Menggunakan server MCP jarak jauh Katalog Pengetahuan

Pratinjau

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan, dan Persyaratan Tambahan untuk Produk Pratinjau AI Generatif. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Dokumen ini menunjukkan cara menggunakan server Model Context Protocol (MCP) jarak jauh Knowledge Catalog untuk terhubung dengan aplikasi AI, termasuk Gemini CLI, ChatGPT, Claude, dan aplikasi kustom yang Anda kembangkan. Server MCP jarak jauh Knowledge Catalog memungkinkan Anda berinteraksi dengan Knowledge Catalog (sebelumnya Dataplex Universal Catalog) untuk menemukan aset data, menelusuri metadata, dan mengambil detail entri.

Server MCP jarak jauh Dataplex API diaktifkan saat Anda mengaktifkan Dataplex API.

Server MCP Google dan Google Cloud jarak jauh

Server MCP Google dan Google Cloud jarak jauh memiliki fitur dan manfaat berikut:

• Penemuan yang disederhanakan dan terpusat
• Endpoint HTTP global atau regional yang dikelola
• Otorisasi terperinci
• Keamanan perintah dan respons opsional dengan perlindungan Model Armor
• Logging audit terpusat

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lainnya dan informasi tentang keamanan dan kontrol tata kelola yang tersedia untuk server MCP Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

Sebelum memulai

Login keakun Anda. Google Cloud Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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 Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. 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 Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut di project tempat Anda ingin menggunakan server MCP Knowledge Catalog:

• Melakukan panggilan alat MCP: Pengguna Alat MCP (roles/mcp.toolUser)
• Akses penuh ke resource Knowledge Catalog, termasuk entri, grup entri, dan glosarium: Admin Katalog Dataplex (roles/dataplex.catalogAdmin)
• Untuk akses ke resource produk data: lihat peran yang diperlukan untuk menggunakan produk data

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran yang telah ditetapkan ini berisi izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog:

• serviceusage.mcppolicy.get
• serviceusage.mcppolicy.update
• Melakukan panggilan alat MCP: mcp.tools.call

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Autentikasi dan otorisasi

Server MCP jarak jauh Knowledge Catalog menggunakan protokol OAuth 2.0 dengan Identity and Access Management (IAM) untuk autentikasi dan otorisasi. Semua Google Cloud identitas didukung untuk autentikasi ke server MCP.

Sebaiknya buat identitas terpisah untuk agen yang menggunakan alat MCP agar akses ke resource dapat dikontrol dan dipantau. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.

Cakupan OAuth MCP Knowledge Catalog

OAuth 2.0 menggunakan cakupan dan kredensial untuk menentukan apakah principal terautentikasi diizinkan untuk melakukan tindakan tertentu pada resource. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cakupan OAuth 2.0 di Google, baca Menggunakan OAuth 2.0 untuk mengakses Google API.

Knowledge Catalog memiliki cakupan OAuth alat MCP berikut:

URI cakupan untuk gcloud CLI	Deskripsi
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.readonly	Hanya mengizinkan akses untuk membaca data.
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write	Mengizinkan akses untuk membaca dan mengubah data.

Cakupan tambahan mungkin diperlukan pada resource yang diakses selama panggilan alat. Untuk melihat daftar cakupan yang diperlukan untuk Knowledge Catalog, lihat Dataplex API.

Mengonfigurasi klien MCP untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog

Aplikasi dan agen AI, seperti Claude atau Gemini CLI, dapat membuat instance klien MCP yang terhubung ke satu server MCP. Aplikasi AI dapat memiliki beberapa klien yang terhubung ke server MCP yang berbeda. Untuk terhubung ke server MCP jarak jauh, klien MCP harus mengetahui URL server MCP jarak jauh.

Di aplikasi AI Anda, cari cara untuk terhubung ke server MCP jarak jauh. Anda akan diminta untuk memasukkan detail tentang server, seperti nama dan URL-nya.

Untuk server MCP Knowledge Catalog, masukkan hal berikut sesuai kebutuhan:

• Nama server: Server MCP Knowledge Catalog
• URL server atau Endpoint: https://dataplex.googleapis.com/mcp
• Transportasi: HTTP
• Detail autentikasi: Bergantung pada cara autentikasi yang Anda inginkan, Anda dapat memasukkan Google Cloud kredensial, ID Klien OAuth dan rahasia, atau identitas dan kredensial agen. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.
• Cakupan OAuth: cakupan OAuth 2.0 yang ingin Anda gunakan saat terhubung ke server MCP Knowledge Catalog.

Untuk panduan khusus host tentang cara menyiapkan dan terhubung ke server MCP, lihat hal berikut:

• Claude.ai
• Gemini CLI

Untuk panduan yang lebih umum, lihat referensi berikut:

• Terhubung ke server MCP jarak jauh.
• Mengonfigurasi MCP di aplikasi AI.

Alat yang tersedia

Untuk melihat detail alat MCP yang tersedia dan deskripsinya untuk server MCP Knowledge Catalog, lihat Referensi MCP Knowledge Catalog.

Mencantumkan alat

Gunakan inspektur MCP untuk mencantumkan alat, atau kirim tools/list permintaan HTTP langsung ke Knowledge Catalog server MCP jarak jauh. Metode tools/list tidak memerlukan autentikasi.

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

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

Contoh kasus penggunaan

Berikut adalah contoh kasus penggunaan untuk server MCP Knowledge Catalog:

• Menemukan entri Knowledge Catalog yang cocok dengan kriteria penelusuran Anda dalam project atau organisasi tertentu.

Contoh perintah

• "Temukan semua set data yang terkait dengan customer churn and retention di seluruh organisasi Anda untuk menganalisis perilaku pelanggan."
• "Telusuri semua tabel BigQuery yang terkait dengan marketing campaigns dalam project marketing-analytics-prod."
• "Cantumkan semua produk data di test-project yang memiliki set data test_dp sebagai resource"
• "Bagaimana cara mendapatkan akses ke test_dp dataset menggunakan produk data"
• "Buat produk data di test-project di us-central1. Beri nama test-data-product dan gunakan [e-mail] sebagai email pemilik.
• "Tambahkan grup akses Analis ke aset data test-data-asset di test-dp dan berikan peran Admin BigQuery"
• "Dapatkan skema aset data test-asset di produk data test-dp"

Konfigurasi keamanan dan keselamatan opsional

MCP memperkenalkan risiko dan pertimbangan keamanan baru karena berbagai tindakan yang dapat Anda lakukan dengan alat MCP. Untuk meminimalkan dan mengelola risiko ini, Google Cloud menawarkan setelan default dan kebijakan yang dapat disesuaikan untuk mengontrol penggunaan alat MCP di Google Cloud organisasi atau project Anda.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang keamanan dan tata kelola MCP, lihat Keamanan dan keselamatan AI.

Menggunakan Model Armor

Model Armor adalah Google Cloud layanan yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan aplikasi AI Anda. Layanan ini berfungsi dengan menyaring perintah dan respons LLM secara proaktif, melindungi dari berbagai risiko, dan mendukung praktik AI yang bertanggung jawab. Baik Anda men-deploy AI di lingkungan cloud, maupun di penyedia cloud eksternal, Model Armor dapat membantu Anda mencegah input berbahaya, memverifikasi keamanan konten, melindungi data sensitif, mempertahankan kepatuhan, dan menerapkan kebijakan keamanan dan keselamatan AI Anda secara konsisten di seluruh lanskap AI yang beragam.

Jika Model Armor diaktifkan dengan logging diaktifkan, Model Armor akan mencatat seluruh payload. Hal ini dapat mengekspos informasi sensitif dalam log Anda.

Perhatian: Model Armor tersedia di wilayah tertentu. Jika Model Armor diaktifkan dan Anda menggunakan server MCP di yurisdiksi yang tidak didukung Model Armor, perilaku perutean panggilan mungkin berbeda untuk server MCP yang berbeda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang perilaku setiap server MCP, lihat Produk yang didukung Model Armor.

Mengaktifkan Model Armor

Anda harus mengaktifkan Model Armor API sebelum dapat menggunakan Model Armor.

Konsol

1. Aktifkan Model Armor API.

   Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

   Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

   Mengaktifkan API

2. Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.

gcloud

Sebelum memulai, ikuti langkah-langkah berikut menggunakan Google Cloud CLI dengan Model Armor API:

1. Di konsol, aktifkan Cloud Shell. Google Cloud

   Aktifkan Cloud Shell

   Di bagian bawah konsol Google Cloud , sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan prompt command line. Cloud Shell adalah lingkungan shell dengan Google Cloud CLI yang sudah terinstal, dan dengan nilai yang sudah ditetapkan untuk project Anda saat ini. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi pada sesi.

2. Jalankan perintah berikut untuk menetapkan endpoint API untuk layanan Model Armor.

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

   Ganti LOCATION dengan region tempat Anda ingin menggunakan Model Armor.

Mengonfigurasi perlindungan untuk server MCP Google dan Google Cloud jarak jauh

Untuk membantu melindungi panggilan dan respons alat MCP, Anda dapat menggunakan setelan minimum Model Armor. Setelan minimum menentukan filter keamanan minimum yang berlaku di seluruh project. Konfigurasi ini menerapkan kumpulan filter yang konsisten ke semua panggilan dan respons alat MCP dalam project.

Tips: Jangan aktifkan filter injeksi perintah dan jailbreak kecuali jika traffic MCP Anda membawa data bahasa alami.

Siapkan setelan minimum Model Armor dengan sanitasi MCP diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi setelan minimum Model Armor.

Catatan: Jika agen dan server MCP berada di project yang berbeda, Anda dapat membuat setelan minimum di kedua project (project klien dan project resource). Dalam hal ini, Model Armor dipanggil dua kali, sekali untuk setiap project.

Lihat contoh perintah berikut:

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"}]'

Ganti PROJECT_ID dengan Google Cloud project IDAnda.

Perhatikan setelan berikut:

• INSPECT_AND_BLOCK: Jenis penerapan yang memeriksa konten untuk server MCP Google dan memblokir perintah dan respons yang cocok dengan filter.
• ENABLED: Setelan yang mengaktifkan filter atau penerapan.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Tingkat kepercayaan untuk setelan filter AI yang Bertanggung Jawab - Berbahaya. Anda dapat mengubah setelan ini, meskipun nilai yang lebih rendah dapat menghasilkan lebih banyak positif palsu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tingkat kepercayaan Model Armor.

Menonaktifkan pemindaian traffic MCP dengan Model Armor

Untuk menghentikan Model Armor agar tidak otomatis memindai traffic ke dan dari server MCP Google berdasarkan setelan minimum project, jalankan perintah berikut:

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

Ganti PROJECT_ID dengan the Google Cloud project ID. Model Armor tidak otomatis menerapkan aturan yang ditentukan dalam setelan minimum project ini ke traffic server MCP Google mana pun.

Setelan minimum Model Armor dan konfigurasi umum dapat memengaruhi lebih dari sekadar MCP. Karena Model Armor terintegrasi dengan layanan seperti Vertex AI, setiap perubahan yang Anda buat pada setelan minimum dapat memengaruhi perilaku pemindaian dan keamanan traffic di semua layanan terintegrasi, bukan hanya MCP.

Mengontrol penggunaan MCP dengan kebijakan penolakan IAM

Kebijakan penolakan Identity and Access Management (IAM) membantu Anda mengamankan Google Cloud server MCP jarak jauh. Konfigurasi kebijakan ini untuk memblokir akses alat MCP yang tidak diinginkan.

Misalnya, Anda dapat menolak atau mengizinkan akses berdasarkan:

• Principal
• Properti alat seperti hanya baca
• ID klien OAuth aplikasi

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengontrol penggunaan MCP dengan Identity and Access Management.

Langkah berikutnya

• Baca dokumentasi referensi MCP Knowledge Catalog.
• Pelajari lebih lanjut server MCP Google Cloud.