Utiliser le serveur MCP distant Compute Engine

Ce document vous explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant Compute Engine 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 Compute Engine fournit un ensemble complet de fonctionnalités qui permettent aux agents LLM d'effectuer diverses tâches de gestion de l'infrastructure, y compris les suivantes :

  • Gérer des instances de machines virtuelles (VM)
  • Gérer des gestionnaires de groupes d'instances et des modèles d'instances
  • Gérer des disques et des instantanés
  • Récupérer des informations sur les réservations et les engagements Le serveur MCP distant Compute Engine est activé lorsque vous activez l'API Compute Engine.

    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
    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
    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 la page Architecture MCP.

    Serveurs MCP Google et Google Cloud distants

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

    • Découverte centralisée et simplifiée
    • 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 la page Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

    Avant de commencer

    1. Connectez-vous à votre Google Cloud compte. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. 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. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

    4. Make sure that you have the following role or roles on the project: Compute Instance Admin (v1), Compute Security Admin, Service Account User, Service Usage Admin

      Check for the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.

      3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

      4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

      Grant the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.
      3. Click Grant access.

      4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

      5. Click Select a role, then search for the role.
      6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
      7. Click Save.

    5. 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

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

    7. Make sure that you have the following role or roles on the project: Compute Instance Admin (v1), Compute Security Admin, Service Account User, Service Usage Admin

      Check for the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.

      3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

      4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

      Grant the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.
      3. Click Grant access.

      4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

      5. Click Select a role, then search for the role.
      6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
      7. Click Save.
    8. Activez l'API Compute Engine.

      Activer l'API Compute Engine

    Rôles requis

    Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP distant Compute Engine, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur votre Google Cloud projet :

    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 Compute Engine. 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 Compute Engine :

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

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

    Vous devez également disposer des rôles et autorisations requis pour effectuer les opérations Compute Engine. Pour en savoir plus, consultez la page Rôles et autorisations Compute Engine.

    Authentification et autorisation

    Les serveurs MCP Compute Engine utilisent 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.

    Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez la page S'authentifier auprès des serveurs MCP.

    Champs d'application OAuth MCP Compute Engine

    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 dans Google, consultez la page Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

    Compute Engine dispose des champs d'application OAuth d'outil MCP suivants :

    URI du champ d'application pour la gcloud CLI Description
    https://www.googleapis.com/auth/compute.read-only Autorise uniquement l'accès en lecture aux données.
    https://www.googleapis.com/auth/compute.read-write Autorise l'accès en lecture et en modification aux données.

    Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des champs d'application requis pour Compute Engine, consultez la page API Compute Engine.

    Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP Compute Engine

    Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, 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. Si votre application ne figure pas dans les instructions spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à la plupart des applications.

    Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter un serveur MCP distant ou de vous y connecter. Pour le serveur MCP Compute Engine, saisissez les informations suivantes, si nécessaire :

    • Nom du serveur : serveur MCP Compute Engine
    • URL du serveur ou Point de terminaison : https://compute.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 la page S'authentifier auprès des serveurs MCP.

    URI de redirection

    Pour les applications Web et certaines applications de bureau, vous devez autoriser une URI de redirection lorsque vous créez un ID client et un code secret pour l'authentification. Les URI de redirection sont utilisées par le serveur d'autorisation pour envoyer des jetons à votre application. La documentation de votre application doit spécifier l'URI de redirection que vous devez utiliser. Les URI de redirection personnalisées ne sont pas acceptées.

    Pour obtenir des instructions spécifiques à l'application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez la page Instructions spécifiques au client.

    Pour obtenir des instructions plus générales, consultez les ressources suivantes :

    Outils disponibles

    Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP Compute Engine, consultez la page Référence MCP Compute Engine.

    Répertorier les outils

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

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

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

    Exemples de cas d'utilisation

    Les exemples de cas d'utilisation suivants décrivent comment vous pouvez utiliser le serveur MCP Compute Engine pour gérer les ressources Compute Engine :

    • Inspecter et gérer les ressources. Par exemple, pour comprendre l'allocation et la configuration des ressources dans votre projet, vous pouvez répertorier toutes les instances de calcul. Vous pouvez également trouver toutes les instances de calcul en cours d'exécution dans une zone à laquelle un accélérateur spécifique est associé, et afficher leur emplacement et leur nom pour la gestion des ressources.
    • Nettoyer les ressources inutilisées pour réduire les coûts opérationnels. Par exemple, identifiez et nettoyez les instantanés de disque dans une zone qui ne sont plus associés à un disque source, ou identifiez et supprimez les instances de VM arrêtées auxquelles des ressources GPU coûteuses sont associées.
    • Optimiser les performances des instances. Par exemple, redimensionnez une instance de VM sous-provisionnée en utilisant un type de machine plus grand de la même famille, et confirmez la réussite de la mise à jour.
    • Provisionner des VM spécialisées pour les charges de travail d'IA avec une flexibilité de zone. Par exemple, créez une instance de VM avec un accélérateur GPU spécifique associé, dans n'importe quelle zone d'une région spécifiée où il est disponible.
    • Résoudre les problèmes et valider les configurations d'instance. Par exemple, récupérez les détails de configuration d'une instance de VM spécifique où la tâche est bloquée, redémarrez-la et vérifiez que l'accélérateur et le disque sous-jacents sont associés.

    Exemples de prompts

    Voici des exemples de prompts que vous pouvez utiliser pour effectuer des tâches à l'aide du serveur MCP Compute Engine :

    • "Répertoriez toutes les VM dans PROJECT_ID, y compris le nom et la zone de la VM."
    • "Affichez les détails de l'instance pour VM_NAME."
    • "Dans REGION, recherchez tous les instantanés de disque pour lesquels le disque source n'existe plus."
    • "Modifiez le type de machine de VM_NAME en utilisant le type de machine le plus grand suivant de la même famille de machines, envoyez une notification lorsqu'il est de nouveau en ligne et confirmez le nouveau type de machine."
    • "Recherchez toutes les VM en cours d'exécution dans REGION avec des accélérateurs NVIDIA, et affichez la zone et le nom de ces VM."
    • "Créez une VM dans ZONE avec un accélérateur NVIDIA T4 associé. Nommez la VM my-nvidiat4-vm."
    • "Recherchez toutes les VM arrêtées dans REGION avec des accélérateurs NVIDIA Tesla T4, puis supprimez-les."

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_ID : ID du Google Cloud projet.
    • REGION : nom de la région où se trouvent vos ressources.
    • ZONE : nom de la zone où se trouvent vos VM.
    • VM_NAME : nom de votre instance de VM.

    Configurations de sécurité facultatives

    Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques, Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables pour contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre Google Cloud organisation ou projet.

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

    Utiliser 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.

    Acheminement des requêtes MCP vers Model Armor

    Model Armor est disponible dans certaines régions. Lorsque Model Armor est activé et que vous utilisez un serveur MCP dans une juridiction non prise en charge par Model Armor, le comportement de routage de l'appel peut être différent pour différents serveurs MCP et peut enfreindre la conformité de la résidence des données pour les données en cours d'utilisation et en transit. Pour en savoir plus sur le comportement des serveurs MCP individuels, consultez la page Produits compatibles avec Model Armor.

    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 de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez obtenir cette autorisation via le rôle Administrateur d'utilisation du service (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). 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 shell dans lequel la Google Cloud CLI est déjà installée, 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 le nettoyage MCP activé. Pour en savoir plus, consultez la page 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 du 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 la page Niveaux de confiance 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 du MCP avec des stratégies IAM

    Les stratégies de refus et d'autorisation IAM (Identity and Access Management) vous aident à sécuriser Google Cloud les serveurs MCP Google.

    Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des stratégies de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :

    • Le compte principal
    • Les propriétés de l'outil, telles que l'attribut en lecture seule
    • Le nom du service ou de l'outil
    • L'ID client OAuth de l'application

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

    Étape suivante