Menggunakan server MCP jarak jauh Katalog Pengetahuan

Dokumen ini menunjukkan cara menggunakan server Model Context Protocol (MCP) jarak jauh Knowledge Catalog untuk terhubung dengan aplikasi AI, termasuk Antigravity, ChatGPT, Claude, dan aplikasi kustom yang Anda kembangkan. Server MCP jarak jauh Knowledge Catalog memungkinkan Anda berinteraksi dengan Knowledge Catalog (sebelumnya Dataplex Universal Catalog) untuk menemukan aset data, menelusuri metadata, dan mengambil detail entri. Server MCP jarak jauh Dataplex API diaktifkan saat Anda mengaktifkan Dataplex API.

Server MCP jarak jauh Google Cloud dan Google

Server MCP jarak jauh Google dan Google Cloud memiliki fitur dan manfaat berikut:

• Penemuan yang disederhanakan dan terpusat
• Endpoint HTTP global atau regional terkelola
• Otorisasi terperinci
• Keamanan perintah dan respons opsional dengan perlindungan Model Armor
• Logging audit terpusat

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lainnya dan informasi tentang kontrol keamanan dan tata kelola yang tersedia untuk server MCP Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

Sebelum memulai

Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataplex 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

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataplex 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

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project tempat Anda ingin menggunakan server MCP Knowledge Catalog:

• Melakukan panggilan alat MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
• Akses penuh ke resource Knowledge Catalog, termasuk entri, grup entri, dan glosarium: Dataplex Catalog Admin (roles/dataplex.catalogAdmin)
• Untuk akses ke resource produk data: lihat peran yang diperlukan untuk menggunakan produk data

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran yang telah ditetapkan ini berisi izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog:

• serviceusage.mcppolicy.get
• serviceusage.mcppolicy.update
• Melakukan panggilan alat MCP: mcp.tools.call

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Autentikasi dan otorisasi

Server MCP jarak jauh Dataplex API menggunakan protokol OAuth 2.0 dengan Identity and Access Management (IAM) untuk autentikasi dan otorisasi. Semua identitasGoogle Cloud didukung untuk autentikasi ke server MCP.

Sebaiknya buat identitas terpisah untuk agen yang menggunakan alat MCP agar akses ke resource dapat dikontrol dan dipantau. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Melakukan autentikasi ke server MCP.

Cakupan OAuth MCP apa yang saya perlukan untuk Knowledge Catalog?

OAuth 2.0 menggunakan cakupan dan kredensial untuk menentukan apakah akun utama yang diautentikasi diizinkan untuk melakukan tindakan tertentu pada resource. Untuk informasi selengkapnya tentang cakupan OAuth 2.0 di Google, baca Menggunakan OAuth 2.0 untuk mengakses Google API.

Knowledge Catalog memiliki cakupan OAuth alat MCP berikut:

URI cakupan untuk gcloud CLI	Deskripsi
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.readonly	Hanya mengizinkan akses untuk membaca data.
https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write	Mengizinkan akses untuk membaca dan mengubah data.

Cakupan tambahan mungkin diperlukan pada resource yang diakses selama panggilan alat. Untuk melihat daftar cakupan yang diperlukan untuk Knowledge Catalog, lihat Dataplex API.

Mengonfigurasi klien MCP untuk menggunakan server MCP Knowledge Catalog

Aplikasi dan agen AI, seperti Claude atau Antigravity, dapat membuat instance klien MCP yang terhubung ke satu server MCP. Aplikasi AI dapat memiliki beberapa klien yang terhubung ke server MCP yang berbeda. Jika aplikasi Anda tidak tercantum dalam panduan khusus klien, Anda dapat menggunakan informasi berikut untuk terhubung dari sebagian besar aplikasi.

Di aplikasi AI Anda, cari cara untuk menambahkan atau terhubung ke server MCP jarak jauh. Untuk server MCP Knowledge Catalog, masukkan hal berikut sesuai kebutuhan:

• Server name: Knowledge Catalog MCP server
• URL Server atau Endpoint: https://dataplex.googleapis.com/mcp (penemuan) atau https://dataplex.googleapis.com/mcp/data-products (produk data)
• Transport: HTTP yang dapat di-streaming
• Detail autentikasi: bergantung pada cara Anda ingin melakukan autentikasi, Anda dapat memasukkan kredensial Google Cloud , Client ID dan rahasia OAuth, atau identitas dan kredensial agen. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Melakukan autentikasi ke server MCP.
• Cakupan OAuth: cakupan OAuth 2.0 yang ingin Anda gunakan saat terhubung ke server MCP Knowledge Catalog.

URI Pengalihan

Untuk aplikasi berbasis web, dan beberapa aplikasi desktop, Anda harus mengizinkan URI pengalihan saat membuat client ID dan rahasia untuk autentikasi. URI pengalihan digunakan oleh server otorisasi untuk mengirim token ke aplikasi Anda. Dokumentasi aplikasi Anda harus menentukan URI pengalihan yang harus Anda gunakan. URI pengalihan kustom tidak didukung.

Untuk panduan khusus aplikasi tentang cara menyiapkan dan menghubungkan ke server MCP, lihat Panduan khusus klien.

Untuk panduan yang lebih umum, lihat referensi berikut:

• Terhubung ke server MCP jarak jauh.
• Mengonfigurasi MCP di aplikasi AI.

Alat MCP apa yang disediakan Knowledge Catalog?

Untuk melihat detail alat MCP yang tersedia dan deskripsinya untuk server MCP Knowledge Catalog, lihat referensi MCP Knowledge Catalog.

Alat daftar

Gunakan MCP inspector untuk mencantumkan alat, atau kirim permintaan HTTP tools/list langsung ke server MCP jarak jauh Knowledge Catalog. Metode tools/list tidak memerlukan autentikasi.

curl -X POST https://dataplex.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ganti kode berikut:

• TOOLSET_ENDPOINT: sisa endpoint MCP setelah nama layanan. Misalnya, untuk Knowledge Catalog, ini mungkin mcp/toolset-name.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: versi protokol MCP. Contoh, 2026-07-28.

Contoh kasus penggunaan

Contoh kasus penggunaan untuk server MCP Knowledge Catalog adalah menemukan entri Knowledge Catalog yang cocok dengan kriteria penelusuran Anda dalam project atau organisasi tertentu.

Contoh perintah

• "Temukan semua set data yang terkait dengan customer churn and retention di seluruh organisasi Anda untuk menganalisis perilaku pelanggan"
• "Telusuri semua tabel BigQuery yang terkait dengan marketing campaigns dalam project marketing-analytics-prod"
• "Cantumkan semua produk data di test-project yang memiliki set data test_dp sebagai resource"
• "Bagaimana cara mendapatkan akses ke test_dp dataset menggunakan produk data"
• "Buat produk data di test-project di us-central1. Beri nama test-data-product dan gunakan [e-mail] sebagai email pemilik"
• "Tambahkan grup akses Analyst ke aset data test-data-asset di test-dp dan berikan peran BigQuery Admin"
• "Dapatkan skema aset data test-asset di produk data test-dp"

Konfigurasi keamanan dan keselamatan opsional

MCP menimbulkan risiko dan pertimbangan keamanan baru karena berbagai tindakan yang dapat Anda lakukan dengan alat MCP. Untuk meminimalkan dan mengelola risiko ini, Google Cloud menawarkan setelan default dan kebijakan yang dapat disesuaikan untuk mengontrol penggunaan alat MCP di organisasi atau project Google CloudAnda.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang keamanan dan tata kelola MCP, lihat Keamanan dan keselamatan AI.

Menggunakan Model Armor

Model Armor adalah Google Cloud layanan yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan aplikasi AI Anda. Model Armor bekerja dengan menyaring perintah dan respons LLM secara proaktif, melindungi dari berbagai risiko, dan mendukung praktik AI yang bertanggung jawab. Baik Anda men-deploy AI di lingkungan cloud Anda, atau di penyedia cloud eksternal, Model Armor dapat membantu Anda mencegah input berbahaya, memverifikasi keamanan konten, melindungi data sensitif, mempertahankan kepatuhan, dan menerapkan kebijakan keamanan dan keselamatan AI Anda secara konsisten di seluruh lanskap AI Anda yang beragam.

Jika Model Armor diaktifkan dengan logging diaktifkan, Model Armor akan mencatat seluruh payload. Hal ini dapat mengekspos informasi sensitif di log Anda.

Pemilihan rute permintaan MCP ke Model Armor

Model Armor tersedia di region tertentu. Jika Model Armor diaktifkan dan Anda menggunakan server MCP di wilayah yang tidak didukung Model Armor, perilaku perutean panggilan mungkin berbeda untuk server MCP yang berbeda dan dapat melanggar kepatuhan residensi data untuk data yang sedang digunakan dan dalam pengiriman. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang perilaku masing-masing server MCP, lihat Produk yang didukung Model Armor.

Mengaktifkan Model Armor

Anda harus mengaktifkan API Model Armor sebelum dapat menggunakan Model Armor.

Konsol

1. Aktifkan Model Armor API, jika belum diaktifkan.

   Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

   Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.

   Mengaktifkan API

2. Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.

gcloud

Sebelum memulai, ikuti langkah-langkah berikut menggunakan Google Cloud CLI dengan Model Armor API:

1. Di konsol Google Cloud , aktifkan Cloud Shell.

   Aktifkan Cloud Shell

   Di bagian bawah konsol Google Cloud , sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan prompt command line. Cloud Shell adalah lingkungan shell dengan Google Cloud CLI yang sudah terinstal, dan dengan nilai yang sudah ditetapkan untuk project Anda saat ini. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi pada sesi.

2. Jalankan perintah berikut untuk menetapkan endpoint API untuk layanan Model Armor.

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

   Ganti LOCATION dengan region tempat Anda ingin menggunakan Model Armor.

Mengonfigurasi perlindungan untuk server MCP jarak jauh Google Cloud dan Google

Untuk membantu melindungi panggilan dan respons alat MCP, Anda dapat menggunakan setelan dasar Model Armor. Setelan minimum menentukan filter keamanan minimum yang berlaku di seluruh project. Konfigurasi ini menerapkan serangkaian filter yang konsisten ke semua panggilan dan respons alat MCP dalam project.

Tips: Jangan aktifkan filter prompt injection dan jailbreak kecuali jika traffic MCP Anda membawa data bahasa alami.

Menyiapkan setelan tingkat Model Armor dengan sanitasi MCP yang diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi setelan batas Model Armor.

Catatan: Jika agen dan server MCP berada di project yang berbeda, Anda dapat membuat setelan lantai di kedua project (project klien dan project resource). Dalam hal ini, Model Armor dipanggil dua kali, sekali untuk setiap project.

Lihat contoh perintah berikut:

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"}]'

Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.

Perhatikan setelan berikut:

• INSPECT_AND_BLOCK: Jenis penegakan yang memeriksa konten untuk server MCP Google dan memblokir perintah dan respons yang cocok dengan filter.
• ENABLED: Setelan yang mengaktifkan filter atau penerapan.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Tingkat keyakinan untuk setelan filter Responsible AI - Berbahaya. Anda dapat mengubah setelan ini, meskipun nilai yang lebih rendah dapat menghasilkan lebih banyak positif palsu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tingkat keyakinan Model Armor.

Menonaktifkan pemindaian traffic MCP dengan Model Armor

Untuk menghentikan Model Armor memindai traffic secara otomatis ke dan dari server MCP Google berdasarkan setelan dasar project, jalankan perintah berikut:

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

Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud . Model Armor tidak otomatis menerapkan aturan yang ditentukan dalam setelan dasar project ini ke traffic server MCP Google mana pun.

Setelan minimum dan konfigurasi umum Model Armor dapat memengaruhi lebih dari sekadar MCP. Karena Model Armor terintegrasi dengan layanan seperti Vertex AI, setiap perubahan yang Anda buat pada setelan batas bawah dapat memengaruhi pemindaian traffic dan perilaku keamanan di semua layanan terintegrasi, bukan hanya MCP.

Mengontrol penggunaan MCP dengan kebijakan IAM

Kebijakan penolakan dan kebijakan izin Identity and Access Management (IAM) membantu Anda mengamankan Google Cloud dan server MCP Google.

Anda dapat menggabungkan beberapa kriteria untuk membuat kebijakan keamanan dan tata kelola yang disesuaikan dengan mengizinkan atau menolak akses berdasarkan hal berikut:

• Akun utama.
• Properti alat seperti atribut hanya baca.
• Nama layanan atau nama alat.
• Client ID klien OAuth aplikasi.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengontrol penggunaan MCP dengan Identity and Access Management.

Langkah berikutnya

• Tinjau perbedaan antara server MCP lokal dan jarak jauh
• Baca referensi alat MCP Knowledge Catalog.
• Pelajari lebih lanjut server MCP Google Cloud.