שימוש בשרת MCP מרוחק של Gemini Cloud Assist

השימוש בגרסת טרום-ההשקה של Gemini Cloud Assist כפוף להסכם של Google Cloud , כולל לתנאי המוצר לטרום-GA Google Cloud בתנאים הספציפיים של השירות, ולנספח עם התנאים של תוכנית הבודקים הנאמנים של Gemini ב- Google Cloud .

במאמר הזה נסביר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Gemini Cloud Assist כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Gemini CLI, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות מותאמות אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Gemini Cloud Assist עוזר לכם לתכנן תשתית, לחקור בעיות, לנהל משאבים ולייעל את העלויות.

כדי לתכנן ולפרוס אפליקציות, מומלץ להשתמש בשרת ה-MCP של App Design Center ובשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist ביחד.

‫Model Context Protocol (‏MCP) הוא תקן שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל מריצים אותם במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע הנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי שנוכל לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, צריך לכלול כמה כותרות של MCP, כולל הכותרות הבאות:

מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט ובשינויים העיקריים של MCP גרסה 2026-07-28.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחת הנחיה ותשובה אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי בקרה לאבטחה ולניהול שזמינים לשרתי MCP של Google Cloud מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב- Google Cloud ליצור חשבון כדי שיוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה: 

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud. אחר כך, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה: 

gcloud init

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

הפעלת ה-API

מפעילים את שירות Gemini Cloud Assist בפרויקט:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת Gemini Cloud Assist MCP, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת Gemini Cloud Assist MCP:

  • ביצוע קריאות לכלי MCP: משתמש בכלי MCP (roles/mcp.toolUser)
  • שימוש ב-Gemini Cloud Assist: אחת מההרשאות Gemini Cloud Assist User‏ (roles/geminicloudassist.user),‏ Gemini Cloud Assist Editor‏ (roles/geminicloudassist.editor) או Gemini Cloud Assist Admin‏ (roles/geminicloudassist.admin)

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של Gemini Cloud Assist, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • ביצוע קריאות לכלי MCP: mcp.tools.call

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Gemini Cloud Assist משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל הזהויות ב-Google Cloud נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

‫Gemini Cloud Assist לא תומך במפתחות API כשיטת אימות.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.

היקפי ההרשאות של OAuth ב-Gemini Cloud Assist MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון מאומת מסוים יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ל-Gemini Cloud Assist יש את היקף ההרשאות הבא של OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform קריאה וכתיבה של נתונים.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Gemini Cloud Assist

אפליקציות וסוכני AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP אחד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף שרת MCP מרוחק או להתחבר אליו. בשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

מאפיין הגדרה ערך
שם השרת gemini-cloud-assist
כתובת ה-URL או נקודת הקצה של השרת https://geminicloudassist.googleapis.com/mcp
תחבורה HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
פרטי האימות בהתאם לשיטת האימות שבה רוצים להשתמש, אפשר להזין את פרטי הכניסה Google Cloud , את מזהה הלקוח ואת הסוד שלכם ב-OAuth, או את הזהות ופרטי הכניסה של סוכן. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אימות לשרתי MCP.
היקף הרשאות OAuth היקף OAuth 2.0 שמשמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה והתחברות לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

באילו כלים אפשר להשתמש

כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים והתיאורים שלהם בשרת ה-MCP של Gemini Cloud Assist, אפשר לעיין בהפניה ל-MCP של Gemini Cloud Assist.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג את רשימת הכלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Gemini Cloud Assist. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Gemini Cloud Assist, יכול להיות שיופיע הערך mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

הנה כמה תרחישי שימוש לדוגמה בשרת MCP של Gemini Cloud Assist:

  • גישה לידע על המוצרים ולשיטות מומלצות: קבלת ייעוץ לגבי השימוש במוצרי Google Cloud וההגדרה שלהם.

    הפרומפט של המשתמש: What storage class should I use for my data?

    פעולה של הסוכן: הסוכן מזהה ומציג שיטות מומלצות.

  • בדיקת המשאבים, האפליקציות והנתונים: אפשר לשאול על ההגדרות והמדדים של המשאבים.

    הנחיה מהמשתמש: List all config changes in the last 24 hours.

    פעולת הנציג: הנציג בודק את הארגונים שלכם ומחזיר את המידע שביקשתם.

  • יצירת תכנון של תשתית על סמך יעדים: מתארים את Google Cloud השירותים שצריך ואת היעד שרוצים להשיג.

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

    פעולת הסוכן: הסוכן יוצר עיצוב ארכיטקטורה שמתאים ליעד שלכם באמצעות Google Cloud השירותים שאתם רוצים.

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש ב-Model Armor

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), ומגן מפני סיכונים שונים. הוא גם תומך בשיטות עבודה מומלצות לשימוש אחראי ב-AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת עם רישום ביומן, היא מתעדת את כל המטען הייעודי (payload). יכול להיות שהפעולה הזו תחשוף מידע רגיש ביומנים שלכם.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

‫Model Armor זמין באזורים מסוימים. כש-Model Armor מופעל ואתם משתמשים בשרת MCP בתחום שיפוט ש-Model Armor לא תומך בו, יכול להיות שהתנהגות הניתוב של השיחה תהיה שונה עבור שרתי MCP שונים, ושהיא תפגע בתאימות של נתוני השימוש והנתונים במעבר לדרישות של שמירת נתונים. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP בודדים זמין במאמר הגנה מוגברת על המודל: מוצרים נתמכים.

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק 'שימוש בשירות'' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את הגנה מוגברת על המודל.

gcloud

לפני שמתחילים, צריך לבצע את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש בהגנה מוגברת על המודל.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ו Google Cloud לשרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על הקריאות והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות האבטחה המינימליות של Model Armor. הגדרת רמת הבסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר קביעת הגדרות האבטחה המינימליות של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'AI אחראי – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של Model Armor.

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של תעבורת נתונים אל שרתי MCP של Google וממנה על ידי הגנה מוגברת על המודל, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . ‫הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט על תעבורת נתונים בשרת MCP של Google.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. מכיוון ש-Model Armor משתלב עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות האבטחה המינימליות יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את שרתי Google Cloud ו-Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ומדיניות ניהול בהתאמה אישית, על ידי מתן או דחייה של גישה על סמך הקריטריונים הבאים:

  • הקרן.
  • מאפייני הכלי, כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח של האפליקציה ב-OAuth.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות וגישה.

המאמרים הבאים