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Usa servidores de MCP

Los servidores de MCP te permiten acceder a herramientas y ejecutarlas para crear, administrar y consultar recursos deGoogle Cloud con plataformas de agentes de IA. En este documento, se describe cómo conectarse a Google Cloud servidores remotos del Protocolo de contexto del modelo (MCP) desde el Kit de agentes de datos de Google Cloud.

Servidores de MCP compatibles

Los siguientes servidores de MCP remotos son compatibles con el trabajo en Data Agent Kit. Para obtener detalles específicos del producto, consulta estas guías:

Se habilita un servidor de MCP remoto cuando habilitas la API correspondiente. Por ejemplo, cuando habilitas la API de Spanner en tu proyecto, se habilita automáticamente el MCP remoto de Spanner.

Google Cloud servidores de MCP remotos

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

Descubrimiento simplificado y centralizado
Extremos HTTP regionales o globales 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 administración disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta la Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los 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.

Núcleo sin estado

Con la versión 2026-07-28 del MCP, el MCP cambia de un protocolo bidireccional con estado a un protocolo sin estado. Cada solicitud de MCP se describe por sí misma y se puede enrutar con encabezados. No es necesario el handshake initialize/initialized ni Mcp-Session-Id porque cada solicitud incluye toda la información necesaria en los encabezados HTTP o el parámetro _meta. Los servidores de MCP pueden solicitar información adicional que requiere una herramienta a través de solicitudes de varios viajes de ida y vuelta (MRTR).

Para ayudar a enrutar y procesar solicitudes sin analizar el cuerpo de la solicitud, se requieren algunos encabezados de MCP, incluidos los siguientes:

Encabezados que requiere la especificación de MCP, como el encabezado de versión del protocolo y los encabezados de solicitud estándar
Encabezados personalizados definidos por el servidor de MCP. Estos encabezados se duplican en los encabezados HTTP del esquema de entrada de la herramienta con la propiedad x-mcp-header. Por ejemplo, un servidor de MCP podría definir un encabezado personalizado para especificar la región o el ID del proyecto Google Cloud .

Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta la especificación y los cambios clave de la versión 2026-07-28 de MCP.

Antes de comenzar

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para acceder a los servidores de Google Cloud MCP desde tu IDE, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de Usuario de la herramienta de MCP (roles/mcp.toolUser) en el proyecto en el que estás trabajando.

Según los recursos a los que planees acceder, es posible que necesites roles adicionales además de los que te permiten usar la extensión. Para ver los roles mínimos requeridos para acceder a los servidores de MCP remotos de cada servicio de Google Cloudcompatible, consulta las guías específicas del producto.

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

Identidad temporal como cuenta de servicio

Cuando te conectas a los servidores de MCP desde Data Agent Kit, puedes usar tus credenciales de usuario o la suplantación de identidad de la cuenta de servicio. Te recomendamos que uses la suplantación de identidad de la cuenta de servicio para gcloud CLI y las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) cuando te conectes a los servidores de MCP.

Esto implica comenzar con las credenciales que usaste para acceder aGoogle Cloud y a gcloud CLI en tu IDE, por lo general, tu cuenta de usuario. Luego, solicitas credenciales de corta duración para tu cuenta de servicio y usas las credenciales de la cuenta de servicio en lugar de las de usuario. Para obtener más información, consulta Usa la identidad temporal como cuenta de servicio.

Para obtener orientación sobre cómo usar la identidad temporal como cuenta de servicio para autenticarse en los servidores de MCP, consulta Identidad temporal como cuenta de servicio.

Configura Google Cloud servidores de MCP remotos en la extensión del IDE

Para instalar servidores de MCP con la configuración correcta, haz lo siguiente en tu IDE:

Haz clic en el ícono de Google Cloud Data Agent Kit en la barra de actividades.
Expande Configuración y, luego, haz clic en Configuración.
Haz clic en Integraciones de servicios.
Selecciona los servicios a los que quieres conectarte.

Configuraciones opcionales de seguridad

El 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 las herramientas de MCP en tu organización o proyecto de Google Cloud.

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

Usa Model Armor

Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando 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, 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 podría ser diferente para los distintos servidores de MCP y podría incumplir 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

Habilita la API de Model Armor si aún no está habilitada.
Roles necesarios para habilitar las APIs
Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.
Habilitar la API
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:

En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

Activa Cloud Shell

En la parte inferior de la consola de Google Cloud , 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.
Ejecuta el siguiente comando 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 remotos y de Google Google Cloud

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo 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 herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un ajuste mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros mínimos de Model Armor.

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 proyecto de Google Cloud .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.
MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro 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 ID del proyecto de Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

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

Controla el uso del MCP con políticas de IAM

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

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y gobernanza personalizadas, ya que puedes permitir o denegar el acceso según lo siguiente:

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

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

Solucionar problemas

Si deseas encontrar métodos para diagnosticar y resolver errores de Data Agent Kit, consulta Solución de problemas.