Utilizza il server MCP remoto Cloud Quotas

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Cloud Quotas per connetterti alle applicazioni AI, tra cui Gemini CLI, ChatGPT, Claude e le applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP remoto di Cloud Quotas ti consente di visualizzare e modificare in modo sicuro i valori e le preferenze delle quote in modo dinamico dalla tua applicazione AI. Google Cloud Il server MCP remoto di Cloud Quotas viene abilitato quando abiliti l'API Cloud Quotas.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o gli agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.

Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?

Server MCP locali
In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti
Vengono eseguiti sull'infrastruttura del servizio e offrono un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client MCP AI e il server MCP. Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.

Server MCP di Google e Google Cloud remoti

I server MCP di Google e Google Cloud remoti hanno le seguenti funzionalità e vantaggi:

  • Rilevamento semplificato e centralizzato
  • Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
  • Autorizzazione granulare
  • Sicurezza di prompt e risposte facoltativa con la protezione Model Armor
  • Logging di audit centralizzato

Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo Google Cloud account. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Cloud Quotas 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

  5. 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

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Cloud Quotas 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

    8.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud Quotas, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di Cloud Quotas:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud Quotas. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP di Cloud Quotas sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Esegui chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call
  • Visualizza le quote: cloudquotas.quotas.get
  • Aggiorna le preferenze delle quote:
    • cloudquotas.quotaPreferences.create
    • cloudquotas.quotaPreferences.update

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto di Cloud Quotas utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull' autenticazione, consulta Autenticati ai server MCP.

Ambiti OAuth MCP di Cloud Quotas

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Cloud Quotas ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

URI dell'ambito per gcloud CLI Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/cloudquotas.readonly Consente solo l'accesso per la lettura dei dati.
https://www.googleapis.com/auth/cloudquotas Consente l'accesso per leggere e modificare i dati.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP di Cloud Quotas

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.

Nell'applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di Cloud Quotas, inserisci le seguenti informazioni, se necessario:

  • Nome server: server MCP di Cloud Quotas
  • URL server o endpoint: https://cloudquotas.googleapis.com/mcp
  • Trasporto: HTTP
  • Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticare, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client OAuth e il client secret oppure un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull' autenticazione, consulta Autenticati ai server MCP.
  • Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare quando ti connetti al server MCP di Cloud Quotas.

Per indicazioni specifiche per l'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, consulta Indicazioni specifiche per il client.

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

Strumenti disponibili

Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP di Cloud Quotas, consulta il riferimento MCP di Cloud Quotas.

Elenca gli strumenti

Utilizza l'ispettore MCP per elencare gli strumenti o invia una tools/list richiesta HTTP direttamente al server MCP remoto di Cloud Quotas. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso per il server MCP di Cloud Quotas:

  • Controllo dello stato delle quote: chiedi all'agente di "Controllare il valore attuale della quota di Compute in us-central1".
  • Modifica delle preferenze delle quote: chiedi all'agente di "Richiedere un aumento della quota di GPU NVIDIA L4 in us-central1 a 16".

Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa della vasta gamma di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua Google Cloud organizzazione o nel tuo progetto.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizza Model Armor

Model Armor è un Google Cloud servizio progettato per migliorare la sicurezza e la sicurezza delle applicazioni AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando le pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider di servizi cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare in modo coerente le policy di sicurezza dell'AI nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. In questo modo, le informazioni sensibili potrebbero essere esposte nei log.

Abilita Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

  1. Abilita l'API Model Armor.

    Ruoli necessari per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che contiene l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

    Abilitare l'API

  2. Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.

gcloud

Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:

  1. Nella Google Cloud console, attiva Cloud Shell.

    Attiva Cloud Shell

    Nella parte inferiore della Google Cloud console, viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già inclusa e installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

  2. Esegui il comando seguente per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    Sostituisci LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configura la protezione per i server MCP di Google e Google Cloud remoti

Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano al progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte degli strumenti MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configura le impostazioni di base di Model Armor.

Consulta il seguente comando di esempio:

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"}]'

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .

Tieni presente le seguenti impostazioni:

  • INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti del server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
  • ENABLED: l'impostazione che abilita un filtro o un'applicazione.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di attendibilità per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero comportare un maggior numero di falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di attendibilità di Model Armor.

Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui il comando seguente:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l' Google Cloud ID progetto. Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico del server MCP di Google.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su più di un solo MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sull'analisi del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.

Controlla l'utilizzo di MCP con le policy di negazione di Identity and Access Management

Le policy di negazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud i server MCP remoti. Configura queste policy per bloccare l'accesso indesiderato agli strumenti MCP.

Ad esempio, puoi negare o consentire l'accesso in base a:

  • L'entità
  • Proprietà dello strumento come di sola lettura
  • L'ID client OAuth dell'applicazione

Per saperne di più, consulta Controlla l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

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