Usar o servidor MCP remoto do Firestore

Este documento descreve como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Firestore para se conectar ao Firestore em aplicativos de IA, como a CLI do Gemini, o Claude ou em aplicativos de IA que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Firestore permite interagir com documentos armazenados em um banco de dados do Firestore no seu aplicativo de IA. .

O padrão Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores do MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais
Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos
Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  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. Instale a CLI do Google Cloud.

  7. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  8. Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando: 

    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. Instale a CLI do Google Cloud.

  14. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  15. Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando: 

    gcloud init
  16. Selecione um banco de dados do Firestore no modo nativo para usar ou crie um. Somente bancos de dados no modo nativo nas edições Enterprise ou Standard são compatíveis com o servidor MCP remoto.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Firestore e interagir com documentos do Firestore, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Firestore:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Firestore e interagir com documentos do Firestore. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Firestore e interagir com documentos do Firestore:

  • Faça chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
  • Ler e editar documentos do Firestore:
    • datastore.entities.allocateIds
    • datastore.entities.create
    • datastore.entities.delete
    • datastore.entities.get
    • datastore.entities.list
    • datastore.entities.update

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do Firestore usam o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

Recomendamos criar uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP. Assim, é possível controlar e monitorar o acesso aos recursos. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

Escopos do OAuth do MCP do Firestore

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Firestore tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud Descrição
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Acessar, editar, configurar e excluir seus dados do Google Cloud e consultar o endereço de e-mail da sua Conta do Google.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista dos escopos necessários para o Firestore, consulte a API Firestore.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Firestore

Aplicativos e agentes de IA, como a CLI do Claude ou do Gemini, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores MCP. Para se conectar a um servidor MCP remoto, o cliente MCP precisa saber, no mínimo, o URL do servidor MCP remoto.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de se conectar a um servidor MCP remoto. Você precisa inserir detalhes sobre o servidor, como nome e URL.

Para o servidor MCP do Firestore, insira o seguinte conforme necessário:

  • Nome do servidor: servidor MCP do Firestore
  • URL do servidor ou Endpoint: https://firestore.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente e a chave secreta do OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
  • Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Firestore.

Para orientações específicas do host, consulte:

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Firestore, consulte a referência do MCP do Firestore.

Ferramentas de lista

Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do Firestore. O método tools/list não requer autenticação.

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

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

Exemplos de casos de uso

Confira a seguir exemplos de casos de uso e comandos para o servidor MCP do Firestore:

  • "Quais ferramentas estão disponíveis para o servidor MCP do Firestore?"
  • "Adicione um documento com a coleção "book" no banco de dados do Firestore "my-database" com o projeto Google Cloud "my-project" com informações geradas sobre o livro."
  • Pegue as informações do livro com ID 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb da coleção de livros.
  • "Atualize o campo "ano" do documento 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb para 1995."
  • Liste todos os livros da coleção.
  • "Liste todos os IDs de coleções na raiz do banco de dados do Firestore "my-database"."
  • Exclua o documento 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb na coleção de livros.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece padrões e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona examinando de forma proativa comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Se você estiver implantando IA no seu ambiente de nuvem ou em provedores de nuvem externos, o Model Armor pode ajudar a evitar entradas mal-intencionadas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança e proteção de IA de maneira consistente em todo o cenário diversificado de IA.

O Model Armor está disponível apenas em locais regionais específicos. Se o Model Armor estiver ativado para um projeto e uma chamada para esse projeto vier de uma região sem suporte, o Model Armor fará uma chamada entre regiões. Para mais informações, consulte Locais do Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Console

  1. Ativar a API Model Armor.

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

    Ativar a API

  2. Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:

  1. No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

    Ativar o Cloud Shell

    Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.

  2. Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.

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

    Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas da ferramenta MCP no projeto.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a limpeza do MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

  • INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
  • ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações do filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Se você quiser interromper a verificação do tráfego do Google MCP com o Model Armor, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto.

O Model Armor não vai verificar o tráfego da MCP no projeto.

Controlar o uso do MCP com políticas de negação do IAM

As políticas de negação do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger Google Cloud servidores MCP remotos. Configure essas políticas para bloquear o acesso indesejado às ferramentas do MCP.

Por exemplo, é possível negar ou permitir o acesso com base em:

  • O diretor
  • Propriedades da ferramenta, como somente leitura
  • O ID do cliente OAuth do aplicativo

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

Monitorar o uso do MCP

É possível monitorar o uso e a latência das ferramentas do MCP do Firestore pelo Cloud Monitoring. As seguintes métricas estão disponíveis para o recurso monitorado firestore.googleapis.com/Database:

  • mcp/request_count (Beta): a contagem de chamadas do MCP do Firestore.
  • mcp/request_latencies (Beta): a distribuição de latências para chamadas do MCP do Firestore.

É possível agrupar e filtrar essas métricas pelos seguintes rótulos:

  • tool_name: o nome da ferramenta do MCP que faz a chamada do MCP.

Para mais informações sobre as métricas do Firestore, consulte Métricas do Firestore.

A seguir