自 2026 年 4 月 10 日起，Dataplex Universal Catalog 將更名為 Knowledge Catalog。API、用戶端程式庫、CLI 和 IAM 名稱維持不變。詳情請參閱「隆重推出 Google Cloud Knowledge Catalog」。

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使用資料沿襲遠端 MCP 伺服器

本文說明如何使用資料歷程遠端 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，連結 AI 應用程式，包括 Antigravity、ChatGPT、Claude 和您開發的自訂應用程式。資料歷程遠端 MCP 伺服器可讓您與資料歷程互動，查詢資料歷程圖、探索上游資料來源，以及分析下游影響。啟用 Data Lineage API 時，系統會一併啟用 Data Lineage API 遠端 MCP 伺服器。

Model Context Protocol (MCP) 規範了大型語言模型 (LLM) 和 AI 應用程式或代理與外部資料來源的標準連線方式。MCP 伺服器可讓您使用其工具、資源和提示，從後端服務採取行動並取得更新資料。

本機和遠端 MCP 伺服器有何不同？

本機 MCP 伺服器: 通常在本機電腦上執行，並使用標準輸入內容和輸出串流 (stdio)，在同一部裝置上的服務之間通訊。
遠端 MCP 伺服器: 在服務的基礎架構上執行，並為 AI 應用程式提供 HTTP 端點，以便 AI MCP 用戶端與 MCP 伺服器之間通訊。如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱「MCP 架構」。

無狀態核心

在 MCP 2026-07-28 版中，MCP 從雙向有狀態通訊協定變更為無狀態通訊協定。每項 MCP 要求都包含自我描述，並可使用標頭轉送。由於每個要求都包含 HTTP 標頭或 _meta 參數中所需的所有資訊，因此不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id。MCP 伺服器可透過多來回要求 (MRTR)，要求工具所需的額外資訊。

為協助轉送及處理要求，而不剖析要求主體，必須提供部分 MCP 標頭，包括：

MCP 規格要求的標頭，例如通訊協定版本標頭和標準要求標頭。
MCP 伺服器定義的自訂標頭。這些標頭會使用 x-mcp-header 屬性，從工具的輸入結構定義鏡像至 HTTP 標頭。舉例來說，MCP 伺服器可能會定義自訂標頭，指定 Google Cloud 區域或專案 ID。

如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱 MCP 2026-07-28 版規格和主要異動。

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器具有下列功能和優點：

簡化集中探索
代管的全域或區域 HTTP 端點
精細授權
選用 Model Armor 保護提示詞和回覆
集中化稽核記錄

如要瞭解其他 MCP 伺服器，以及 Google Cloud MCP 伺服器的安全性和管理控制項，請參閱「Google Cloud MCP 伺服器總覽」。

事前準備

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必要的角色

如要取得使用資料歷程 MCP 伺服器所需的權限，請要求管理員在您要使用資料歷程 MCP 伺服器的專案中，授予下列 IAM 角色：

發出 MCP 工具呼叫：MCP 工具使用者 (roles/mcp.toolUser)
查看資料歷程資訊：資料歷程檢視者 (roles/datalineage.viewer)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用資料歷程 MCP 伺服器所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

必須具備下列權限，才能使用資料歷程 MCP 伺服器：

發出 MCP 工具呼叫：mcp.tools.call
查詢資料歷程，搜尋連結：datalineage.locations.searchLinks

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

驗證及授權

Data Lineage API 遠端 MCP 伺服器使用 OAuth 2.0 通訊協定，搭配 Identity and Access Management (IAM) 進行驗證和授權。所有Google Cloud 身分都支援 MCP 伺服器驗證。

建議您為使用 MCP 工具的代理建立獨立身分，以便控管及監控資源存取權。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器驗證」。

資料歷程需要哪些 MCP OAuth 範圍？

OAuth 2.0 會使用範圍和憑證，判斷通過驗證的主體是否有權對資源執行特定動作。如要進一步瞭解 Google 的 OAuth 2.0 範圍，請參閱「使用 OAuth 2.0 存取 Google API」。

資料歷程具有下列 MCP 工具 OAuth 範圍：

gcloud CLI 的範圍 URI	說明
`https://www.googleapis.com/auth/datalineage.readonly`	僅允許讀取資料。
`https://www.googleapis.com/auth/datalineage.read-write`	可讀取及修改資料。

在工具呼叫期間存取的資源，可能需要額外的範圍。如要查看資料歷程所需的範圍清單，請參閱「Data Lineage API」。

設定 MCP 用戶端，以便使用資料歷程 MCP 伺服器

AI 應用程式和代理 (例如 Claude 或 Antigravity) 可例項化 MCP 用戶端，連至單一 MCP 伺服器。AI 應用程式可以有多個用戶端，連線至不同的 MCP 伺服器。如果用戶端專屬指南中未列出您的應用程式，則可使用下列資訊，從大多數應用程式連線。

在 AI 應用程式中，找出新增或連線至遠端 MCP 伺服器的方法。針對資料歷程 MCP 伺服器，請視需要輸入下列資訊：

伺服器名稱：data lineage MCP 伺服器
伺服器網址或端點：
- 全球端點：https://datalineage.googleapis.com/mcp
- 區域端點：https://REGION-datalineage.googleapis.com/mcp。將 REGION 替換為其中一個支援的地區。
傳輸：可串流 HTTP
驗證詳細資料：視您要採用的驗證方式而定，您可以輸入 Google Cloud 憑證、OAuth 用戶端 ID 和密鑰，或代理身分和憑證。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器驗證」。
OAuth 範圍：連線至資料歷程 MCP 伺服器時要使用的 OAuth 2.0 範圍。

重新導向 URI

如果是網頁式應用程式和部分電腦應用程式，您必須在建立用於驗證的用戶端 ID 和密鑰時，將重新導向 URI 加入許可清單。授權伺服器會使用重新導向 URI，將權杖傳送至應用程式。應用程式說明文件應指定您必須使用的重新導向 URI。不支援自訂重新導向 URI。

如需設定及連線至 MCP 伺服器的應用程式專屬指引，請參閱「用戶端專屬指引」。

如需一般指引，請參閱下列資源：

資料歷程提供哪些 MCP 工具？

如要查看資料歷程 MCP 伺服器的可用 MCP 工具詳細資料和說明，請參閱資料歷程 MCP 參考資料。

清單工具

使用 MCP 檢查器列出工具，或直接將 tools/list HTTP 要求傳送至資料歷程遠端 MCP 伺服器。tools/list 方法不需要驗證。

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

更改下列內容：

TOOLSET_ENDPOINT：服務名稱後方的 MCP 端點其餘部分。例如，如果是資料歷程，則可能是 mcp/toolset-name。
MCP_PROTOCOL_VERSION：MCP 通訊協定版本。例如：2026-07-28。

應用實例

資料歷程 MCP 伺服器的用途範例包括：

找出所有上游資料來源和轉換程序，這些資料來源和轉換程序會饋送至特定資料資產，以驗證資料來源和準確性。
分析資料管道中斷、停滯或延遲對下游資料消費者的影響。

提示範例

「在我的專案 my-analytics-project 中，有一個資料集 sales_data，其中包含名為 monthly_reports 的資料表。請列出所有將資料輸入這個資料表的資料資產和轉換程序。」
「我有個 BigQuery 工作會寫入 hr_dataset.salary 資料表。我發現工作已連續 12 小時無法執行。哪些下游資產會因為這個問題而含有過時資料？」
「請查看 my-analytics-project 專案中 sales_data 資料集的 monthly_reports 資料表，找出所有具有上游資料來源的資料欄，並提供所有將資料饋送至這些資料欄的程序。」
「搜尋與資料表 finance.employment_costs 連結的歷程連結，瞭解其上游依附元件。」

選用安全性和安全防護設定

MCP 工具可執行的動作繁多，因此會帶來新的安全風險和考量。為盡可能降低及管理這些風險，Google Cloud 提供預設設定和可自訂的政策，控管 Google Cloud組織或專案中的 MCP 工具使用情形。

如要進一步瞭解 MCP 安全性和管理，請參閱「AI 安全性」。

使用 IAM 政策控管 MCP

Identity and Access Management (IAM) 拒絕政策和允許政策可協助您保護 Google Cloud 和 Google MCP 伺服器。

您可以結合多項條件，根據下列項目允許或拒絕存取，建立自訂安全性和管理政策：

主體。
工具屬性，例如唯讀屬性。
服務或工具名稱。
應用程式的 OAuth 用戶端 ID。

詳情請參閱「使用 Identity and Access Management 控管 MCP 使用情形」。

後續步驟

請參閱資料歷程 MCP 工具參考資料。
進一步瞭解 Google Cloud MCP 伺服器。