使用知识目录远程 MCP 服务器

本文档介绍了如何使用 Knowledge Catalog 远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器连接到 Gemini CLI、ChatGPT、Claude 和您正在开发的自定义应用等 AI 应用。知识目录远程 MCP 服务器可让您与知识目录进行交互。您可以发现数据资产、搜索元数据和检索条目详细信息。。

启用 Dataplex API 后，Dataplex API 远程 MCP 服务器也会启用。

Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器

Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器具有以下功能和优势：

简化、集中化的发现。
托管式全球或区域 HTTP 端点。
精细授权。
借助 Model Armor 保护，可选择性地确保提示和回答的安全性。
集中式审核日志记录。

如需了解其他 MCP 服务器，以及适用于 Google Cloud MCP 服务器的安全性和治理控制措施，请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览。

准备工作

登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

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.

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

所需的角色

如需获得使用知识目录 MCP 服务器所需的权限，请让您的管理员为您授予您要使用知识目录 MCP 服务器的项目的以下 IAM 角色：

进行 MCP 工具调用： MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
拥有对知识目录资源的完整访问权限，包括条目、条目组和术语库：Dataplex Catalog Admin (roles/dataplex.catalogAdmin)
如需访问数据产品资源：请参阅使用数据产品所需的角色

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

这些预定义角色包含使用知识目录 MCP 服务器所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：

所需权限

使用知识目录 MCP 服务器需要以下权限：

serviceusage.mcppolicy.get
serviceusage.mcppolicy.update
进行 MCP 工具调用： mcp.tools.call

您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

身份验证和授权

知识目录远程 MCP 服务器使用 OAuth 2.0 协议和 Identity and Access Management (IAM) 进行身份验证和授权。支持所有 Google Cloud 身份用于向 MCP 服务器进行身份验证。

我们建议您为使用 MCP 工具的客服人员创建单独的身份，以便控制和监控对资源的访问权限。如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。

知识目录 MCP OAuth 范围

OAuth 2.0 使用范围和凭证来确定经过身份验证的主账号是否有权对资源执行特定操作。如需详细了解 Google 的 OAuth 2.0 范围，请参阅使用 OAuth 2.0 访问 Google API。

知识目录具有以下 MCP 工具 OAuth 范围：

gcloud CLI 的范围 URI	说明
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-only`	仅允许读取数据。
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write`	允许访问以读取和修改数据。

在工具调用期间访问的资源可能需要额外的范围。如需查看 Knowledge Catalog 所需的范围列表，请参阅 Dataplex API。

配置 MCP 客户端以使用知识目录 MCP 服务器

Claude 或 Gemini CLI 等 AI 应用和代理可以实例化连接到单个 MCP 服务器的 MCP 客户端。AI 应用可以有多个连接到不同 MCP 服务器的客户端。如需连接到远程 MCP 服务器，MCP 客户端必须知道远程 MCP 服务器的网址。

在 AI 应用中，寻找连接到远程 MCP 服务器的方式。系统会提示您输入服务器的详细信息，例如其名称和网址。

对于知识目录 MCP 服务器，请根据需要输入以下内容：

服务器名称：知识目录 MCP 服务器
服务器网址或端点：https://dataplex.googleapis.com/mcp
传输：HTTP
身份验证详细信息：您可以根据所需的身份验证方式，输入 Google Cloud 凭证、OAuth 客户端 ID 和密钥，或代理身份和凭证。如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。
OAuth 范围：您在连接到 Knowledge Catalog MCP 服务器时要使用的 OAuth 2.0 范围。

如需查看有关设置和连接到 MCP 服务器的特定于主机的指导，请参阅以下内容：

如需更一般的指导，请参阅以下资源：

可用的工具

如需查看知识目录 MCP 服务器的可用 MCP 工具的详细信息及其说明，请参阅知识目录 MCP 参考文档。

列出工具

使用 MCP 检查器列出工具，或直接向知识目录远程 MCP 服务器发送 tools/list HTTP 请求。tools/list 方法不需要进行身份验证。

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

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

应用场景示例

以下是知识目录 MCP 服务器的示例用例：

在指定项目或组织中查找符合搜索条件的知识目录条目。

示例提示

“查找组织中与 customer churn and retention 相关的所有数据集，以分析客户行为。”
“在 marketing-analytics-prod 项目中搜索与 marketing campaigns 相关的所有 BigQuery 表。”
“列出 test-project 中将数据集 test_dp 作为资源的所有数据产品”
“如何使用数据产品访问 test_dp dataset”
“在 us-central1 中于 test-project 内创建数据产品。将其命名为 test-data-product，并使用 cloudysanfrancisco@gmail.com 作为所有者电子邮件地址。
向 test-dp 中的数据资产 test-data-asset 添加分析师访问权限群组，并授予 BigQuery Admin 角色
“获取数据产品 test-dp 中数据资产 test-asset 的架构”

可选的安全配置

由于 MCP 工具可执行各种操作，因此 MCP 会引发新的安全风险和注意事项。为了最大限度地降低这些风险并进行管理，Google Cloud 提供了默认政策和可自定义的政策，用于控制 MCP 工具在 Google Cloud 组织或项目中的使用。

如需详细了解 MCP 安全性和治理，请参阅 AI 安全性。

使用 Model Armor

Model Armor 是一项Google Cloud 服务，旨在增强 AI 应用的安全性。它通过主动筛选 LLM 提示和回答来防范各种风险，并支持 Responsible AI 实践。无论您是在云环境还是外部云服务提供商中部署 AI，Model Armor 都能帮助您防止恶意输入、验证内容安全性、保护敏感数据、保持合规性，并在各种 AI 环境中以一致的方式实施 AI 安全政策。

Model Armor 仅在特定区域位置提供。如果为项目启用了 Model Armor，并且对该项目的调用来自不受支持的区域，则 Model Armor 会进行跨区域调用。如需了解详情，请参阅 Model Armor 位置。

启用 Model Armor

您必须先启用 Model Armor API，然后才能使用 Model Armor。

控制台

启用 Model Armor API。
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有 Service Usage Admin IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，该角色包含 serviceusage.services.enable 权限。了解如何授予角色。
启用 API
选择要启用 Model Armor 的项目。

gcloud

在开始之前，请使用 Google Cloud CLI 和 Model Armor API 按照以下步骤操作：

在 Google Cloud 控制台中，激活 Cloud Shell。

激活 Cloud Shell

Cloud Shell 会话随即会在 Google Cloud 控制台的底部启动，并显示命令行提示符。Cloud Shell 是一个已安装 Google Cloud CLI 且已为当前项目设置值的 Shell 环境。该会话可能需要几秒钟时间来完成初始化。
运行以下命令，为 Model Armor 服务设置 API 端点。
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
将 LOCATION 替换为您要使用 Model Armor 的区域。

为 Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器配置保护

为了帮助保护 MCP 工具调用和响应，您可以使用 Model Armor 下限设置。下限设置用于定义适用于整个项目的最低安全过滤条件。此配置会对项目中的所有 MCP 工具调用和响应应用一组一致的过滤条件。

设置启用了 MCP 清理功能的 Model Armor 下限设置。如需了解详情，请参阅配置 Model Armor 底价设置。

请参阅以下示例命令：

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"}]'

请将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID。

请注意以下设置：

INSPECT_AND_BLOCK：用于检查 Google MCP 服务器的内容并屏蔽与过滤器匹配的提示和响应的强制执行类型。
ENABLED：用于启用过滤或强制执行的设置。
MEDIUM_AND_ABOVE：Responsible AI - Dangerous 过滤设置的置信度。您可以修改此设置，但较低的值可能会导致出现更多假正例。如需了解详情，请参阅 Model Armor 置信度级别。

禁止使用 Model Armor 扫描 MCP 流量

如果您想停止使用 Model Armor 扫描 Google MCP 流量，请运行以下命令：

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

将 PROJECT_ID 替换为 Google Cloud 项目 ID。

Model Armor 不会扫描项目中的 MCP 流量。

使用 IAM 拒绝政策控制 MCP 使用情况

Identity and Access Management (IAM) 拒绝政策有助于保护 Google Cloud 远程 MCP 服务器。配置这些政策以阻止不需要的 MCP 工具访问。

例如，您可以根据以下条件拒绝或允许访问：

主账号
工具属性（例如只读）
应用的 OAuth 客户端 ID

如需了解详情，请参阅使用 Identity and Access Management 控制 MCP 的使用。

后续步骤

阅读 Knowledge Catalog MCP 参考文档。
详细了解 Google Cloud MCP 服务器。