Utilizza il server MCP remoto Filestore

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Filestore per connettersi ad applicazioni AI, tra cui Gemini CLI, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP remoto di Filestore ti consente di eseguire il provisioning e gestire l'archiviazione di file ad alte prestazioni direttamente dalla tua applicazione AI. Puoi creare e scalare dinamicamente le istanze, monitorare le operazioni e configurare la protezione dei dati tramite backup e snapshot pianificati utilizzando il linguaggio naturale. Il server MCP remoto Filestore viene abilitato quando abiliti l'API Filestore.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o 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
Viene eseguito sull'infrastruttura del servizio e offre un endpoint HTTP alle applicazioni di AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.

Google e Google Cloud server MCP remoti

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

  • Rilevamento semplificato e centralizzato
  • Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
  • Autorizzazione granulare
  • Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor
  • Audit log 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 account Google Cloud . 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 workload.

  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 Filestore 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 Filestore 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 Filestore, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP Filestore:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
  • Accesso completo alle risorse Filestore: File Admin (roles/file.admin)

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 Filestore. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP Filestore sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call
  • Concede l'accesso completo alle risorse Filestore e consente di assegnare ruoli IAM Filestore: file.admin

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

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto Filestore 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 Autenticarsi sui server MCP.

Ambiti OAuth MCP di Filestore

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

Filestore ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

URI dell'ambito per gcloud CLI Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/cloud-filer Autenticarsi con il server MCP remoto Filestore

Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata allo strumento. Per visualizzare un elenco degli ambiti richiesti per Filestore, consulta API Filestore.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Filestore

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Gemini CLI, possono creare 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. Per connettersi a un server MCP remoto, il client MCP deve conoscere l'URL del server MCP remoto.

Nella tua applicazione AI, cerca un modo per connetterti a un server MCP remoto. Ti viene chiesto di inserire i dettagli del server, ad esempio il nome e l'URL.

Per il server MCP Filestore, inserisci quanto segue come richiesto:

  • Nome server: server MCP Filestore
  • URL del server o endpoint: https://file.googleapis.com/mcp
  • Trasporto: HTTP
  • Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client e il client secret OAuth o un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
  • Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per connetterti al server MCP Filestore.

Per indicazioni specifiche per l'host sulla configurazione e la connessione al server MCP, vedi quanto segue:

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 Filestore, consulta il riferimento a MCP Filestore.

Strumenti per le liste

Utilizza lo strumento di controllo MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di Filestore. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso di esempio per il server MCP Filestore:

  • "Crea un'istanza Filestore SERVICE_TIER denominata INSTANCE_ID nel progetto PROJECT_ID e nella zona ZONE_ID con una capacità di 1 TiB sulla rete NETWORK."
  • "Elenca tutte le mie istanze Filestore in REGION_ID e mostra il loro stato attuale e i livelli di archiviazione in una tabella.
  • "Scatta uno snapshot SNAPSHOT_ID dell'istanza Filestore INSTANCE_ID nella zona ZONE_ID."

Nei prompt, sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .
  • SERVICE_TIER con il livello di servizio Filestore scelto
  • INSTANCE_ID con l'ID istanza Filestore.
  • ZONE_ID con la zona in cui è stato eseguito il deployment dell'istanza. Ad esempio, us-central1-a.
  • REGION_ID con la regione in cui viene eseguito il deployment dell'istanza. Ad esempio, us-central1.
  • NETWORK con il nome della rete Filestore.

Configurazioni di sicurezza facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà 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 organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.

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

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona controllando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia implementando l'AI nel tuo ambiente cloud o in provider 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 tue norme di sicurezza dell'AI nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili 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 richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include 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 console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

    Attiva Cloud Shell

    Nella parte inferiore della console Google Cloud 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 installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

  2. Esegui questo comando 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.

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

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 vengono applicati 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 attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.

Vedi 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 per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
  • ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o l'applicazione.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.

Disabilitare 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 questo comando:

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

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

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

Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri di negazione IAM

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

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

  • Il preside
  • Proprietà dello strumento come sola lettura
  • L'ID client OAuth dell'applicazione

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

Passaggi successivi