Utiliser le serveur MCP distant Knowledge Catalog

Ce document vous explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant du catalogue de connaissances pour vous connecter à des applications d'IA, y compris l'CLI de ligne de commande Gemini, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Le serveur MCP distant Knowledge Catalog vous permet d'interagir avec Knowledge Catalog. Vous pouvez découvrir vos composants de données, rechercher des métadonnées et récupérer les détails des entrées. .

Le serveur MCP distant de l'API Dataplex est activé lorsque vous activez l'API Dataplex.

Serveurs MCP distants et Google Cloud

Les serveurs MCP Google et Google Cloud distants présentent les fonctionnalités et avantages suivants :

Découverte simplifiée et centralisée.
Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés.
Autorisation précise.
Sécurité facultative des requêtes et des réponses avec la protection Model Armor.
Journalisation centralisée des audits.

Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Avant de commencer

Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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

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.

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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

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP Knowledge Catalog, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP Knowledge Catalog :

Effectuer des appels d'outils MCP : Utilisateur de l'outil MCP (roles/mcp.toolUser)
Accès complet aux ressources Knowledge Catalog, y compris les entrées, les groupes d'entrées et les glossaires : Administrateur de catalogue Dataplex (roles/dataplex.catalogAdmin)
Pour accéder aux ressources des produits de données : consultez les rôles requis pour utiliser les produits de données.

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP du catalogue de connaissances. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Vous devez disposer des autorisations suivantes pour utiliser le serveur MCP Knowledge Catalog :

serviceusage.mcppolicy.get
serviceusage.mcppolicy.update
Effectuer des appels d'outils MCP : mcp.tools.call

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Authentification et autorisation

Le serveur MCP distant du catalogue de connaissances utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les Google Cloud identités sont acceptées pour l'authentification auprès des serveurs MCP.

Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent les outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.

Habilitations OAuth MCP Knowledge Catalog

OAuth 2.0 utilise des niveaux d'accès et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

Le catalogue de connaissances dispose des champs d'application OAuth suivants pour les outils MCP :

URI du champ d'application pour gcloud CLI	Description
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-only`	Octroie un accès ne permettant que de lire les données.
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write`	Octroie un accès permettant de lire et de modifier les données.

Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis pour les ressources auxquelles l'outil accède lors d'un appel. Pour afficher la liste des niveaux d'accès requis pour Knowledge Catalog, consultez l'API Dataplex.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP du catalogue de connaissances

Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Gemini CLI, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Pour se connecter à un serveur MCP distant, le client MCP doit connaître l'URL du serveur MCP distant.

Dans votre application d'IA, recherchez un moyen de vous connecter à un serveur MCP distant. Vous êtes invité à saisir des informations sur le serveur, comme son nom et son URL.

Pour le serveur MCP du catalogue de connaissances, saisissez les informations requises suivantes :

Nom du serveur : serveur MCP du catalogue de connaissances
URL du serveur ou point de terminaison : https://dataplex.googleapis.com/mcp
Transport : HTTP
Informations d'authentification : selon la méthode d'authentification que vous souhaitez utiliser, vous pouvez saisir vos identifiants Google Cloud , votre ID client et votre code secret OAuth, ou l'identité et les identifiants d'un agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
Champ d'application OAuth : champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lorsque vous vous connectez au serveur MCP du catalogue de connaissances.

Pour obtenir des conseils spécifiques à l'hôte sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez les articles suivants :

Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :

Outils disponibles

Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP du catalogue de connaissances, consultez la référence MCP du catalogue de connaissances.

Outils de liste

Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant du catalogue de connaissances. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

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

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

Exemples de cas d'utilisation

Voici un exemple de cas d'utilisation pour le serveur MCP du catalogue de connaissances :

Localisez les entrées du catalogue de connaissances qui correspondent à vos critères de recherche dans un projet ou une organisation spécifiques.

Exemples de requêtes

"Trouve tous les ensembles de données liés à customer churn and retention dans ton organisation pour analyser le comportement des clients."
"Recherche toutes les tables BigQuery liées à marketing campaigns dans le projet marketing-analytics-prod."
"Liste tous les produits de données dans test-project qui ont l'ensemble de données test_dp comme ressource"
"Comment puis-je accéder à test_dp dataset à l'aide des produits de données ?"
"Crée un produit de données dans test-project dans us-central1. Nommez-le test-data-product et utilisez cloudysanfrancisco@gmail.com comme adresse e-mail du propriétaire.
"Ajoute le groupe d'accès Analyste à l'asset de données test-data-asset dans test-dp et accorde le rôle d'administrateur BigQuery"
"Donne-moi le schéma de l'élément de données test-asset dans le produit de données test-dp"

Configurations de sécurité et de protection facultatives

Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions qui peuvent être effectuées avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques,Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables permettant de contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou votre projet Google Cloud .

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de MCP, consultez Sécurité et sûreté de l'IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un serviceGoogle Cloud conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il fonctionne en analysant de manière proactive les requêtes et les réponses des LLM, en protégeant contre divers risques et en favorisant les pratiques d'IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou chez des fournisseurs de cloud externes, Model Armor peut vous aider à prévenir les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.

Model Armor n'est disponible que dans certaines régions. Si Model Armor est activé pour un projet et qu'un appel à ce projet provient d'une région non prise en charge, Model Armor effectue un appel multirégional. Pour en savoir plus, consultez Emplacements de Model Armor.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

Activer l'API Model Armor
Rôles requis pour activer les API
Pour activer les API, vous avez besoin du rôle IAM Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), qui contient l'autorisation serviceusage.services.enable. Découvrez comment attribuer des rôles.
Activer l'API
Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

Dans la console Google Cloud , activez Cloud Shell.

Activer Cloud Shell

En bas de la console Google Cloud , une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Remplacez LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection pour les serveurs MCP Google et Google Cloud distants

Pour protéger les appels et les réponses de votre outil MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble cohérent de filtres à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud .

Notez les paramètres suivants :

INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.
ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une application forcée.
MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable – Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs plus faibles peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Si vous souhaitez arrêter d'analyser le trafic Google MCP avec Model Armor, exécutez la commande suivante :

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