שימוש בשרת MCP מרוחק של מרכז מסדי הנתונים

במאמר הזה מוסבר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Database Center כדי להתחבר ל-Database Center מאפליקציות AI כמו Gemini CLI,‏ ChatGPT,‏ Claude או מאפליקציות AI שאתם מפתחים.

שרת ה-MCP של Database Center מאפשר לכם לגשת לכלי Database Center ולהריץ אותם כדי ליצור משאבים של Database Center, לנהל אותם ולשאול עליהם שאילתות מתוך סביבות הפיתוח מבוססות-ה-AI ופלטפורמות סוכני ה-AI.

שרת ה-MCP המרוחק של המרכז למסדי נתונים מופעל כשמפעילים את ה-API של המרכז למסדי נתונים.

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני 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 לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP מרוחקים ולשרתי MCP של Google יש את התכונות והיתרונות הבאים: Google Cloud

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
  • הרשאות פרטניות
  • אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתים אחרים של MCP ועל אמצעי בקרה בנושאי אבטחה וממשל שזמינים לשרתים של Google Cloud MCP מופיע במאמר סקירה כללית על שרתים של Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

  2. 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. 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

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. מפעילים את Database Center API.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את תפקיד ה-IAM 'אדמין של Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאה serviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

    בפרויקטים חדשים, Database Center API לא מופעל באופן אוטומטי.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת ה-MCP של Database Center, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP של Database Center:

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

התפקידים המוגדרים מראש מכילים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת MCP של Database Center. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של Database Center, צריך את ההרשאות הבאות:

  • התקשרות לכלי ה-MCP: mcp.tools.call
  • צפייה בנתוני משאבים ב-Database Center: databasecenter.viewer

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

אימות והרשאה

שרתי MCP של Database Center משתמשים בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי 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 לשרתי MCP.

היקפי הרשאות OAuth ב-Database Center MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לגורם מאומת מסוים יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 לגישה ל-Google APIs.

ל-Database Center יש את היקף ההרשאות הבא של OAuth בכלי MCP:

URI של היקף ל-Google Cloud CLI תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform הצגה וניהול של הנתונים שלכם בשירותי Google Cloud .

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Database Center

אפליקציות וסוכנים מבוססי-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 או להתחבר לשרת MCP מרוחק. עבור שרת ה-MCP של Database Center, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • שם השרת: שרת MCP של Database Center
  • כתובת URL של השרת או נקודת קצה: https://databasecenter.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שבה רוצים להשתמש, אפשר להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח וסוד הלקוח של OAuth, או את הזהות ופרטי הכניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת MCP של Database Center. ב-Database Center MCP server, נדרש היקף ההרשאות https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה וחיבור לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

כלים זמינים

כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים ותיאורים שלהם עבור שרת ה-MCP של Database Center, אפשר לעיין בהפניה ל-MCP של Database Center.

כלים ליצירת רשימות

אפשר להשתמש בכלי הבדיקה של MCP כדי להציג רשימה של כלים, או לשלוח בקשת HTTP‏ tools/list ישירות לשרת MCP המרוחק של Database Center. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: databasecenter.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list"
}

תרחישים לדוגמה

הנה כמה תרחישי שימוש לדוגמה עבור Database Center MCP server:

  • בדיקת התקינות של כלל מסדי הנתונים: אפשר לשאול על בעיות התקינות העיקריות בכלל מסדי הנתונים. לדוגמה, "What are the top health issues in my database fleet?‎"
  • בדיקת מלאי: שליחת שאילתה לגבי מוצרים או גרסאות ספציפיים במסד הנתונים. לדוגמה, "תציג את כל מסדי הנתונים של Spanner בפרויקט שלי".
  • בדיקת בעיות אבטחה: זיהוי מסדי נתונים שעשויות להיות בהם בעיות אבטחה. לדוגמה, "הצג לי משאבים ב-Fleet שלי שיש בהם בעיות אבטחה, כמו ביקורת שלא הופעלה".

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

השימוש ב-MCP מציג סיכוני אבטחה חדשים ושיקולים חדשים בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות הכלים של MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. היא פועלת על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), ומגנה מפני סיכונים שונים. בנוסף, היא תומכת בשיטות עבודה מומלצות בתחום ה-AI האחראי. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. יכול להיות שייחשף מידע רגיש ביומני הרישום.

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

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

המסוף

  1. מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את תפקיד ה-IAM 'אדמין של Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאה serviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את הגנה מוגברת על המודל.

gcloud

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

  1. במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף 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.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש בהגנה מוגברת על המודל.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

כדי להגן על הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת בסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-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 מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'שימוש אחראי ב-AI – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של הגנה מוגברת על המודל.

השבתת סריקת תעבורת נתונים של MCP באמצעות הגנה מוגברת על המודל

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של תעבורת נתונים אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי הגנה מוגברת על המודל על סמך הגדרות אבטחה מינימליות 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 אבטחה מינימליות של הפרויקט על תעבורה של שרת Google MCP.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרה הכללית יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הרצפה יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות כללי מדיניות דחייה ב-IAM

כללי מדיניות הדחייה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח שרתי MCP מרוחקים של Google Cloud . כדאי להגדיר את המדיניות הזו כדי לחסום גישה לא רצויה לכלי MCP.

לדוגמה, אתם יכולים לדחות או לאשר גישה על סמך:

  • הקרן
  • מאפייני כלי כמו קריאה בלבד
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה

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

המאמרים הבאים