Usa el servidor de MCP remoto de Compute Engine

En este documento, se muestra cómo usar el servidor de Model Context Protocol (MCP) remoto de Compute Engine para conectarte con aplicaciones de IA, incluidas Gemini CLI, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que estás desarrollando. El servidor de MCP remoto de Compute Engine proporciona un conjunto integral de capacidades que permiten a los agentes de LLM realizar una variedad de tareas de administración de infraestructura, incluidas las siguientes:

  • Administra instancias de máquina virtual (VM).
  • Administra administradores de grupos de instancias y plantillas de instancias.
  • Administra discos y instantáneas.
  • Recupera información sobre reservas y compromisos. El servidor de MCP remoto de Compute Engine se habilita cuando habilitas la API de Compute Engine.

    El Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

    ¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

    Servidores de MCP locales
    Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
    Servidores de MCP remotos
    Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

    Servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos

    Los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos tienen las siguientes funciones y beneficios:

    • Descubrimiento simplificado y centralizado
    • Extremos HTTP globales o regionales administrados
    • Autorización detallada
    • Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con protección de Model Armor
    • Registro de auditoría centralizado

    Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y gobernanza disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

    Antes de comenzar

    1. Accede a tu Google Cloud cuenta de. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

    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. Habilita la API de Compute Engine.

      Habilitar la API de Compute Engine

    Roles obligatorios

    Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP remoto de Compute Engine, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu Google Cloud proyecto:

    Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

    Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP remoto de Compute Engine. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

    Permisos necesarios

    Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor de MCP remoto de Compute Engine:

    • Realizar llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call

    También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o otros roles predefinidos.

    Además, necesitas los roles y permisos necesarios para realizar las operaciones de Compute Engine. Para obtener más información, consulta Roles y permisos de Compute Engine.

    Autenticación y autorización

    Los servidores de MCP de Compute Engine usan el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en servidores de MCP.

    Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.

    Permisos de OAuth de MCP de Compute Engine

    OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si una entidad autenticada está autorizada para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

    Compute Engine tiene los siguientes permisos de OAuth de herramientas de MCP:

    URI del alcance para gcloud CLI Descripción
    https://www.googleapis.com/auth/compute.read-only Solo permite el acceso para leer datos.
    https://www.googleapis.com/auth/compute.read-write Permite el acceso para leer y modificar datos.

    Es posible que se requieran permisos adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos necesarios para Compute Engine, consulta la API de Compute Engine.

    Configura un cliente de MCP para usar el servidor de MCP de Compute Engine

    Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear una instancia de un cliente de MCP que se conecta a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica del cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

    En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. Para el servidor de MCP de Compute Engine, ingresa la siguiente información según sea necesario:

    • Nombre del servidor: Servidor de MCP de Compute Engine
    • URL del servidor o extremo: https://compute.googleapis.com/mcp
    • Transporte: HTTP
    • Detalles de autenticación: Según cómo quieras autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID de cliente y secreto de OAuth, o una identidad y credenciales de agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.

    Redirecciona los URI

    En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando crees un ID de cliente y un secreto para la autenticación. El servidor de autorización usa los URI de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. En la documentación de tu aplicación, se debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. Los URI de redireccionamiento personalizados no se admiten.

    Para obtener instrucciones específicas de la aplicación sobre cómo configurar el servidor de MCP y conectarse a él, consulta Guía específica del cliente.

    Para obtener instrucciones más generales, consulta los siguientes recursos:

    Herramientas disponibles

    Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Compute Engine, consulta la referencia de MCP de Compute Engine.

    Enumera herramientas

    Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o enviar una tools/list solicitud HTTP directamente al servidor de MCP remoto de Compute Engine. El método tools/list no requiere autenticación.

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

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

    Ejemplos de casos de uso

    En los siguientes casos de uso de ejemplo, se describe cómo puedes usar el servidor de MCP de Compute Engine para administrar recursos de Compute Engine:

    • Inspecciona y administra recursos. Por ejemplo, para comprender la asignación y la configuración de recursos en tu proyecto, puedes enumerar todas las instancias de procesamiento. También puedes encontrar todas las instancias de procesamiento en ejecución en una zona que tengan un acelerador específico conectado y mostrar su ubicación y nombre para la administración de recursos.
    • Limpia los recursos que no se usen para reducir los costos operativos. Por ejemplo, identifica y limpia las instantáneas de disco en una zona que ya no estén asociadas con un disco de origen, o bien identifica y borra las instancias de VM detenidas que tengan recursos costosos de GPU conectados.
    • Optimiza el rendimiento de las instancias. Por ejemplo, cambia el tamaño de una instancia de VM con aprovisionamiento insuficiente a un tipo de máquina más grande en la misma familia y confirma la actualización correcta.
    • Aprovisiona VMs especializadas para cargas de trabajo de IA con flexibilidad de zona. Por ejemplo, crea una instancia de VM con un acelerador de GPU específico conectado en cualquier zona de una región especificada en la que esté disponible.
    • Soluciona problemas y valida las configuraciones de instancias. Por ejemplo, recupera los detalles de configuración de una instancia de VM específica en la que el trabajo está inmovilizado, reiníciala y confirma que el acelerador y el disco subyacentes estén conectados.

    Ejemplos de instrucciones

    A continuación, se muestran ejemplos de instrucciones que puedes usar para realizar tareas con el servidor de MCP de Compute Engine:

    • "Enumera todas las VMs en PROJECT_ID, incluidos el nombre y la zona de la VM".
    • "Muestra los detalles de la instancia para VM_NAME".
    • "En REGION, encuentra todas las instantáneas de disco para las que ya no existe el disco de origen".
    • "Cambia el tipo de máquina de VM_NAME al siguiente tipo de máquina más grande de la misma familia de máquinas, envía una notificación cuando vuelva a estar en línea y confirma el nuevo tipo de máquina".
    • "Encuentra todas las VMs en ejecución en REGION con aceleradores NVIDIA y muestra la zona y el nombre de estas VMs".
    • "Crea una VM en ZONE con un acelerador NVIDIA T4 conectado. Nombra la VM my-nvidiat4-vm".
    • "Encuentra todas las VMs detenidas en REGION con aceleradores NVIDIA Tesla T4 y bórralas".

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto.
    • REGION: Es el nombre de la región en la que existen tus recursos.
    • ZONE: Es el nombre de la zona en la que existen tus VMs.
    • VM_NAME: Es el nombre de tu instancia de VM.

    Configuraciones opcionales de seguridad y protección

    MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos, Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de herramientas de MCP en tu Google Cloud organización o proyecto.

    Para obtener más información sobre la seguridad y la gobernanza de MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

    Usa Model Armor

    Model Armor es un Google Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad y la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y admitiendo prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

    Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

    Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

    Model Armor está disponible en ciertas regiones. Cuando Model Armor está habilitado y usas un servidor de MCP en una jurisdicción que Model Armor no admite, el comportamiento de enrutamiento de la llamada puede ser diferente para diferentes servidores de MCP y puede interrumpir el cumplimiento de la residencia de datos para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de los servidores de MCP individuales, consulta Productos compatibles con Model Armor.

    Habilita Model Armor

    Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

    Console

    1. Habilita la API de Model Armor.

      Roles necesarios para habilitar las APIs

      Para habilitar las APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol Propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol Administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén información para otorgar roles.

      Habilitar la API

    2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

    gcloud

    Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

    1. En la Google Cloud consola de, activa Cloud Shell.

      Activa Cloud Shell

      En la parte inferior de la Google Cloud consola de, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

    2. Ejecuta el comando siguiente para configurar el extremo de API del servicio de Model Armor.

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

      Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

    Configura la protección para los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos

    Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínima define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP dentro del proyecto.

    Configura un parámetro de configuración mínima de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor settings.

    Consulta el siguiente comando de ejemplo:

    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"}]'

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID del Google Cloud proyecto de.

    Ten en cuenta la siguiente configuración:

    • INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y respuestas que coinciden con los filtros.
    • ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o una aplicación.
    • MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración de filtros de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

    Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

    Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

    Reemplaza PROJECT_ID por el Google Cloud proyecto ID. Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto a ningún tráfico del servidor de MCP de Google.

    La configuración mínima de Model Armor y la configuración general pueden afectar a más que solo a MCP. Debido a que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis de tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en MCP.

    Controla el uso de MCP con políticas de IAM

    Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger Google Cloud los servidores de MCP de Google.

    Puedes combinar varios criterios para compilar políticas de seguridad y gobernanza personalizadas permitiendo o denegando el acceso según lo siguiente:

    • La entidad principal
    • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
    • El nombre del servicio o de la herramienta
    • El ID de cliente de OAuth de la aplicación

    Para obtener más información, consulta Controla el uso de MCP con Identity and Access Management.

    ¿Qué sigue?