El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.
¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?
- Servidores de MCP locales
- Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
- Servidores de MCP remotos
- Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.
Servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google
Los servidores de MCP remotos de Google y Google Cloud tienen las siguientes funciones y beneficios:- Descubrimiento simplificado y centralizado
- Extremos HTTP administrados globales o regionales
- 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 administración disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta la descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.
Antes de comenzar
- Accede a tu cuenta de Google Cloud . 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.
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Habilita la API de Datastream.
Roles obligatorios
Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor MCP remoto de Datastream, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto de Google Cloud :
- hacer llamadas a herramientas de MCP
-
Recursos de Datastream:
Visualizador de Datastream (
roles/datastream.viewer) o administrador de Datastream (roles/datastream.admin)
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 MCP remoto de Datastream. 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 remoto de Datastream:
-
make MCP tool calls -
Recursos de Datastream:
-
datastream.streams.list -
datastream.streams.get -
datastream.streams.run -
datastream.streams.delete
-
También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.
Autenticación y autorización
Los servidores de MCP de Datastream usan 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 los 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. Datastream no acepta claves de API para la autenticación en los servidores de MCP. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.
Permisos de OAuth de MCP de Datastream
OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado está autorizado a realizar una acción específica en un recurso. Si deseas obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.
Datastream tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:
| URI del alcance para gcloud CLI | Descripción |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
Permite el acceso a todos los recursos de Google Cloud , incluido Datastream. |
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 requeridos para Datastream, consulta la API de Datastream.
Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de Datastream
Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear instancias 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 para el 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 Datastream, ingresa la siguiente información según sea necesario:
- Nombre del servidor: Servidor de MCP de Datastream
- URL del servidor o Extremo: datastream.googleapis.com/mcp
- Transporte: HTTP
Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.
Alcance de OAuth: Es el alcance de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectes al servidor de MCP de Datastream.
Para obtener orientación específica de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Orientación específica del cliente.
Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:
Herramientas disponibles
Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Datastream, consulta la referencia de MCP de Datastream.
Herramientas de lista
Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente al servidor de MCP remoto de Datastream. El método tools/list no requiere autenticación.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: datastream.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
Ejemplos de casos de uso
A continuación, se muestran ejemplos de casos de uso para el servidor de MCP de Datastream:
- Enumera, obtén, inicia y borra transmisiones en tu proyecto.
- Enumera los perfiles de conexión para verificar la configuración de conectividad de las fuentes y los destinos.
- Enumera y obtén detalles de objetos de transmisión específicos para hacer un seguimiento del progreso y el estado de la replicación.
- Usa la herramienta
get_operationpara sondear el estado de las operaciones, como iniciar o borrar una transmisión.
Ejemplos de instrucciones:
- "Enumera todas las transmisiones de Datastream en ejecución en el proyecto PROJECT_ID y la ubicación LOCATION".
- "¿Cuál es el estado de la transmisión de Datastream STREAM_ID en LOCATION?"
- "Inicia la transmisión de Datastream STREAM_ID en LOCATION".
- "Enumera los objetos que replica la transmisión
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/streams/STREAM_ID". - "Verifica el estado de replicación de la tabla de origen TABLE_NAME en el flujo
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/streams/STREAM_ID".
En las instrucciones, reemplaza lo siguiente:
- PROJECT_ID por el identificador de tu proyecto de Google Cloud .
- LOCATION con la ubicación de tu proyecto de Google Cloud
- STREAM_ID por el identificador de tu flujo de Datastream
- TABLE_NAME por el nombre de tu tabla de origen
Configuraciones opcionales de seguridad
La MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la gran 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 organización o proyecto de Google Cloud.
Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de la MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.
Usa Model Armor
Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando 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.
Habilita Model Armor
Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.
Console
Habilita la API de Model Armor.
Roles necesarios para habilitar las APIs
Para habilitar 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 más información para otorgar roles.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:
En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.
En la parte inferior de la consola de Google Cloud , 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.
-
Ejecuta el siguiente comando 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
LOCATIONpor la región en la que quieres usar Model Armor.
Configura la protección para los servidores de MCP remotos y de Google Google Cloud
Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo 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 herramientas de MCP dentro del proyecto.
Configura un ajuste mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor.
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 proyecto de Google Cloud .
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 las respuestas que coinciden con los filtros.ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro 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 ID del proyecto Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración de límite de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.
La configuración general y la configuración mínima de Model Armor pueden afectar a más que solo el MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.
Controla el uso del MCP con políticas de IAM de rechazo
Las políticas de denegación de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los Google Cloud servidores de MCP remotos. Configura estas políticas para bloquear el acceso no deseado a las herramientas de MCP.
Por ejemplo, puedes denegar o permitir el acceso según lo siguiente:
- La entidad principal
- Propiedades de herramientas, como solo lectura
- ID de cliente de OAuth de la aplicación
Para obtener más información, consulta Controla el uso del MCP con Identity and Access Management.
¿Qué sigue?
- Lee la documentación de referencia del MCP de Datastream.
- Obtén más información sobre los servidores MCP de Google Cloud.