Usa el servidor de MCP de Developer Connect

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Developer Connect para conectarte con aplicaciones de IA, como Antigravity, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que estás desarrollando. Puedes usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Developer Connect para conectarte con aplicaciones de IA, como Antigravity, ChatGPT, Claude y aplicaciones personalizadas que tú o tu organización estén desarrollando.

El servidor de MCP remoto de Developer Connect permite que tus aplicaciones de IA y asistentes de programación trabajen con los repositorios de código fuente que vinculaste a Developer Connect, con un conjunto de herramientas que funciona de la misma manera para GitHub, GitHub Enterprise, GitLab y GitLab Enterprise. Los agentes pueden leer confirmaciones, diferencias, culpas y solicitudes de extracción, y abrir, comentar y actualizar solicitudes de extracción, sin necesidad de credenciales de SCM. El servidor de MCP remoto de Developer Connect se habilita cuando habilitas la API de Developer Connect.

El Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o 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 estándar y salida (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.

Núcleo sin estado

Con la versión 2026-07-28 del MCP, el MCP cambia de un protocolo bidireccional con estado a un protocolo sin estado. Cada solicitud de MCP se describe a sí misma y se puede enrutar con encabezados. No es necesario el protocolo de enlace initialize/initialized ni Mcp-Session-Id, ya que cada solicitud incluye toda la información necesaria en los encabezados HTTP o el parámetro _meta. Los servidores de MCP pueden solicitar información adicional que requiere una herramienta a través de solicitudes de ida y vuelta múltiples (MRTR).

Para ayudar a enrutar y procesar las solicitudes sin analizar el cuerpo de la solicitud, se requieren algunos encabezados de MCP, incluidos los siguientes:

Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta la especificación y los cambios clave de la versión 2026-07-28 de MCP.

Servidores de MCP remotos de Google y Google Cloud

Los servidores de MCP remotos de Google y Google Cloud tienen las siguientes características y beneficios:

  • Descubrimiento simplificado y centralizado
  • Extremos HTTP globales o regionales administrados
  • Autorización detallada
  • Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con la 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

Antes de poder usar el servidor de MCP de Developer Connect para trabajar con un repositorio, debes tener una conexión de Developer Connect con tu proveedor de administración de código fuente (SCM) y un vínculo al repositorio de Git para el repositorio.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Developer Connect, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto que contiene tus conexiones de Developer Connect:

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 de MCP de Developer Connect. 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 de Developer Connect:

  • Realiza llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

El servidor de MCP remoto de Developer Connect usa el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Todas las identidades deGoogle Cloud son compatibles con la autenticación en los servidores de MCP.

El servidor de MCP de Developer Connect requiere una principal para el control de Identity and Access Management (IAM) y no acepta claves de API. Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP para que puedas controlar y supervisar el acceso a los recursos.

El servidor de MCP nunca devuelve tokens de SCM ni otras credenciales al agente. Developer Connect usa las credenciales almacenadas con cada conexión para llamar al proveedor de SCM. Para limitar los repositorios que puede usar un agente, otorga roles en conexiones específicas o usa etiquetas y políticas de denegación.

Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autentícate en servidores de MCP.

Permisos de OAuth de MCP de Developer Connect

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado tiene autorización para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Developer Connect tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI de permiso para Google Cloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Acceso completo a todos los recursos de Google Cloud .

Es posible que se requieran permisos adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los roles y permisos necesarios para Developer Connect, consulta Control de acceso con IAM.

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de Developer Connect

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear una instancia de un cliente de MCP que se conecte a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conecten a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica del cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.
  • Nombre del servidor: Servidor de MCP de Developer Connect
  • URL del servidor o Extremo: https://developerconnect.googleapis.com/mcp. El servidor de MCP de Developer Connect solo está disponible en el extremo global.
  • Transport: Streamable HTTP
  • Detalles de autenticación: Según cómo quieras autenticarte, puedes ingresar tus credenciales de Google Cloud , tu ID de cliente de OAuth y el secreto, o una identidad y credenciales de agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autentícate en servidores de MCP.
  • Permiso de OAuth: Es el permiso de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectes al servidor de MCP de Developer Connect.
Para obtener orientación específica de la aplicación sobre cómo configurar un servidor de MCP y conectarse a él, 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 Developer Connect, consulta la referencia de MCP de Developer Connect.

La mayoría de las herramientas toman el nombre del recurso de un vínculo de repositorio de Git, en el formato projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID. Un agente puede encontrarlo con las herramientas list-connections y list-repo-links.

De forma predeterminada, las herramientas fetch-repo-commit y diff-repo-commit solo devuelven rutas de acceso de archivos y estados de cambio. Para que también se muestren los cambios línea por línea, pasa path_filters, por ejemplo, ["**"] para todos los archivos.

Herramientas de listas

Usa el inspector de MCP para enumerar las herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente al servidor de MCP remoto de Developer Connect. El método tools/list no requiere autenticación.

curl -X POST https://developerconnect.googleapis.com/mcp \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list"
    }'

Ejemplos de casos de uso

Conectar un agente de IA o un asistente de IDE al servidor de MCP de Developer Connect te permite revisar y cambiar el código en los proveedores de SCM con lenguaje natural.

Puedes usar el servidor de MCP de Developer Connect para los siguientes casos de uso:

  • Revisa los cambios: Permite que un agente lea las confirmaciones y las diferencias entre dos ramas o confirmaciones, y las resuma o revise.
  • Investiga el historial de código: Busca qué confirmaciones cambiaron líneas específicas de un archivo y lee sus mensajes de confirmación.
  • Automatiza los flujos de trabajo de solicitud de extracción: Abre solicitudes de extracción, agrega comentarios de debate y revisión intercalados, y actualiza o cierra solicitudes de extracción. Durante la versión preliminar, este caso de uso solo está disponible para los proyectos aprobados.

Ejemplos de instrucciones

A continuación, se incluyen ejemplos de instrucciones que puedes usar con tu aplicación de IA conectada:

  • Resume un cambio: "Resume la diferencia entre main y feature/login en https://github.com/my-org/my-repo".
  • Revisa una solicitud de extracción: "Enumera los archivos modificados en la solicitud de extracción n° 42 en my-repo y señala cualquier función a la que le falte el manejo de errores".
  • Traza una línea: "¿Quién cambió por última vez las líneas 10 a 20 de service.go el main y por qué?"

En las siguientes instrucciones, se usan herramientas que, durante la versión preliminar, solo están disponibles para los proyectos aprobados:

  • Abre una solicitud de extracción: "Abre una solicitud de extracción de feature/login a main en my-repo con el título 'Agregar página de acceso'".
  • Comenta una solicitud de extracción: "Agrega un comentario intercalado en la línea 45 de auth.go en la solicitud de extracción #42 para sugerir un mejor manejo de errores".

Parámetros de configuración de seguridad opcionales

El MCP presenta nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la gran variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas del 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 MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es un servicio de Google Cloud 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 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.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

El servidor de MCP de Developer Connect solo está disponible en el extremo global, que usa el enrutamiento entre jurisdicciones. Cuando habilitas Model Armor, el servidor de MCP siempre envía solicitudes y respuestas a Model Armor. Para obtener más información sobre el comportamiento de otros servidores de MCP, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Las respuestas de las herramientas suelen contener código fuente y diferencias. La desidentificación de Sensitive Data Protection puede cambiar los identificadores en el código, lo que invalida las diferencias. Si tus agentes trabajan con código, considera dejar desactivada Sensitive Data Protection en tu configuración de Model Armor para Developer Connect y usa la detección de inyección de instrucciones y jailbreak, la detección de URLs maliciosas y los filtros de IA responsable.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

  1. Habilita la API de Model Armor si aún no está habilitada.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las 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 obtenerlo a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. 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:

  1. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

    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.

  2. Ejecuta el comando siguiente 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 LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP

Para ayudar a proteger las llamadas a la herramienta y las respuestas 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 las herramientas de MCP dentro del proyecto.

Establece un parámetro de configuración mínima de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros mínimos 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 de medidas por incumplimiento 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 una aplicación de política.
  • 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 de base 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 de Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración de base de este proyecto a ningún tráfico del servidor de MCP de Google.

La configuración mínima y general de Model Armor puede afectar más que solo el MCP. Debido a que Model Armor se integra en 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 MCP.

Controla el uso de MCP con políticas de IAM

Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los servidores de MCP de Google y de Google Cloud .

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y administración personalizadas, ya que puedes permitir o denegar el acceso según lo siguiente:

  • La principal.
  • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
  • El nombre del servicio o de la herramienta.
  • Es el ID de cliente de OAuth de la aplicación.

Para obtener más información, consulta Controla el uso de MCP con Identity and Access Management.

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