suivantes pour utiliser le serveur MCP distant Google SecOps :

  • Effectuer des appels d'outils MCP : mcp.tools.call

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Authentification et autorisation

Le serveur MCP distant Google Security Operations utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes Google Cloud les identités sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.

Champs d'application OAuth MCP Google SecOps

OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

Google SecOps dispose du champ d'application OAuth suivant pour l'outil MCP :

URI du champ d'application pour la gcloud CLI Description
https://www.googleapis.com/auth/chronicle Permet d'accéder aux données en lecture et en modification.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP Google SecOps

Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Gemini CLI, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Pour se connecter à un serveur MCP distant, le client MCP doit au minimum connaître l'URL du serveur MCP distant.

Dans votre application d'IA, recherchez un moyen de vous connecter à un serveur MCP distant. Vous êtes invité à saisir des informations sur le serveur, telles que son nom et son URL.

Pour le serveur MCP Google SecOps, saisissez les informations suivantes, si nécessaire :

  • Nom du serveur : serveur MCP Google SecOps
  • URL du serveur ou Point de terminaison : sélectionnez le point de terminaison régional et ajoutez /mcp à la fin. Par exemple, https://chronicle.us.rep.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • Informations d'authentification : selon la méthode d'authentification souhaitée, vous pouvez saisir vos Google Cloud identifiants, votre ID client OAuth et votre code secret, ou une identité et des identifiants d'agent. Pour en savoir plus sur l' authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
  • Champ d'application OAuth : le champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lorsque vous vous connectez au serveur MCP Google SecOps. Pour Google SecOps, utilisez https://www.googleapis.com/auth/chronicle.

Pour obtenir des conseils spécifiques à l'hôte, consultez les ressources suivantes :

Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :

Outils disponibles

Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP Google SecOps, consultez la documentation de référence MCP Google SecOps.

Répertorier les outils

Utilisez l'inspecteur MCP pour répertorier les outils ou envoyez une tools/list requête HTTP directement au serveur MCP distant Google Security Operations. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: https://chronicle.europe-west2.rep.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

Exemples de cas d'utilisation

Voici des exemples de cas d'utilisation du serveur MCP Google SecOps :

Outil : list_rule_errors

Exemple de prompt :

List rule errors for the rule: ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb

Réponse :

Here are the rule errors for ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb:

Error Message: query took too long to execute, see https://cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T10:00:00Z to 2025-02-16T11:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
Error Message: query took too long to execute, see https://cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T11:00:00Z to 2025-02-16T12:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
The errors indicate that the queries for this rule took too long to execute during the specified time ranges. You may want to review the YARA-L best practices for optimizing rules.

Outil : create_rules

Exemple de prompt :

Create the following rule:
successful_user_logins_from_outside_us_test {
meta:
author = "Google SecOps Gemini"
description = "Detect successful user logins originating from outside the United States."
severity = "Medium"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.security_result.action = "ALLOW"
$e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region != "United States"
outcome:
$user = array($e.principal.user.userid)
$source_ip = array($e.principal.ip)
$country = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
$city = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.city)
condition:
$e
}

Réponse :

The rule successful_user_logins_from_outside_us_test has been successfully created with the following details:

Name: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_cff9cae1-bb88-4456-b725-4c08f21803ed
Revision ID: v_1768208899_054095000
Display Name: successful_user_logins_from_outside_us_test
Author: Google SecOps Gemini
Description: Detect successful user logins originating from outside the United States.
Severity: Medium
Compilation State: SUCCEEDED
Create Time: 2026-01-12T09:08:19.054095Z

Configurations de sécurité facultatives

MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions qui peuvent être effectuées avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques, Google Cloud propose des valeurs par défaut et des règles personnalisables afin de contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre Google Cloud organisation ou votre projet.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance MCP, consultez Sécurité de l'IA.

Model Armor

Model Armor est un Google Cloud service conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il fonctionne en analysant de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, en protégeant contre divers risques et en favorisant des pratiques d'IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou chez des fournisseurs de cloud externes, Model Armor peut vous aider à éviter les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à assurer la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.

Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation, il enregistre l'intégralité de la charge utile. Cela peut exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

  1. Activez l'API Model Armor.

    Rôles requis pour activer les API

    Pour activer les API, vous avez besoin du rôle IAM Administrateur d'utilisation du service (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), qui contient l'autorisation serviceusage.services.enable. Découvrez comment attribuer des rôles.

    Activer l'API

  2. Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

  1. Dans la Google Cloud console, activez Cloud Shell.

    Activer Cloud Shell

    En bas de la Google Cloud console, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement de shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.

  2. Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.

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

    Remplacez LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection pour les serveurs MCP Google et Google Cloud distants

Pour protéger vos appels et réponses d'outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble cohérent de filtres à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre de plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor settings.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre Google Cloud projet.

Notez les paramètres suivants :

  • INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les prompts et les réponses qui correspondent aux filtres.
  • ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une application.
  • MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres de filtre IA responsable – Dangereux. Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de plancher du projet, exécutez la commande suivante :

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

Remplacez PROJECT_ID par l' Google Cloud ID du projet. Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de plancher de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.

Les paramètres de plancher et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur plus que le MCP. Étant donné que Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de plancher peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans le MCP.

Contrôler l'utilisation de MCP avec des règles de refus IAM

Les règles de refus Identity and Access Management (IAM) vous aident à sécuriser Google Cloud les serveurs MCP distants. Configurez ces règles pour bloquer l'accès indésirable aux outils MCP.

Par exemple, vous pouvez refuser ou autoriser l'accès en fonction des éléments suivants :

  • Le compte principal
  • Les propriétés de l'outil, telles que la lecture seule
  • L'ID client OAuth de l'application

Pour en savoir plus, consultez Contrôler l'utilisation de MCP avec Identity and Access Management.

Étape suivante