Menggunakan server MCP Google SecOps

Pratinjau

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan, dan Persyaratan Tambahan untuk Produk Pratinjau AI Generatif. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Standar 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.

Server MCP lokal biasanya berjalan di komputer lokal Anda dan menggunakan aliran input dan output (stdio) standar 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.

Dokumen ini menjelaskan cara menggunakan server MCP jarak jauh Google Security Operations untuk terhubung ke Google SecOps dari aplikasi AI seperti Gemini CLI, mode agen di Gemini Code Assist, Claude Code, atau di aplikasi AI yang Anda kembangkan.

Server MCP jarak jauh dan Google memiliki fitur dan manfaat berikut: Google Cloud

• Penemuan yang disederhanakan dan terpusat.
• Mengelola endpoint HTTP global atau regional.
• Otorisasi terperinci.
• Keamanan perintah dan respons opsional dengan perlindungan Model Armor.
• Logging audit terpusat.

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lainnya dan informasi tentang kontrol keamanan dan tata kelola yang tersedia untuk server MCP Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

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.

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

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.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Instal Google Cloud CLI.

Catatan: Jika Anda telah menginstal gcloud CLI sebelumnya, pastikan Anda memiliki versi terbaru dengan menjalankan gcloud components update.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

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

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.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Instal Google Cloud CLI.

Catatan: Jika Anda telah menginstal gcloud CLI sebelumnya, pastikan Anda memiliki versi terbaru dengan menjalankan gcloud components update.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

Catatan: Pastikan Anda berada di platform Google Cloud . Pelanggan yang menggunakan SOAR API harus bermigrasi ke Google Cloud sebelum menggunakan server MCP Google Cloud.

Peran yang diperlukan

Untuk menyiapkan dan menggunakan server MCP jarak jauh Google SecOps, Anda memerlukan peran IAM berikut:

• Peran pengguna alat MCP (roles/mcp.toolUser) diperlukan untuk memanggil alat di server MCP mana pun yang diaktifkan oleh project induk.
• Peran admin Chronicle API (roles/chronicle.admin) diperlukan untuk memastikan akses penuh ke layanan Chronicle API, termasuk setelan global.
• Peran Chronicle SOAR Admin (roles/chronicle.soarAdmin) diperlukan untuk memberikan akses administrator ke Google SecOps.

Mengaktifkan server MCP Google SecOps di project

Catatan: Mulai 17 Maret 2026, pengaktifan terpisah untuk server MCP akan dihapus. Jika Google Security Operations API diaktifkan dalam project, Anda dapat menggunakan Google Security Operations melalui endpoint MCP jarak jauhnya. Pembaruan ini akan dirilis secara bertahap di berbagai wilayah.

Jika Anda menggunakan project yang berbeda untuk kredensial klien, seperti kunci akun layanan, ID klien OAuth, atau kunci API, dan untuk menghosting resource, Anda harus mengaktifkan layanan Google SecOps dan server MCP jarak jauh Google SecOps di kedua project tersebut.

Untuk mengaktifkan server MCP Google SecOps di projectGoogle Cloud Anda, jalankan perintah berikut:

gcloud beta services mcp enable SERVICE \
    --project=PROJECT_ID

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: Google Cloud Project ID
• SERVICE: nama layanan global atau regional untuk Google SecOps. Misalnya, chronicle.googleapis.com atau chronicle.us-central1.rep.googleapis.com. Untuk region yang tersedia, lihat referensi MCP Google Security Operations.

Server MCP jarak jauh Google SecOps diaktifkan untuk digunakan di Google Cloud Project Anda. Jika layanan Google SecOps tidak diaktifkan untuk project Anda, Anda akan diminta untuk mengaktifkan layanan tersebut sebelum mengaktifkan server MCP jarak jauh Google SecOps.Google Cloud

Sebagai praktik terbaik keamanan, sebaiknya aktifkan server MCP hanya untuk layanan yang diperlukan agar aplikasi AI Anda berfungsi.

Menonaktifkan server MCP Google SecOps dalam project

Untuk menonaktifkan server MCP Google SecOps di projectGoogle Cloud Anda, jalankan perintah berikut:

gcloud beta services mcp disable SERVICE \
    --project=PROJECT_ID

Server MCP Google SecOps dinonaktifkan untuk digunakan di project Google Cloud Anda.

Autentikasi dan otorisasi

Server MCP Google SecOps 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.

Sebaiknya buat identitas terpisah untuk agen menggunakan alat MCP agar akses ke resource dapat dikontrol dan dipantau. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.

Cakupan OAuth MCP Google SecOps

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, baca Menggunakan OAuth 2.0 untuk mengakses Google API.

Google SecOps memiliki cakupan OAuth alat MCP berikut:

URI cakupan untuk gcloud CLI	Deskripsi
https://www.googleapis.com/auth/chronicle	Mengizinkan akses untuk membaca dan mengubah data.

Mengonfigurasi klien MCP untuk menggunakan server MCP Google SecOps

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 Google SecOps, masukkan hal berikut sesuai kebutuhan:

• Nama server: Server MCP Google SecOps
• URL Server atau Endpoint: Pilih endpoint regional dan tambahkan /mcp di bagian akhir. Misalnya, chronicle.us.rep.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 Google SecOps. Untuk Google SecOps, gunakan https://www.googleapis.com/auth/chronicle.

Untuk panduan khusus host, lihat artikel berikut:

• Claude.ai
• Gemini CLI

Untuk panduan umum lainnya, lihat referensi berikut:

• Menghubungkan ke server MCP jarak jauh.
• Mengonfigurasi MCP di aplikasi AI.

Alat yang tersedia

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

Alat daftar

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

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

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

Kasus penggunaan sampel

Berikut adalah contoh kasus penggunaan untuk server MCP Google SecOps:

Alat: list_rule_errors

Contoh perintah:

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

Respons:

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.

Alat: create_rules

Contoh perintah:

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
}

Respons:

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

Konfigurasi keamanan dan keselamatan opsional

MCP memperkenalkan risiko dan pertimbangan keamanan baru karena berbagai tindakan yang dapat dilakukan dengan alat MCP. Untuk meminimalkan dan mengelola risiko ini,Google Cloud menawarkan kebijakan default dan yang dapat disesuaikan untuk mengontrol penggunaan alat MCP di organisasi atau project Anda. Google Cloud

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang keamanan dan tata kelola MCP, lihat Keamanan dan keselamatan AI.

Model Armor

Model Armor adalah layananGoogle 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.

Perhatian: Model Armor mencatat seluruh payload jika permintaan gagal. Hal ini dapat mengekspos informasi sensitif dalam log.

Mengaktifkan Model Armor

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

Konsol

1. 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

2. Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.

gcloud

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

1. 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.

2. 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.

Tips: Jangan aktifkan filter serangan injeksi perintah dan jailbreak kecuali jika traffic MCP Anda membawa data bahasa alami.

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

Catatan: Jika agen dan server MCP berada dalam project yang berbeda, Anda dapat membuat setelan lantai di kedua project (project klien dan project resource). Dalam hal ini, Model Armor dipanggil dua kali, sekali untuk setiap project.

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 Google Security Operations.
• Pelajari lebih lanjut server MCP Google Cloud.