‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

שימוש בשרת MCP מרוחק של Compute Engine

במאמר הזה מוסבר איך משתמשים בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Compute Engine כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Compute Engine מספק מגוון רחב של יכולות שמאפשרות לסוכני LLM לבצע מגוון משימות לניהול התשתית, כולל:

ניהול מכונות וירטואליות (VM).
לנהל את מנהלי קבוצות המכונות ואת התבניות של הגדרות המכונה.
ניהול דיסקים ותמונות מצב.

אחזור מידע על הזמנות והתחייבויות. שרת ה-MCP המרוחק של Compute Engine מופעל כשמפעילים את Compute Engine API.

‫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 לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים: בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הסטנדרטיים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים: הם פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על 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 ה-HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות מרובות-סבבים (MRTR).

כדי לעזור לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

כותרות שנדרשות לפי מפרט ה-MCP, כמו כותרת גרסת הפרוטוקול וכותרות בקשה רגילות.
כותרות בהתאמה אישית שמוגדרות על ידי שרת ה-MCP. הכותרות האלה משתקפות בכותרות HTTP מהסכימה של קלט הכלי באמצעות המאפיין x-mcp-header. לדוגמה, שרת MCP יכול להגדיר כותרת מותאמת אישית כדי לציין את האזור או את מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

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

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

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

חיפוש פשוט ומרוכז
נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
הרשאה פרטנית
אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP תוכלו לקרוא על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי האבטחה והפיקוח שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

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.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
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.
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

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
Click Grant access.
In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.
Click Select a role, then search for the role.
To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
Click Save.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
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.
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

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
Click Grant access.
In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.
Click Select a role, then search for the role.
To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
Click Save.

מפעילים את Compute Engine API.
הפעלת Compute Engine API

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת MCP מרוחק של Compute Engine, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט ב- Google Cloud :

לבצע קריאות API לכלי MCP: משתמש בכלי MCP (roles/mcp.toolUser)

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

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת ה-MCP המרוחק של Compute Engine. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת ה-MCP המרוחק של Compute Engine, צריך את ההרשאות הבאות:

להפעיל קריאות API לכלי MCP: mcp.tools.call

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

בנוסף, אתם צריכים את התפקידים וההרשאות שנדרשים כדי לבצע את הפעולות ב-Compute Engine. למידע נוסף, קראו את המאמר תפקידים והרשאות ב-Compute Engine.

אימות והרשאה

שרתי MCP של Compute Engine משתמשים בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לאימות בשרתי MCP.

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

היקפי ההרשאות של OAuth ב-Compute Engine MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מסוים מותר לבצע פעולה מסוימת במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ל-Compute Engine יש את היקפי ההרשאות הבאים של OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ההרשאות ל-CLI של gcloud	תיאור
`https://www.googleapis.com/auth/compute.read-only`	היקף ההרשאות הזה מאפשר גישה רק לקריאת נתונים.
`https://www.googleapis.com/auth/compute.read-write`	היקף ההרשאות הזה מאפשר לקרוא ולשנות נתונים.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך קריאת API לכלי. רשימת היקפי ההרשאות שנדרשים ל-Compute Engine מפורטת במאמר Compute Engine API.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Compute Engine

אפליקציות וסוכני AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. 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. לשרת ה-MCP של Compute Engine, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

שם השרת: שרת MCP של Compute Engine
כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה: https://compute.googleapis.com/mcp
תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של לקוח OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. Google Cloud מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
היקף הרשאות OAuth: היקף ההרשאות של OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Compute Engine.

‫URI של הפניה אוטומטית

באפליקציות מבוססות-אינטרנט ובחלק מהאפליקציות למחשב, צריך להוסיף לרשימת ההיתרים URI להפניה אוטומטית כשיוצרים מזהה לקוח וסוד לאימות. כתובות URI להפניה אוטומטית משמשות את שרת ההרשאות כדי לשלוח אסימונים לאפליקציה. במסמכי התיעוד של האפליקציה צריך לציין את כתובת ה-URI להפניה אוטומטית שבה צריך להשתמש. אי אפשר להשתמש בכתובות URI מותאמות אישית להפניה אוטומטית.

במאמר הנחיות ספציפיות ללקוח מוסבר איך להגדיר שרת MCP ולהתחבר אליו באפליקציות ספציפיות.

למידע כללי נוסף, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

באילו כלים אפשר להשתמש

בחומר העזר בנושא MCP ב-Compute Engine מפורטים כלי ה-MCP שזמינים בשרת ה-MCP של Compute Engine והתיאורים שלהם.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Compute Engine. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

curl -X POST https://compute.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-Compute Engine הערך יכול להיות mcp/toolset-name.
‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

התרחישים לדוגמה הבאים מתארים איך אפשר להשתמש בשרת MCP של Compute Engine כדי לנהל את המשאבים של Compute Engine:

בדיקה וניהול של משאבים. לדוגמה, כדי להבין את הקצאת המשאבים וההגדרות בפרויקט, אתם יכולים להציג את כל המכונות. אתם יכולים גם למצוא את כל המכונות שפועלות באזור מסוים ומחובר אליהן מאיץ ספציפי, ולהציג את המיקום והשם שלהן לצורך ניהול משאבים.
ניקוי משאבים שלא בשימוש כדי לצמצם את עלויות התפעול. לדוגמה, לזהות ולנקות תמונות מצב של דיסקים באזור מסוים שכבר לא משויכות לדיסק מקור, או לזהות ולמחוק מכונות וירטואליות שהופסקו ומשויכים אליהן משאבי GPU יקרים.
אופטימיזציה של ביצועי המכונה. לדוגמה, לשנות את הגודל של מכונה וירטואלית עם הקצאת חסר לסוג מכונה גדול יותר באותה משפחה, ולוודא שהעדכון בוצע בהצלחה.
הקצאת מכונות וירטואליות ייעודיות לעומסי עבודה של AI עם גמישות באזורים. לדוגמה, ליצור מכונה וירטואלית עם מאיץ GPU ספציפי שמחובר אליה, בכל אזור שבו היא זמינה.
פתרון בעיות ואימות של הגדרות המכונה. לדוגמה, לאחזר את פרטי ההגדרות של מכונה וירטואלית ספציפית שבה המשימה קפאה, להפעיל אותה מחדש ולוודא שהמאיץ והדיסק הבסיסיים מחוברים.

פרומפטים לדוגמה

הנה כמה דוגמאות להנחיות שאפשר להשתמש בהן כדי לבצע משימות באמצעות שרת ה-MCP של Compute Engine:

"הצג את כל המכונות הווירטואליות ב-PROJECT_ID, כולל השם והאזור של המכונה הווירטואלית".
"הצג את פרטי המכונה של VM_NAME".
"ב-REGION, צריך למצוא את כל קובצי ה-snapshot של הדיסק שהדיסק המקורי שלהם כבר לא קיים".
"שנה את סוג המכונה של VM_NAME לסוג המכונה הבא בגודלו באותה משפחת מכונות, שלח התראה כשהיא תחזור למצב אונליין ואשר את סוג המכונה החדש".
"מצא את כל המכונות הווירטואליות שפועלות ב-REGION עם מאיצים של NVIDIA, והצג את האזור והשם של המכונות הווירטואליות האלה".
"יצירת מכונה וירטואלית ב-ZONE עם מאיץ NVIDIA T4 מצורף. נותנים למכונה הווירטואלית את השם my-nvidiat4-vm."
"Find all stopped VMs in REGION with NVIDIA Tesla T4 accelerators, and delete them."

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫REGION: שם האזור שבו נמצאים המשאבים.
‫ZONE: שם האזור שבו נמצאות המכונות הווירטואליות.
‫VM_NAME: השם של המכונה הווירטואלית.

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, הוא מביא איתו סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתן להתאים אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת והרישום ביומן מופעל, התכונה מתעדת ביומן את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שלא נתמכת על ידי Model Armor, יכול להיות שהניתוב של הקריאה יהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהוא יפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

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

המסוף

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 אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
להפעלת ה-API
בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

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

מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

הפעלת Cloud Shell

בחלק התחתון של מסוף Google Cloud 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.
מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

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

כדי להגן על קריאות ה-API לכלי והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות אבטחה מינימליות של הגנה מוגברת על המודל. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות לכלים של MCP והתשובות שלהם בפרויקט.

מגדירים את הסף של Model Armor כשהסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP מופעלת. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון 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 סינון או אכיפה.
‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של Model Armor לתנועה אל שרתי Google MCP וממנה על סמך הגדרות הסף 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 . התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שההגנה המוגברת על המודל משולבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון 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 Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

חשבון המשתמש.
מאפייני כלים כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
שם השירות או שם הכלי.
מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

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

המאמרים הבאים

קוראים את מאמרי העזרה של Compute Engine MCP.
מידע נוסף על שרתי MCP של Google Cloud

שימוש בשרת MCP מרוחק של Compute Engine קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

ליבה ללא שמירת מצב

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לפני שמתחילים

Check for the roles

Grant the roles

Check for the roles

Grant the roles

התפקידים הנדרשים

ההרשאות הנדרשות

אימות והרשאה

היקפי ההרשאות של OAuth ב-Compute Engine MCP

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Compute Engine

‫URI של הפניה אוטומטית

באילו כלים אפשר להשתמש

כלים לרשימות

תרחישים לדוגמה

פרומפטים לדוגמה

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

שימוש ב-Model Armor

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

הפעלת Model Armor

המסוף

gcloud

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

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

המאמרים הבאים

שימוש בשרת MCP מרוחק של Compute Engine