使用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器

本文說明如何使用資料庫遷移服務遠端 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，連線至 AI 應用程式，包括 Gemini CLI、ChatGPT、Claude 和您開發的自訂應用程式。透過資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器，您可以從 AI 應用程式管理遷移工作。您可以使用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器，啟動、停止、繼續或刪除遷移工作。。

啟用資料庫遷移服務 API 時，系統會啟用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器。

Model Context Protocol (MCP) 標準可將大型語言模型 (LLM) 和 AI 應用程式/代理程式連結至外部資料來源的方式標準化。MCP 伺服器可讓您使用工具、資源和提示，從後端服務採取行動及取得更新資料。

本機和遠端 MCP 伺服器有何不同？

本機 MCP 伺服器: 通常在本機執行，並使用標準輸入和輸出串流 (stdio) 在同一部裝置上的服務之間通訊。
遠端 MCP 伺服器: 在服務的基礎架構上執行，並為 AI 應用程式提供 HTTP 端點，供 AI MCP 用戶端與 MCP 伺服器通訊。如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱 MCP 架構。

事前準備

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啟用 Database Migration Service API。

必要的角色

如要取得使用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器所需的權限，請要求管理員在 Google Cloud 專案中授予下列 IAM 角色：

發出 MCP 工具呼叫： MCP 工具使用者 (roles/mcp.toolUser)
資料庫遷移服務資源：資料庫遷移服務管理員 (roles/datamigration.admin)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要使用資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器，必須具備下列權限：

呼叫 MCP 工具： mcp.tools.call
資料庫移轉服務資源：
- datamigration.migrationjobs.create
- datamigration.migrationjobs.delete
- datamigration.migrationjobs.get
- datamigration.migrationjobs.list
- datamigration.migrationjobs.resume
- datamigration.migrationjobs.start
- datamigration.migrationjobs.stop
- datamigration.operations.get

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

驗證及授權

資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器會使用 OAuth 2.0 通訊協定搭配 Identity and Access Management (IAM) 進行驗證和授權。所有Google Cloud 身分皆支援 MCP 伺服器的驗證。

建議您為使用 MCP 工具的代理商建立個別身分，以便控管及監控資源存取權。資料庫遷移服務不接受 API 金鑰，無法驗證 MCP 伺服器。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器進行驗證」。

資料庫遷移服務 MCP OAuth 範圍

OAuth 2.0 會使用範圍和憑證，判斷經過驗證的主體是否有權對資源執行特定動作。如要進一步瞭解 Google 的 OAuth 2.0 範圍，請參閱「使用 OAuth 2.0 存取 Google API」。

資料庫移轉服務具有下列 MCP 工具 OAuth 範圍：

gcloud CLI 的範圍 URI	說明
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	可存取所有 Google Cloud 資源，包括資料庫遷移服務。
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-datamigration`	可查看及管理資料庫遷移服務中的資料。

在工具呼叫期間存取的資源可能需要其他範圍。如要查看資料庫遷移服務所需的範圍清單，請參閱「 Database Migration Service API」。

設定 MCP 用戶端，以使用資料庫遷移服務 MCP 伺服器

AI 應用程式和代理程式 (例如 Claude 或 Gemini CLI) 可以例項化 MCP 用戶端，連線至單一 MCP 伺服器。AI 應用程式可有多個連至不同 MCP 伺服器的用戶端。如要連線至遠端 MCP 伺服器，MCP 用戶端必須知道遠端 MCP 伺服器的網址。

在 AI 應用程式中，尋找連線至遠端 MCP 伺服器的方法。系統會提示你輸入伺服器的詳細資料，例如名稱和網址。

視需要輸入下列資料庫遷移服務 MCP 伺服器資訊：

伺服器名稱：資料庫遷移服務 MCP 伺服器
伺服器網址或端點：datamigration.googleapis.com/mcp
傳輸：HTTP
驗證詳細資料：視驗證方式而定，您可以輸入 Google Cloud 憑證、OAuth 用戶端 ID 和密鑰，或是代理程式身分和憑證。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器進行驗證」。
OAuth 範圍：連線至資料庫遷移服務 MCP 伺服器時要使用的 OAuth 2.0 範圍。

如需設定及連線至 MCP 伺服器的特定主機指南，請參閱下列內容：

如需更多一般指引，請參閱下列資源：

可用的工具

如要查看 Database Migration Service MCP 伺服器可用的 MCP 工具詳細資料和說明，請參閱 Database Migration Service MCP 參考資料。

列出工具

使用 MCP 檢查器列出工具，或直接將 tools/list HTTP 要求傳送至資料庫遷移服務遠端 MCP 伺服器。tools/list 方法不需要驗證。

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

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

應用實例

以下是資料庫遷移服務 MCP 伺服器的實務應用範例：

列出、取得、啟動及刪除專案中的遷移工作。
列出資料庫遷移服務在異質遷移期間，連線至來源資料庫的靜態 IP 位址。
使用 get_operation 工具輪詢作業狀態，例如啟動或刪除移轉工作。

提示詞範例：

「List all running migration jobs in project PROJECT_ID and location LOCATION.」(列出專案 PROJECT_ID 和位置 LOCATION 中所有執行中的遷移工作)。
「列出專案 PROJECT_ID 和位置 LOCATION 中發生錯誤的所有遷移作業。」
「LOCATION 中 MIGRATION_JOB_ID 的遷移工作狀態為何？」
「Stop the migration job MIGRATION_JOB_ID in LOCATION.」(停止 LOCATION 中的遷移作業 MIGRATION_JOB_ID)。
「繼續執行 LOCATION 中所有已停止的遷移工作」MIGRATION_JOB_ID。

在提示中，請替換下列項目：

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。
LOCATION，其中包含遷移工作的位置。
MIGRATION_JOB_ID，並提供資料庫遷移服務遷移工作 ID。

選用的安全防護設定

由於 MCP 工具可執行各種動作，因此會帶來新的安全風險和考量。為盡量降低及管理這些風險，Google Cloud 提供預設設定和可自訂的政策，以控管貴機構或專案的 MCP 工具使用情形。 Google Cloud

如要進一步瞭解 MCP 安全性和控管措施，請參閱 AI 安全性。

使用 Model Armor

Model Armor 是一項Google Cloud 服務，可提高 AI 應用程式的安全性。這項功能會主動篩選 LLM 提示詞和回覆，防範各種風險並支援負責任的 AI 做法。無論您是在雲端環境或外部雲端服務供應商部署 AI，Model Armor 都能協助您防範惡意輸入內容、驗證內容安全性、保護私密資料、維持法規遵循狀態，並在多元的 AI 環境中，持續強制執行 AI 安全政策。

Model Armor 僅適用於特定地區。如果專案已啟用 Model Armor，且對該專案的呼叫來自不支援的區域，Model Armor 會進行跨區域呼叫。詳情請參閱Model Armor 位置。

啟用 Model Armor

您必須先啟用 Model Armor API，才能使用 Model Armor。

控制台

啟用 Model Armor API。
啟用 API 時所需的角色
如要啟用 API，您需要服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。
啟用 API
選取要啟用 Model Armor 的專案。

gcloud

開始前，請使用 Google Cloud CLI 搭配 Model Armor API 執行下列步驟：

在 Google Cloud 控制台中啟用 Cloud Shell。

啟用 Cloud Shell

Google Cloud 主控台底部會開啟一個 Cloud Shell 工作階段，並顯示指令列提示。Cloud Shell 是已安裝 Google Cloud CLI 的殼層環境，並已針對您目前的專案設定好相關值。工作階段可能要幾秒鐘的時間才能初始化。
執行下列指令，為 Model Armor 服務設定 API 端點。
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
將 LOCATION 替換為要使用 Model Armor 的區域。

設定 Google 和遠端 MCP 伺服器的防護功能 Google Cloud

如要保護 MCP 工具呼叫和回應，可以使用 Model Armor 底限設定。底限設定會定義專案適用的最低安全性篩選條件。這項設定會對專案中的所有 MCP 工具呼叫和回應套用一致的篩選器。

設定啟用 MCP 消毒功能的 Model Armor 底限設定。詳情請參閱「設定 Model Armor 底限設定」。

請參閱下列指令範例：

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"}]'

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

請注意下列設定：

INSPECT_AND_BLOCK：強制執行類型，可檢查 Google MCP 伺服器的內容，並封鎖符合篩選條件的提示和回應。
ENABLED：啟用篩選器或強制執行的設定。
MEDIUM_AND_ABOVE：負責任的 AI 技術 - 危險篩選器設定的信心水準。您可以修改這項設定，但較低的值可能會導致更多誤判。詳情請參閱「Model Armor 信心水準」。

使用 Model Armor 停用掃描 MCP 流量

如要停止使用 Model Armor 掃描 Google MCP 流量，請執行下列指令：

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