Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Menggunakan server MCP

Server MCP memungkinkan Anda mengakses dan menjalankan alat untuk membuat, mengelola, dan membuat kueri resourceGoogle Cloud menggunakan platform agen AI. Dokumen ini menjelaskan cara terhubung ke Google Cloud server Model Context Protocol (MCP) jarak jauh dari Google Cloud Data Agent Kit.

Server MCP yang didukung

Server MCP jarak jauh berikut didukung untuk digunakan dalam Data Agent Kit. Untuk mengetahui detail khusus produk, lihat panduan berikut:

Server MCP jarak jauh diaktifkan saat Anda mengaktifkan API yang sesuai. Misalnya, saat Anda mengaktifkan Spanner API di project, MCP jarak jauh Spanner akan otomatis diaktifkan.

Google Cloud server MCP jarak jauh

Server MCP jarak jauh Google Cloud dan Google memiliki fitur dan manfaat berikut:

Penemuan yang disederhanakan dan terpusat
Endpoint HTTP global atau regional yang dikelola
Otorisasi terperinci
Keamanan perintah dan respons opsional dengan perlindungan Model Armor
Logging audit terpusat

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lainnya dan informasi tentang kontrol keamanan dan tata kelola yang tersedia untuk server MCP Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

Model Context Protocol (MCP) menstandarkan cara model bahasa besar (LLM) dan aplikasi atau agen AI terhubung ke sumber data eksternal. Server MCP memungkinkan Anda menggunakan alat, resource, dan perintahnya untuk melakukan tindakan dan mendapatkan data terbaru dari layanan backend-nya.

Apa perbedaan antara server MCP lokal dan jarak jauh?

Server MCP lokal: Biasanya dijalankan di komputer lokal Anda dan menggunakan input dan output stream (stdio) standar untuk komunikasi antar-layanan di perangkat yang sama.
Server MCP jarak jauh: Berjalan di infrastruktur layanan dan menawarkan endpoint HTTP ke aplikasi AI untuk komunikasi antara klien MCP AI dan server MCP. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur MCP, lihat Arsitektur MCP.

Stateless core

Dengan MCP versi 2026-07-28, MCP berubah dari protokol stateful dua arah menjadi protokol stateless. Setiap permintaan MCP menjelaskan dirinya sendiri dan dapat dirutekan menggunakan header. Tidak ada kebutuhan untuk handshake initialize/initialized atau Mcp-Session-Id karena setiap permintaan menyertakan semua informasi yang diperlukan di header HTTP atau parameter _meta. Server MCP dapat meminta informasi tambahan yang diperlukan oleh alat melalui permintaan perjalanan pulang pergi multi-putaran (MRTR).

Untuk membantu merutekan dan memproses permintaan tanpa mengurai isi permintaan, beberapa header MCP diperlukan, termasuk yang berikut:

Header yang diperlukan oleh spesifikasi MCP seperti header versi protokol dan header permintaan standar.
Header kustom yang ditentukan oleh server MCP. Header ini dicerminkan ke dalam header HTTP dari skema input alat menggunakan properti x-mcp-header. Misalnya, server MCP dapat menentukan header kustom untuk menentukan Google Cloud region atau ID project.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur MCP, lihat spesifikasi MCP versi 2026-07-28 dan perubahan utama.

Sebelum memulai

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk mengakses Google Cloud server MCP dari IDE Anda, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM MCP Tool User (roles/mcp.toolUser) di project yang sedang Anda kerjakan.

Bergantung pada resource yang ingin Anda akses, Anda mungkin memerlukan peran tambahan selain peran yang memungkinkan Anda menggunakan ekstensi. Untuk melihat peran minimum yang diperlukan untuk mengakses server MCP jarak jauh untuk setiap layanan Google Cloud yang didukung, lihat panduan khusus produk.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peniruan akun layanan

Saat terhubung ke server MCP dari Data Agent Kit, Anda dapat menggunakan kredensial pengguna atau peniruan akun layanan. Sebaiknya gunakan peniruan akun layanan untuk gcloud CLI dan Kredensial Default Aplikasi (ADC) saat Anda terhubung ke server MCP.

Hal ini melibatkan penggunaan kredensial yang Anda gunakan untuk login ke Google Cloud dan gcloud CLI di IDE Anda – biasanya akun pengguna Anda. Kemudian, Anda meminta kredensial dengan masa aktif singkat untuk akun layanan Anda dan menggunakan kredensial akun layanan, bukan kredensial pengguna Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menggunakan peniruan akun layanan.

Untuk mendapatkan panduan tentang cara menggunakan peniruan akun layanan untuk mengautentikasi server MCP, lihat Peniruan akun layanan.

Mengonfigurasi Google Cloud server MCP jarak jauh di ekstensi IDE

Untuk menginstal server MCP dengan konfigurasi yang benar, lakukan hal berikut di IDE Anda:

Klik ikon Google Cloud Data Agent Kit di panel aktivitas.
Luaskan Setelan, lalu klik Setelan.
Klik Integrasi layanan.
Pilih layanan yang ingin Anda hubungkan.

Konfigurasi keamanan dan keselamatan opsional

MCP memperkenalkan risiko dan pertimbangan keamanan baru karena berbagai tindakan yang dapat Anda lakukan dengan alat MCP. Untuk meminimalkan dan mengelola risiko ini,Google Cloud menawarkan setelan default dan kebijakan yang dapat disesuaikan untuk mengontrol penggunaan alat MCP di organisasi atau project Google CloudAnda.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang keamanan dan tata kelola MCP, lihat Keamanan dan keselamatan AI.

Menggunakan Model Armor

Model Armor adalah layanan Google Cloud yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan aplikasi AI Anda. Layanan ini bekerja dengan menyaring perintah dan respons LLM secara proaktif, melindungi dari berbagai risiko, dan mendukung praktik AI yang bertanggung jawab. Baik Anda men-deploy AI di lingkungan cloud Anda, atau di penyedia cloud eksternal, Model Armor dapat membantu Anda mencegah input berbahaya, memverifikasi keamanan konten, melindungi data sensitif, menjaga kepatuhan, dan menerapkan kebijakan keamanan dan keselamatan AI Anda secara konsisten di seluruh lanskap AI Anda yang beragam.

Jika Model Armor diaktifkan dengan logging diaktifkan, Model Armor akan mencatat seluruh payload. Hal ini dapat mengekspos informasi sensitif dalam log Anda.

Perutean permintaan MCP ke Model Armor

Model Armor tersedia di wilayah tertentu. Jika Model Armor diaktifkan dan Anda menggunakan server MCP di wilayah hukum yang tidak didukung Model Armor, perilaku perutean panggilan mungkin berbeda untuk server MCP yang berbeda dan dapat melanggar kepatuhan residensi data untuk data yang sedang digunakan dan dalam transit. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang perilaku setiap server MCP, lihat Produk yang didukung Model Armor.

Mengaktifkan Model Armor

Anda harus mengaktifkan API Model Armor sebelum dapat menggunakan Model Armor.

Konsol

Aktifkan Model Armor API, jika belum diaktifkan.
Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API
Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Admin Penggunaan Layanan (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.
Mengaktifkan API
Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.

gcloud

Sebelum memulai, ikuti langkah-langkah berikut menggunakan Google Cloud CLI dengan Model Armor API:

Di konsol Google Cloud , aktifkan Cloud Shell.

Aktifkan Cloud Shell

Di bagian bawah konsol Google Cloud , sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan perintah command line. Cloud Shell adalah lingkungan shell dengan Google Cloud CLI yang sudah terinstal, dan dengan nilai yang sudah ditetapkan untuk project Anda saat ini. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi pada sesi.
Jalankan perintah berikut untuk menetapkan endpoint API untuk layanan Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Ganti LOCATION dengan region tempat Anda ingin menggunakan Model Armor.

Mengonfigurasi perlindungan untuk Google Cloud server MCP jarak jauh dan Google

Untuk membantu melindungi panggilan dan respons alat MCP, Anda dapat menggunakan setelan batas Model Armor. Setelan minimum menentukan filter keamanan minimum yang berlaku di seluruh project. Konfigurasi ini menerapkan serangkaian filter yang konsisten ke semua panggilan dan respons alat MCP dalam project.

Menyiapkan setelan tingkat Model Armor dengan pengamanan MCP diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi setelan batas bawah Model Armor.

Lihat contoh perintah berikut:

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"}]'

Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.

Perhatikan setelan berikut:

INSPECT_AND_BLOCK: Jenis penegakan yang memeriksa konten untuk server MCP Google dan memblokir perintah dan respons yang cocok dengan filter.
ENABLED: Setelan yang mengaktifkan filter atau penerapan.
MEDIUM_AND_ABOVE: Tingkat keyakinan untuk setelan filter AI yang bertanggung jawab - Berbahaya. Anda dapat mengubah setelan ini, meskipun nilai yang lebih rendah dapat menghasilkan lebih banyak positif palsu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tingkat keyakinan Model Armor.

Menonaktifkan pemindaian traffic MCP dengan Model Armor

Untuk menghentikan Model Armor memindai traffic secara otomatis ke dan dari server MCP Google berdasarkan setelan tingkat project, jalankan perintah berikut:

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

Ganti PROJECT_ID dengan ID project Google Cloud . Model Armor tidak otomatis menerapkan aturan yang ditentukan dalam setelan tingkat project ini ke traffic server MCP Google.

Setelan tingkat Model Armor dan konfigurasi umum dapat memengaruhi lebih dari sekadar MCP. Karena Model Armor terintegrasi dengan layanan seperti Vertex AI, setiap perubahan yang Anda lakukan pada setelan tingkat dapat memengaruhi pemindaian traffic dan perilaku keamanan di semua layanan terintegrasi, bukan hanya MCP.

Mengontrol penggunaan MCP dengan kebijakan IAM

Kebijakan penolakan dan kebijakan izin Identity and Access Management (IAM) membantu Anda mengamankan Google Cloud server Google MCP.

Anda dapat menggabungkan beberapa kriteria untuk membuat kebijakan keamanan dan tata kelola yang disesuaikan dengan mengizinkan atau menolak akses berdasarkan hal-hal berikut:

Entitas utama.
Properti alat seperti atribut hanya baca.
Nama layanan atau nama alat.
Client ID klien OAuth aplikasi.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengontrol penggunaan MCP dengan Identity and Access Management.

Memecahkan masalah

Untuk menemukan metode dalam mendiagnosis dan menyelesaikan error Data Agent Kit, lihat Memecahkan masalah.