Utilizza il server MCP remoto di data lineage

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto della derivazione dei dati per connetterti ad applicazioni AI, tra cui Antigravity, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP remoto per la derivazione dei dati ti consente di interagire con la derivazione dei dati per eseguire query sui grafici di derivazione dei dati, scoprire la provenienza dei dati upstream e analizzare l'impatto downstream. Il server MCP remoto dell'API Data Lineage viene abilitato quando abiliti l'API Data Lineage.

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 alle origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, le loro risorse e i loro 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 tua macchina locale e utilizzano gli stream di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti
Esegui l'applicazione sull'infrastruttura del servizio e offri 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.

Core stateless

Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale stateful a un protocollo stateless. Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere instradata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere informazioni aggiuntive necessarie per uno strumento tramite richieste di andata e ritorno multiple (MRTR).

Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui:

Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta la specifica della versione 2026-07-28 di MCP e le modifiche principali.

Server MCP Google e remoti ( Google Cloud )

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

  • Rilevamento semplificato e centralizzato
  • Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
  • Autorizzazione granulare
  • Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione di Model Armor
  • Audit logging 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 Data Lineage API, if it is not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). 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 Data Lineage API, if it is not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di derivazione dei dati, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di derivazione dei dati:

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

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP di derivazione dei dati sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call
  • Esegui query sulla derivazione dei dati nella ricerca di link: datalineage.locations.searchLinks

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

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto dell'API Data Lineage utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le identitàGoogle Cloud 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.

Quali ambiti OAuth MCP sono necessari per la derivazione dei dati?

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 di Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

La derivazione dei dati ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

URI dell'ambito per gcloud CLI Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/datalineage.readonly Consente l'accesso solo per leggere i dati.
https://www.googleapis.com/auth/datalineage.read-write Consente l'accesso per leggere e modificare i dati.

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 la derivazione dei dati, consulta API Data Lineage.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP di derivazione dei dati

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 di 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.

Nella tua applicazione di AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di derivazione dei dati, inserisci le seguenti informazioni, se richieste:

  • Nome server: server MCP di derivazione dei dati
  • URL server o Endpoint:
    • Endpoint globale: https://datalineage.googleapis.com/mcp
    • Endpoint a livello di regione: https://REGION-datalineage.googleapis.com/mcp. Sostituisci REGION con una delle regioni supportate.
  • Trasporto: HTTP trasmissibile in streaming
  • Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi eseguire l'autenticazione, puoi inserire le tue credenziali Google Cloud , l'ID client e il secret OAuth o 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 per la connessione al server MCP di derivazione dei dati.

URI di reindirizzamento

Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nella lista consentita un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.

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

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

Quali strumenti MCP fornisce la derivazione dei dati?

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

Strumenti per gli elenchi

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

curl -X POST https://datalineage.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Sostituisci quanto segue:

  • TOOLSET_ENDPOINT: il resto dell'endpoint MCP dopo il nome del servizio. Ad esempio, per la derivazione dei dati, potrebbe essere mcp/toolset-name.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: la versione del protocollo MCP. Ad esempio, 2026-07-28.

Esempi di casi d'uso

Esempi di casi d'uso per il server MCP di derivazione dei dati includono:

  • Scoprire tutte le origini dati upstream e i processi di trasformazione che alimentano un asset di dati specifico per verificare l'origine e l'accuratezza dei dati.
  • Analisi dell'impatto di pipeline di dati interrotte, bloccate o ritardate sui consumer di dati downstream.

Prompt di esempio

  • "Nel mio progetto my-analytics-project, ho un set di dati sales_data con una tabella denominata monthly_reports. Mostrami tutti gli asset di dati e i processi di trasformazione che inseriscono i dati in questa tabella."
  • "Ho un job BigQuery che scrive nella tabella hr_dataset.salary. Vedo che il job non viene eseguito da 12 ore. Puoi dirmi quali asset downstream avranno dati non aggiornati a causa di questo problema?"
  • "Esamina la tabella monthly_reports nel set di dati sales_data e nel progetto my-analytics-project per trovare tutte le colonne che hanno origini dati upstream e forniscimi tutti i processi che alimentano queste colonne."
  • "Cerca i link di derivazione collegati alla tabella finance.employment_costs per comprenderne le dipendenze upstream."

Configurazioni di sicurezza e protezione 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.

Controlla l'utilizzo di MCP con le policy IAM

Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud e i server MCP di Google.

Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:

  • L'entità.
  • Proprietà dello strumento, come l'attributo di sola lettura.
  • Il nome del servizio o dello strumento.
  • 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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