Usa el servidor de MCP remoto de Knowledge Catalog

En este documento, se muestra cómo usar el servidor de Protocolo de contexto del modelo (MCP) remoto de Knowledge Catalog para conectarte con aplicaciones de IA, incluidas la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que estás desarrollando. El servidor de MCP remoto de Knowledge Catalog te permite interactuar con Knowledge Catalog (antes Dataplex Universal Catalog) para descubrir tus recursos de datos, buscar metadatos y recuperar detalles de las entradas. El servidor de MCP remoto de la API de Dataplex se habilita cuando habilitas la API de Dataplex.

Servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos

Los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos 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 gobernanza disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu Google Cloud cuenta de. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

  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. Enable the Dataplex API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. 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

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

  7. Enable the Dataplex API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Knowledge Catalog, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que deseas usar el servidor de MCP de Knowledge Catalog:

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

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP de Knowledge Catalog. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor de MCP de Knowledge Catalog:

  • serviceusage.mcppolicy.get
  • serviceusage.mcppolicy.update
  • Realizar llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

El servidor de MCP remoto de la API de Dataplex usa el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en servidores de MCP.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.

¿Qué alcances de OAuth de MCP necesito para Knowledge Catalog?

OAuth 2.0 usa alcances y credenciales para determinar si una entidad de seguridad autenticada está autorizada para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los alcances de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Knowledge Catalog tiene los siguientes alcances de OAuth de la herramienta de MCP:

URI del alcance para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.readonly Solo permite el acceso de lectura a los datos.
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write Permite el acceso para leer y modificar datos.

Es posible que se requieran alcances adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los alcances necesarios para Knowledge Catalog, consulta la API de Dataplex.

Configura un cliente de MCP para usar el servidor de MCP de Knowledge Catalog

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear una instancia de un cliente de MCP que se conecta a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica del cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. Para el servidor de MCP de Knowledge Catalog, ingresa lo siguiente según sea necesario:

  • Nombre del servidor: Servidor de MCP de Knowledge Catalog
  • URL del servidor o Extremo: https://dataplex.googleapis.com/mcp (descubrimiento) o https://dataplex.googleapis.com/mcp/data-products (productos de datos)
  • Transporte: HTTP
  • Detalles de autenticación: Según cómo quieras autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth o una identidad y credenciales de agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.
  • Alcance de OAuth: Es el alcance de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectas al servidor de MCP de Knowledge Catalog.

Redirecciona los URI

En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando creas un ID y un secreto de cliente para la autenticación. El servidor de autorización usa los URI de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. En la documentación de tu aplicación, se debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. Los URI de redireccionamiento personalizados no se admiten.

Para obtener instrucciones específicas de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Guía específica del cliente.

Para obtener instrucciones más generales, consulta los siguientes recursos:

¿Qué herramientas de MCP proporciona Knowledge Catalog?

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Knowledge Catalog, consulta la referencia de MCP de Knowledge Catalog.

Enumera las herramientas de MCP disponibles

Usa el inspector de MCP para enumerar las herramientas o enviar una tools/list solicitud HTTP directamente al servidor de MCP remoto de Knowledge Catalog. El método tools/list no requiere autenticación.

POST /mcp HTTP/1.1 # Or /mcp/data-products
Host: dataplex.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "method": "tools/list",
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1
}

Ejemplo de caso de uso

Un ejemplo de caso de uso para el servidor de MCP de Knowledge Catalog es ubicar las entradas de Knowledge Catalog que coinciden con tus criterios de búsqueda dentro de un proyecto o una organización especificados.

Ejemplos de instrucciones

  • "Busca todos los conjuntos de datos relacionados con customer churn and retention en tu organización para analizar el comportamiento de los clientes".
  • "Busca todas las tablas de BigQuery relacionadas con marketing campaigns en el proyecto marketing-analytics-prod".
  • "Enumera todos los productos de datos en test-project que tienen el conjunto de datos test_dp como recurso".
  • "¿Cómo puedo obtener acceso a test_dp dataset con productos de datos?".
  • "Crea un producto de datos en test-project en us-central1. Asígnalo como test-data-product y usa cloudysanfrancisco@gmail.com como correo electrónico del propietario".
  • "Agrega el grupo de acceso de analistas al recurso de datos test-data-asset en test-dp y otorga el rol de administrador de BigQuery".
  • "Obtén el esquema del recurso de datos test-asset en el producto de datos test-dp".

Configuraciones opcionales de seguridad

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 Google Cloud organización o proyecto.

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

Usa Model Armor

Model Armor es un Google Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad y la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y admitiendo 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, Model Armor 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 puede ser diferente para diferentes servidores de MCP y puede interrumpir el cumplimiento de 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

  1. Habilita la API de Model Armor.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las 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 información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. 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:

  1. En la Google Cloud consola de, activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

    En la parte inferior de la Google Cloud consola de, 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.

  2. Ejecuta el comando siguiente 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 de Google y Google Cloud remotos

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

Configura un parámetro de configuración mínima de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor settings.

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 Google Cloud proyecto de.

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

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

Controla el uso de MCP con políticas de IAM

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

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y gobernanza personalizadas. Para ello, permite o deniega el acceso según lo siguiente:

  • La entidad de seguridad
  • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
  • El nombre del servicio o de la herramienta
  • El ID de cliente de OAuth de la aplicación

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

¿Qué sigue?