Remote-MCP-Server von Firestore verwenden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-Server für das Model Context Protocol (MCP) von Firestore verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server von Firestore können Sie über Ihre KI-Anwendung mit Dokumenten interagieren, die in einer Firestore-Datenbank gespeichert sind. Der Remote-MCP-Server von Firestore wird aktiviert, wenn Sie die Firestore API aktivieren.

Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten eine Verbindung zu externen Datenquellen herstellen. Mit MCP-Servern können Sie ihre Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Back-End-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server
werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standardeingabe- und ‑ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server
werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Hinweis

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  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. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

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

  5. Enable the Cloud Firestore 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

  6. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  7. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  8. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  9. 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

  10. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

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

  12. Enable the Cloud Firestore 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

  13. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  14. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  15. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init
  16. Wählen Sie eine Firestore-Datenbank im nativen Modus aus oder erstellen Sie eine. Nur Datenbanken im nativen Modus in der Enterprise- oder Standard-Version unterstützen den Remote-MCP-Server.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Firestore-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwenden des Firestore-MCP-Servers und zum Interagieren mit Firestore-Dokumenten benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Verwenden des Firestore-MCP-Servers und zum Interagieren mit Firestore-Dokumenten erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen , um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen, die erforderlich sind:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Firestore-MCP-Server zu verwenden und mit Firestore-Dokumenten zu interagieren:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
  • Firestore-Dokumente lesen und bearbeiten:
    • datastore.entities.allocateIds
    • datastore.entities.create
    • datastore.entities.delete
    • datastore.entities.get
    • datastore.entities.list
    • datastore.entities.update

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server von Firestore verwendet das OAuth 2.0 -Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) zur Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agenten zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

OAuth-Bereiche für Firestore-MCP

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifizierter Prinzipal berechtigt ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Firestore hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Ihre Daten aufrufen, bearbeiten, konfigurieren und löschen sowie die E‑Mail-Adresse Ihres Google-Kontos sehen. Google Cloud

Für die Ressourcen, auf die bei einem Toolaufruf zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Firestore erforderlichen Bereiche finden Sie unter Firestore API.

MCP-Client für die Verwendung des Firestore-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und -Agenten wie Claude oder Gemini CLI können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. Um eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen, muss der MCP-Client die URL des Remote-MCP-Servers kennen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen. Sie werden aufgefordert, Details zum Server einzugeben, z. B. seinen Namen und seine URL.

Geben Sie für den Firestore-MCP-Server nach Bedarf Folgendes ein:

  • Servername: Firestore-MCP-Server
  • Server-URL oder Endpunkt: https://firestore.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihren Clientschlüssel oder eine Agentenidentität und ‑anmeldedaten eingeben. Google Cloud Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
  • OAuth-Bereich: der OAuth 2.0-Bereich, den Sie verwenden möchten, wenn Sie eine Verbindung zum Firestore MCP-Server herstellen.

Eine hostspezifische Anleitung finden Sie hier:

Allgemeinere Anleitungen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Firestore-MCP-Server finden Sie in der Firestore-MCP-Referenz.

Tools auflisten

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Firestore. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

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

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

Beispiele für Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispiele für Anwendungsfälle und Prompts für den Firestore-MCP-Server:

  • „Welche Tools sind für den Firestore-MCP-Server verfügbar?“
  • „Füge ein Dokument mit der Sammlung „book“ unter meiner Firestore-Datenbank „my-database“ mit dem Google Cloud Projekt „my-project“ mit generierten Buchinformationen hinzu.“
  • „Rufe die Informationen für das Buch mit der ID 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb aus der Buchsammlung ab.“
  • „Aktualisiere das Feld „year“ des Dokuments 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb auf 1995.“
  • „Liste alle Bücher unter der Buchsammlung auf.“
  • „Liste alle Sammlungs-IDs unter dem Stammverzeichnis der Firestore-Datenbank „my-database“ auf.“
  • „Lösche das Dokument 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb unter der Buchsammlung.“
  • „Liste alle Datenbanken unter dem Projekt auf.“
  • „Erstelle eine Firestore Enterprise-Datenbank mit dem MongoDB-Kompatibilitätsmodus in nam5.“
  • „Liste alle Indexeinträge für die Sammlungsgruppe „users“ auf.“

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da Sie mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen ausführen können. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, Google Cloud bietet Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud Organisation oder Ihrem Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur MCP-Sicherheit und ‑Governance finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Google Cloud Dienst, der die Sicherheit und Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und verantwortungsbewusste KI-Praktiken zu unterstützen. Ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen: Mit Model Armor können Sie schädliche Eingaben verhindern, die Sicherheit von Inhalten überprüfen, sensible Daten schützen, die Compliance einhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchsetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können in Ihren Logs sensible Informationen offengelegt werden.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

  1. Aktivieren Sie die Model Armor API.

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Rollen zuweisen.

    API aktivieren

  2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie zuerst die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus:

  1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

    Cloud Shell aktivieren

    Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell Sitzung gestartet und eine Befehlszeilenaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.

  2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.

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

    Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Um Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten zu schützen, können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Mindesteinstellungen für Model Armor konfigurieren.

Hier ist ein Beispielbefehl:

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"}]'

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt-ID Ihres Projekts.

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google-MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
  • ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder Erzwingung aktiviert wird.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die gefährlichen Filtereinstellungen für verantwortungsbewusste KI. Sie können diese Einstellung ändern, niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfidenzniveaus von Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google-MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google-MCP-Servern an.

Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich alle Änderungen, die Sie an den Mindesteinstellungen vornehmen, auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

MCP-Verwendung mit IAM-Ablehnungsrichtlinien steuern

Mit IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) können Sie Remote-MCP-Server besser schützen Google Cloud . Konfigurieren Sie diese Richtlinien, um den unerwünschten Zugriff auf MCP-Tools zu blockieren.

Sie können den Zugriff beispielsweise anhand der folgenden Kriterien verweigern oder zulassen:

  • Der Prinzipal
  • Tooleigenschaften wie „Schreibgeschützt“
  • Die OAuth-Client-ID der Anwendung

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Verwendung mit IAM steuern.

MCP-Nutzung überwachen

Sie können die Nutzung und Latenz Ihrer Firestore-MCP-Tools über Cloud Monitoring überwachen. Für die überwachte Ressource firestore.googleapis.com/Database sind die folgenden Messwerte verfügbar:

  • mcp/request_count (Beta): Anzahl der Firestore-MCP-Aufrufe.
  • mcp/request_latencies (Beta): Verteilung der Latenzen für Firestore-MCP-Aufrufe.

Sie können diese Messwerte nach den folgenden Labels gruppieren und filtern:

  • tool_name: Der Name des MCP-Tools, das den MCP-Aufruf ausführt.

Weitere Informationen zu Firestore-Messwerten finden Sie unter Firestore-Messwerte.

Nächste Schritte