Remote-MCP-Server von Gemini Cloud Assist verwenden

Die Nutzung dieser Vorabversion von Gemini Cloud Assist unterliegt der Google Cloud -Vereinbarung, einschließlich der Pre-GA-Angebotsbedingungen der Google Cloud -spezifischen Nutzungsbedingungen, die durch die Nutzungsbedingungen für das Trusted Tester-Programm von Gemini für Google Cloud ergänzt werden.

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Gemini Cloud Assist verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie der Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Der Remote-MCP-Server von Gemini Cloud Assist unterstützt Sie beim Entwerfen von Infrastruktur, bei der Untersuchung von Problemen, bei der Verwaltung von Ressourcen und bei der Optimierung von Kosten.

Wir empfehlen, den MCP-Server für das App Design Center und den Gemini Cloud Assist-MCP-Server zusammen zu verwenden, um Anwendungen zu entwerfen und bereitzustellen.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agenten mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Backend-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server
Werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standard-Ein- und Ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server
Auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit MCP-Version 2026-07-28 wird das MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll. Jede MCP-Anfrage ist selbstbeschreibend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im _meta-Parameter enthält. MCP-Server können zusätzliche Informationen, die für ein Tool erforderlich sind, über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) anfordern.

Damit Anfragen weitergeleitet und verarbeitet werden können, ohne dass der Anfragetext geparst werden muss, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

  • Header, die von der MCP-Spezifikation benötigt werden, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
  • Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header in HTTP-Header aus dem Eingabeschema des Tools gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud Region oder Projekt-ID anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen der MCP-Version 2026-07-28.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server bieten folgende Funktionen und Vorteile:

  • Vereinfachte, zentrale Suche
  • Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
  • Detaillierte Autorisierung
  • Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
  • Zentralisiertes Audit-Logging

Informationen zu anderen MCP-Servern sowie zu den Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die für Google Cloud-MCP-Server verfügbar sind, finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.

Hinweis

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

gcloud init

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

gcloud init

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

API aktivieren

Aktivieren Sie den Gemini Cloud Assist-Dienst in Ihrem Projekt:

gcloud services enable geminicloudassist.googleapis.com \
    --project=PROJECT_ID

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Gemini Cloud Assist MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie dazu benötigen:

  • MCP-Tool-Aufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
  • Gemini Cloud Assist verwenden: eine der Rollen „Gemini Cloud Assist User“ (roles/geminicloudassist.user), „Gemini Cloud Assist Editor“ (roles/geminicloudassist.editor) oder „Gemini Cloud Assist Admin“ (roles/geminicloudassist.admin)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des Gemini Cloud Assist MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Gemini Cloud Assist-MCP-Server zu verwenden:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server von Gemini Cloud Assist verwendet das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Gemini Cloud Assist unterstützt keine API-Schlüssel als Authentifizierungsmethode.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agents zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Gemini Cloud Assist MCP OAuth-Bereiche

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto berechtigt ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Gemini Cloud Assist hat den folgenden OAuth-Bereich für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Daten lesen und schreiben.

Einen MCP-Client für die Verwendung des Gemini Cloud Assist-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und -Agenten wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu einem solchen Server herzustellen. Geben Sie für den Gemini Cloud Assist-MCP-Server Folgendes ein:

Konfigurationsattribut Wert
Servername gemini-cloud-assist
Server-URL oder ‑Endpunkt https://geminicloudassist.googleapis.com/mcp
Transport Streamable HTTP
Authentifizierungsdetails Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern.
OAuth-Bereich Der OAuth 2.0-Bereich, der beim Herstellen einer Verbindung zum Gemini Cloud Assist-MCP-Server verwendet wird.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitung.

Allgemeinere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Gemini Cloud Assist-MCP-Server finden Sie in der Gemini Cloud Assist-MCP-Referenz.

Listentools

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Gemini Cloud Assist. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

curl -X POST https://geminicloudassist.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

  • TOOLSET_ENDPOINT: der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für Gemini Cloud Assist kann dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispielanwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den Gemini Cloud Assist-MCP-Server:

  • Auf Produktwissen und Best Practices zugreifen: Sie erhalten Empfehlungen zur Verwendung und Konfiguration von Google Cloud -Produkten.

    Nutzer-Prompt: What storage class should I use for my data?

    Aktion des Kundenservicemitarbeiters: Der Kundenservicemitarbeiter ermittelt und präsentiert Best Practices.

  • Ressourcen, Anwendungen und Daten prüfen: Fragen Sie nach Konfigurationen und Messwerten für Ihre Ressourcen.

    Nutzer-Prompt: List all config changes in the last 24 hours.

    Aktion des KI-Agenten: Der KI-Agent prüft Ihre Organisationen und gibt die angeforderten Informationen zurück.

  • Infrastrukturdesign basierend auf Zielen generieren: Beschreiben Sie die Google Cloud-Dienste, die Sie benötigen, und das Ziel, das Sie erreichen möchten.

    Nutzer-Prompt: Help me set up a web application using Cloud Run, Cloud SQL, and Cloud Load Balancing in the eu-west-2 region.

    Agent-Aktion: Der Agent generiert ein Architekturdesign, das zu Ihrem Ziel passt, und verwendet dabei die Google Cloud -Dienste, die Sie benötigen.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen möglich ist. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud -Organisation oder Ihrem -Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragerouting zu Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung von Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und Daten während der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

  1. Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

  2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:

  1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

    Cloud Shell aktivieren

    Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung, in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.

  2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.

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

    Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Zum Schutz Ihrer MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hier ein Beispiel für einen Befehl:

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"}]'

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google-MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
  • ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder eine Erzwingung aktiviert wird.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Bei niedrigeren Werten kann es jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen kommen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzstufen.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den gesamten Google MCP-Server-Traffic an.

Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor können sich nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern

Mit Ablehnungsrichtlinien und Zulassungsrichtlinien von Identity and Access Management (IAM) können Sie Google Cloud und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf den folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

  • Der Auftraggeber.
  • Toolattribute wie das schreibgeschützte Attribut.
  • Der Dienst- oder Toolname.
  • Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.

Nächste Schritte