Usar o servidor MCP remoto do catálogo de conhecimento

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Este recurso está sujeito aos "Termos da Pré-GA" nos Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos de Serviço e aos Termos Adicionais para Produtos Pré-lançamento de IA Generativa. Os recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento.

Este documento mostra como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Knowledge Catalog para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Knowledge Catalog permite interagir com o Knowledge Catalog (antigo Dataplex Universal Catalog) para descobrir seus recursos de dados, pesquisar metadados e recuperar detalhes de entrada. O servidor MCP remoto da API Dataplex é ativado quando você ativa a API Dataplex.

Servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

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
• Registro de auditoria centralizado

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.

Antes de começar

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias a fim de usar o servidor MCP do Knowledge Catalog, peça que o admin conceda a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Knowledge Catalog:

• Fazer chamadas de ferramentas do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)
• Acesso total aos recursos do Knowledge Catalog, incluindo entradas, grupos de entradas e glossários: Administrador do catálogo do Dataplex (roles/dataplex.catalogAdmin)
• Para acessar recursos de produtos de dados, consulte papéis necessários para usar produtos de dados.

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

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Knowledge Catalog. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Knowledge Catalog:

• serviceusage.mcppolicy.get
• serviceusage.mcppolicy.update
• Faça chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

O servidor MCP remoto da API Dataplex usa o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

Recomendamos que você crie uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP para que o acesso aos recursos possa ser controlado e monitorado. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

Quais escopos do OAuth do MCP preciso para o Knowledge Catalog?

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Knowledge Catalog tem os seguintes escopos do OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud	Descrição
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.readonly	Permite o acesso apenas para leitura de dados.
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write	Permite acesso para ler e modificar dados.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista dos escopos necessários para o Knowledge Catalog, consulte a API Dataplex.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Knowledge Catalog

Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP do Knowledge Catalog, insira o seguinte conforme necessário:

• Nome do servidor: servidor MCP do Knowledge Catalog
• URL do servidor ou Endpoint: https://dataplex.googleapis.com/mcp
• Transporte: HTTP
• Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
• Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Knowledge Catalog.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário adicionar à lista de permissões um URI de redirecionamento ao criar um ID do cliente e um secret para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são aceitos.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas do cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

• Conecte-se a servidores MCP remotos.
• Configurar o MCP em um aplicativo de IA.

Quais ferramentas da MCP o Knowledge Catalog oferece?

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Knowledge Catalog, consulte a referência do MCP do Knowledge Catalog.

Listar as ferramentas do MCP disponíveis

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor do MCP remoto do Knowledge Catalog. O método tools/list não requer autenticação.

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

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

Exemplo de caso de uso:

Um exemplo de caso de uso do servidor MCP do Knowledge Catalog é localizar entradas do Knowledge Catalog que correspondem aos seus critérios de pesquisa em um projeto ou organização especificados.

Comandos de amostra

• "Encontre todos os conjuntos de dados relacionados a customer churn and retention na sua organização para analisar o comportamento do cliente"
• "Pesquise todas as tabelas do BigQuery relacionadas a marketing campaigns no projeto marketing-analytics-prod"
• "Liste todos os produtos de dados em test-project que têm o conjunto de dados test_dp como recurso"
• "Como posso acessar o test_dp dataset usando produtos de dados"
• "Crie um produto de dados em test-project em us-central1. Nomeie como test-data-product e use [e-mail] como e-mail do proprietário"
• "Adicionar o grupo de acesso de analistas ao recurso de dados test-data-asset em test-dp e conceder o papel de administrador do BigQuery"
• "Me mostre o esquema do recurso de dados test-asset no produto de dados test-dp"

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande 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.

Atenção: 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 é compatível com o Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para diferentes servidores MCP. 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 Model Armor.

Console

1. Ative a API Model Armor.

   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 com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.

   Ativar a API

2. 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:

1. 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.

2. 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 ajudar a proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas 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.

Dica: não ative o filtro de injeção de comandos e jailbreak, a menos que o tráfego do seu MCP transporte dados de linguagem natural.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a limpeza da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Observação: se o agente e o servidor MCP estiverem em projetos diferentes, crie configurações de limite mínimo nos dois projetos (cliente e recurso). Nesse caso, o Model Armor é invocado duas vezes, uma para cada projeto.

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 restrição.
• MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de 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 os servidores do Google MCP 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 Google Cloud ID do projeto. 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 de negação do IAM

As políticas de negação do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores MCP remotos do Google Cloud . Configure essas políticas para bloquear o acesso indesejado às ferramentas do MCP.

Por exemplo, é possível negar ou permitir o acesso com base em:

• O diretor
• Propriedades da ferramenta, como somente leitura
• O ID do cliente OAuth do aplicativo

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

A seguir

• Confira a diferença entre servidores MCP locais e remotos.
• Leia a referência das ferramentas MCP do Knowledge Catalog.
• Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.