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Utilizzare i server MCP

I server MCP ti consentono di accedere ed eseguire strumenti per creare, gestire ed eseguire query sulle risorseGoogle Cloud utilizzando le piattaforme di agenti AI. Questo documento descrive come connettersi a Google Cloud server Model Context Protocol (MCP) remoti da Google Cloud Data Agent Kit.

Server MCP supportati

I seguenti server MCP remoti sono supportati per l'utilizzo in Data Agent Kit. Per i dettagli specifici dei prodotti, consulta queste guide:

Un server MCP remoto viene abilitato quando abiliti l'API corrispondente. Ad esempio, quando abiliti l'API Spanner nel tuo progetto, viene abilitato automaticamente il MCP remoto Spanner.

Google Cloud server MCP remoti

Google e i server MCP Google Cloud remoti hanno le seguenti funzionalità e vantaggi:

Rilevamento semplificato e centralizzato
Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
Autorizzazione granulare
Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor
Audit logging centralizzato

Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.

Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?

Server MCP locali: In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti: Esegui sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.

Core stateless

Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale stateful a un protocollo stateless. Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere indirizzata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere ulteriori informazioni richieste da uno strumento tramite richieste multi-round-trip (MRTR).

Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui le seguenti:

Intestazioni richieste dalla specifica MCP, ad esempio l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
Intestazioni personalizzate definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare l'ID progetto o Google Cloud regione.

Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta la specifica della versione 2026-07-28 di MCP e le modifiche principali.

Prima di iniziare

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per accedere ai server Google Cloud MCP dal tuo IDE, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Utente dello strumento MCP (roles/mcp.toolUser) nel progetto in cui stai lavorando.

A seconda delle risorse a cui prevedi di accedere, potresti aver bisogno di altri ruoli oltre a quelli che ti consentono di utilizzare l'estensione. Per visualizzare i ruoli minimi richiesti per accedere ai server MCP remoti per ogni servizio Google Cloudsupportato, consulta le guide specifiche per il prodotto.

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Simulazione dell'identità dei service account

Quando ti connetti ai server MCP da Data Agent Kit, puoi utilizzare le tue credenziali utente o l'impersonificazione del service account. Ti consigliamo di utilizzare la simulazione dell'identità del account di servizio per gcloud CLI e le credenziali predefinite dell'applicazione (ADC) quando ti connetti ai server MCP.

Ciò comporta l'utilizzo delle credenziali che hai utilizzato per accedere aGoogle Cloud e a gcloud CLI nel tuo IDE, in genere il tuo account utente. Poi richiedi credenziali di breve durata per il tuo service account e utilizza le credenziali del account di servizio anziché le tue credenziali utente. Per saperne di più, consulta Utilizza account di servizio account.

Per indicazioni sull'utilizzo della simulazione dell'identità del account di servizio per l'autenticazione ai server MCP, consulta Simulazione dell'identità del service account.

Configura Google Cloud i server MCP remoti nell'estensione IDE

Per installare i server MCP con la configurazione corretta, segui questi passaggi nel tuo IDE:

Fai clic sull'icona Google Cloud Data Agent Kit nella barra delle attività.
Espandi Impostazioni e poi fai clic su Impostazioni.
Fai clic su Integrazioni dei servizi.
Seleziona i servizi a cui vuoi connetterti.

Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e criteri personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue policy di sicurezza e protezione dell'AI in modo coerente nel tuo panorama di AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.

Routing delle richieste MCP a Model Armor

Model Armor è disponibile in determinate regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione che Model Armor non supporta, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i diversi server MCP e potrebbe violare la conformità alla residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.

Abilita Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

Abilita l'API Model Armor, se non è già abilitata.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Abilitare l'API
Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.

gcloud

Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:

Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Nella parte inferiore della console Google Cloud , viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Sostituisci LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configura la protezione per i server MCP Google e Google Cloud remoti

Per proteggere le chiamate e le risposte dello strumento MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configura le impostazioni di base di Model Armor.

Vedi il seguente comando di esempio:

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"}]'

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .

Tieni presente le seguenti impostazioni:

INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o un'applicazione.
MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.

Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto a nessun traffico del server Google MCP.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire non solo su MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.

Controlla l'utilizzo di MCP con le policy IAM

Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud i server Google MCP.

Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:

L'entità.
Proprietà dello strumento come l'attributo di sola lettura.
Il nome del servizio o dello strumento.
L'ID client OAuth dell'applicazione.

Per saperne di più, consulta Controlla l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

Risoluzione dei problemi

Per trovare metodi per diagnosticare e risolvere gli errori di Data Agent Kit, consulta Risoluzione dei problemi.