借助 Developer Connect 远程 MCP 服务器，您的 AI 应用和编码辅助工具可以使用一套适用于 GitHub、GitHub Enterprise、GitLab 和 GitLab Enterprise 的工具，来处理您已关联到 Developer Connect 的源代码库。智能体可以读取提交、差异、追溯和拉取请求，以及打开、评论和更新拉取请求，而无需 SCM 凭证。 当您启用 Developer Connect API 时，Developer Connect 远程 MCP 服务器也会启用。
Model Context Protocol (MCP) 规范了大语言模型 (LLM) 以及 AI 应用或智能体与外部数据源的连接方式。借助 MCP 服务器，您可以使用其工具、资源和提示来执行操作，并从其后端服务获取更新后的数据。
本地 MCP 服务器和远程 MCP 服务器有何区别？
- 本地 MCP 服务器
- 通常在本地机器上运行，并使用标准输入和输出流 (stdio) 在同一设备上的服务之间进行通信。
- 远程 MCP 服务器
- 在服务的基础设施上运行，并向 AI 应用提供 HTTP 端点，以便在 AI MCP 客户端和 MCP 服务器之间进行通信。如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 架构。
无状态核心
在 MCP 版本 2026-07-28 中，MCP 从双向有状态协议更改为无状态协议。每个 MCP 请求都是自描述的，可以使用标头进行路由。不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id，因为每个请求都包含 HTTP 标头或 _meta 参数中所需的所有信息。MCP 服务器可以通过多轮请求 (MRTR) 请求工具所需的其他信息。
为了在不解析请求正文的情况下帮助路由和处理请求，需要一些 MCP 标头，包括：
- MCP 规范要求的标头，例如协议版本标头和标准请求标头。
- 由 MCP 服务器定义的自定义标头。这些标头会使用
x-mcp-header属性从工具的输入架构镜像到 HTTP 标头中。例如，MCP 服务器可能会定义一个自定义标头，用于指定 Google Cloud 区域或项目 ID。
如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 版本 2026-07-28 规范和主要变更。
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：- 集中式简化发现
- 托管式全球或区域 HTTP 端点
- 细粒度授权
- 可选的提示和回答安全功能，由 Model Armor 提供保护
- 集中式审核日志记录
如需了解其他 MCP 服务器以及 Google Cloud MCP 服务器可用的安全和治理控制措施，请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览。
准备工作
您必须与源代码管理 (SCM) 提供商建立 Developer Connect 连接，并为代码库创建 Git 代码库链接，然后才能使用 Developer Connect MCP 服务器处理代码库。
所需的角色
如需获得使用 Developer Connect MCP 服务器所需的权限，请让管理员向您授予对包含 Developer Connect 连接的项目的以下 IAM 角色：
-
进行 MCP 工具调用：MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
列出连接和 Git 代码库链接：Developer Connect Viewer (
roles/developerconnect.viewer) -
读取提交、差异、追溯和拉取请求，以及打开、评论和修改拉取请求（预览版期间仅限已获批准的项目）：Developer Connect User (
roles/developerconnect.user) -
创建连接和 Git 代码库链接：Developer Connect Admin (
roles/developerconnect.admin)
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。
这些预定义角色可提供使用 Developer Connect 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
如需使用 Developer Connect MCP 服务器，需要以下权限：
-
进行 MCP 工具调用：
mcp.tools.call
身份验证和授权
Developer Connect 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。Developer Connect MCP 服务器需要一个主账号来进行 Identity and Access Management (IAM) 控制，并且不接受 API 密钥。我们建议您为使用 MCP 工具的智能体创建单独的身份，以便控制和监控对资源的访问。
MCP 服务器绝不会向智能体返回 SCM 令牌或其他凭证。 Developer Connect 使用每个连接存储的凭据来调用 SCM 提供方。如需限制代理可以使用的代码库，请针对特定连接授予角色，或使用标记和拒绝政策。
如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。
Developer Connect 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。
Developer Connect 具有以下 MCP 工具 OAuth 范围：
| Google Cloud CLI 的范围 URI | 说明 |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
拥有对所有 Google Cloud 资源的完整访问权限。 |
在工具调用期间访问的资源可能需要额外的权限。如需查看 Developer Connect 所需的角色和权限列表，请参阅使用 IAM 进行访问权限控制。
将 MCP 客户端配置为使用 Developer Connect MCP 服务器
Claude 或 Antigravity 等 AI 应用和智能体可以实例化连接到单个 MCP 服务器的 MCP 客户端。一个 AI 应用可以有多个连接到不同 MCP 服务器的客户端。如果您的应用未在特定于客户端的指南中列出，则可以使用以下信息从大多数应用进行连接。- 服务器名称：Developer Connect MCP 服务器
- 服务器网址或端点：
https://developerconnect.googleapis.com/mcp。Developer Connect MCP 服务器仅在全局端点上可用。 - 传输：可流式传输的 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：连接到 Developer Connect MCP 服务器时要使用的 OAuth 2.0 范围。
如需了解更宽泛的指南，请参阅以下资源：
可用工具
如需查看 Developer Connect MCP 服务器的可用 MCP 工具的详细信息及其说明，请参阅 Developer Connect MCP 参考文档。
大多数工具都采用 Git 代码库链接的资源名称，格式为 projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID。智能体可以使用 list-connections 和 list-repo-links 工具找到该信息。
默认情况下，fetch-repo-commit 和 diff-repo-commit 工具仅返回文件路径和更改状态。如需同时返回逐行更改，请传递 path_filters，例如针对所有文件传递 ["**"]。
列出工具
使用 MCP Inspector 列出工具，或直接向 Developer Connect 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。
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"
}'
应用场景示例
将 AI 智能体或 IDE 助理连接到 Developer Connect MCP 服务器后，您可以使用自然语言查看和更改各个 SCM 提供商的代码。
您可以将 Developer Connect MCP 服务器用于以下应用场景：
- 审核更改：让智能体读取两个分支或提交之间的提交和差异，并对其进行总结或审核。
- 调查代码历史记录：查找哪些提交更改了文件的特定行，并阅读其提交消息。
- 自动执行拉取请求工作流：打开拉取请求、添加讨论和内嵌审核评论，以及更新或关闭拉取请求。在预览版期间，此用例仅适用于已获批准的项目。
示例提示
以下是您可以与关联的 AI 应用搭配使用的示例提示：
- 总结更改：“总结
https://github.com/my-org/my-repo中main和feature/login之间的差异。” - 审核拉取请求：“列出
my-repo中拉取请求 #42 更改的文件，并指出缺少错误处理的任何函数。” - 跟踪一行：“谁在
main上最后更改了service.go的第 10 行到第 20 行，为什么？”
以下提示使用的工具在预览版期间仅适用于已获批准的项目：
- 打开拉取请求：“在
my-repo中打开从feature/login到main的拉取请求，标题为‘添加登录页面’。” - 对拉取请求发表评论：“在拉取请求 #42 中
auth.go的第 45 行添加内嵌评论，建议改进错误处理。”
可选的安全和防护配置
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 提供了默认设置和可自定义的政策，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。
启用 Model Armor 并启用日志记录后，Model Armor 会记录整个载荷。这可能会在日志中泄露敏感信息。
MCP 请求路由到 Model Armor
Developer Connect MCP 服务器仅在全球端点上可用，该端点使用跨辖区路由。启用 Model Armor 后，MCP 服务器始终会向 Model Armor 发送请求和响应。如需详细了解其他 MCP 服务器的行为，请参阅 Model Armor 支持的产品。工具响应通常包含源代码和差异。Sensitive Data Protection 去标识化可能会更改代码中的标识符，从而导致差异无效。如果您的智能体需要处理代码，请考虑在 Developer Connect 的 Model Armor 配置中停用 Sensitive Data Protection，并使用提示注入和越狱检测、恶意网址检测以及 Responsible AI 过滤条件。
启用 Model Armor
您必须先启用 Model Armor API，然后才能使用 Model Armor。
控制台
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。
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 MCP 服务器配置保护措施
为帮助保护 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。此配置会将一组一致的过滤条件应用于项目中的所有 MCP 工具调用和响应。
设置 Model Armor 下限设置，并启用 MCP 清理功能。如需了解详情，请参阅配置 Model Armor 下限设置。
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：一种强制执行类型，用于检查 Google MCP 服务器的内容，并屏蔽与过滤条件匹配的提示和回答。ENABLED：启用过滤条件或强制执行的设置。MEDIUM_AND_ABOVE：Responsible AI - 危险过滤条件设置的置信度。您可以修改此设置，但较低的值可能会导致更多假正例。如需了解详情，请参阅 Model Armor 置信度。
禁止使用 Model Armor 扫描 MCP 流量
如需阻止 Model Armor 根据项目的下限设置自动扫描进出 Google MCP 服务器的流量，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 不会自动将此项目的下限设置中定义的规则应用于任何 Google MCP 服务器流量。
Model Armor 底价设置和常规配置不仅会影响 MCP，还会影响其他方面。由于 Model Armor 与 Vertex AI 等服务集成，因此您对下限设置所做的任何更改都可能会影响所有集成服务（而不仅仅是 MCP）的流量扫描和安全行为。
使用 IAM 政策控制 MCP 的使用
Identity and Access Management (IAM) 拒绝政策和允许政策可帮助您保护 Google Cloud 和 Google MCP 服务器。
您可以组合使用多个条件，根据以下条件允许或拒绝访问，从而构建自定义安全和治理政策：
- 主账号。
- 工具属性，例如只读属性。
- 服务名称或工具名称。
- 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
- 查看 Developer Connect MCP 参考文档。
- 详细了解 Google Cloud MCP 服务器。
- 详细了解如何使用 IAM 进行访问权限控制。