O Google usa tecnologia de IA na tradução de conteúdos para seu idioma de preferência. As traduções com IA podem ter erros.

Usar servidores MCP

Com os servidores MCP, é possível acessar e executar ferramentas para criar, gerenciar e consultar recursos doGoogle Cloud usando plataformas de agentes de IA. Este documento descreve como se conectar a Google Cloud servidores remotos do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) usando o Google Cloud Data Agent Kit.

Servidores MCP compatíveis

Os seguintes servidores MCP remotos são compatíveis com o trabalho no Data Agent Kit. Para detalhes específicos do produto, consulte estes guias:

Um servidor MCP remoto é ativado quando você ativa a API correspondente. Por exemplo, quando você ativa a API Spanner no seu projeto, o MCP remoto do Spanner é ativado automaticamente.

Google Cloud servidores MCP remotos

Os servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:

Descoberta simplificada e centralizada
Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
Autorização detalhada
Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
Geração de registros de auditoria centralizada

Para informações sobre outros servidores MCP e controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais: Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos: Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Núcleo sem estado

Com a versão 2026-07-28 do MCP, o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado. Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser encaminhada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de várias viagens de ida e volta (MRTR).

Para ajudar a encaminhar e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:

Cabeçalhos exigidos pela especificação do MCP, como o cabeçalho da versão do protocolo e os cabeçalhos de solicitação padrão.
Cabeçalhos personalizados definidos pelo servidor MCP. Esses cabeçalhos são espelhados em cabeçalhos HTTP do esquema de entrada da ferramenta usando a propriedade x-mcp-header. Por exemplo, um servidor MCP pode definir um cabeçalho personalizado para especificar a região ou o ID do projeto Google Cloud .

Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.

Antes de começar

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para acessar os servidores Google Cloud MCP do seu IDE, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM de usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser) no projeto em que você está trabalhando.

Dependendo dos recursos que você planeja acessar, talvez sejam necessárias outras funções além daquelas que permitem usar a extensão. Para conferir os papéis mínimos necessários para acessar servidores MCP remotos em cada serviço Google Cloud compatível, consulte os guias específicos do produto.

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Identidade temporária de conta de serviço

Ao se conectar aos servidores do MCP pelo Data Agent Kit, é possível usar suas credenciais de usuário ou a representação de conta de serviço. Recomendamos usar a identidade temporária de conta de serviço para a CLI gcloud e as credenciais padrão do aplicativo (ADC) ao se conectar aos servidores do MCP.

Isso envolve começar com as credenciais usadas para fazer login no Google Cloud e na CLI gcloud no seu ambiente de desenvolvimento integrado, geralmente sua conta de usuário. Em seguida, solicite credenciais de curta duração para sua conta de serviço e use essas credenciais em vez das suas de usuário. Para mais informações, consulte Usar a identidade temporária de conta de serviço.

Para orientações sobre como usar a identidade temporária de conta de serviço para autenticar em servidores do MCP, consulte Identidade temporária de conta de serviço.

Configurar servidores MCP remotos Google Cloud na extensão do IDE

Para instalar os servidores MCP com a configuração correta, faça o seguinte no seu ambiente de desenvolvimento integrado:

Clique no ícone Google Cloud Data Agent Kit na barra de atividades.
Abra Configurações e clique em Configurações.
Clique em Integrações de serviço.
Selecione os serviços que você quer conectar.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à ampla variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor

O Model Armor está disponível em algumas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não tem suporte do Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para diferentes servidores MCP e violar a conformidade de residência de dados para dados em uso e em trânsito. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o serviço.

Console

Ative a API Model Armor, se ela ainda não estiver ativada.
Funções necessárias para ativar APIs
Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão pelo papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão pelo papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.
Ativar a API
Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:

No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

Ativar o Cloud Shell

Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações de proteção do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Configure uma configuração mínima do Model Armor com a sanitização da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar as configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações do filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para servidores MCP do Google com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações mínimas podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores Google Cloud e do Google MCP.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

O principal.
Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
O nome do serviço ou da ferramenta.
O ID do cliente OAuth do aplicativo.

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

Resolver problemas

Para encontrar métodos de diagnóstico e resolução de erros do Data Agent Kit, consulte Solução de problemas.