Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten mit externen Datenquellen verbunden werden. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Backend-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
- Sie werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten KI-Anwendungen einen HTTP-Endpunkt für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.
Zustandsloser Kern
Mit der MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll geändert.
Jede MCP-Anfrage ist selbsterklärend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im Parameter _meta enthält. MCP-Server können über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) zusätzliche Informationen anfordern, die von einem Tool benötigt werden.
Damit Anfragen ohne Parsen des Anfragetexts weitergeleitet und verarbeitet werden können, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:
- Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
- Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs
x-mcp-headeraus dem Eingabeschema des Tools in HTTP-Header gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud -Region oder die Projekt-ID anzugeben.
Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für die MCP-Version 2026-07-28.
Informationen zum lokalen GKE-MCP-Server finden Sie im GKE-MCP-Server auf GitHub.
Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud
Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:- Vereinfachte, zentrale Suche
- Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
- Detaillierte Autorisierung
- Optionale Prompt- und Antwortsicherheit mit Model Armor-Schutz
- Zentralisiertes Audit-Logging
Informationen zu anderen MCP-Servern sowie zu den Sicherheits- und Governance-Steuerelementen für Google Cloud-MCP-Server finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.
Der lokale GKE-MCP-Server kann aus folgenden Gründen verwendet werden:
- Lokale Entwicklung und Tests
- Offline-Nutzung von MCP
- Cluster- und Arbeitslasterstellung, einschließlich Manifestgenerierung für KI-/ML-Arbeitslasten
- Lokale Clientkonfiguration (mit
kubeconfig) - Abfragelogs
- Kosten- und Sicherheitsempfehlungen für Ihre GKE-Umgebung erhalten
Weitere Informationen zur Verwendung unseres lokalen MCP-Servers finden Sie unter GKE-MCP-Server. Die folgenden Abschnitte gelten nur für den GKE-Remote-MCP-Server.
Hinweis
- Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
-
Installieren Sie die Google Cloud CLI.
-
Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
-
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
gcloud init -
Erstellen oder wählen Sie ein Google Cloud -Projekt aus.
Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts
- Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
-
Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (
roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigungresourcemanager.projects.createenthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen
-
Erstellen Sie ein Projekt in Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
Ersetzen Sie
PROJECT_IDdurch einen Namen für das Projekt in Google Cloud , das Sie erstellen. -
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Projekt Google Cloud aus:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ersetzen Sie
PROJECT_IDdurch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .
-
Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.
Aktivieren Sie die Kubernetes Engine API, falls sie noch nicht aktiviert ist:
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung
serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollengcloud services enable container.googleapis.com
-
Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:
roles/container.clusterViewergcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Ersetzen Sie Folgendes:
PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto. Beispiel:myemail@example.comROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.
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Installieren Sie die Google Cloud CLI.
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Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
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Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
gcloud init -
Erstellen oder wählen Sie ein Google Cloud -Projekt aus.
Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts
- Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
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Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (
roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigungresourcemanager.projects.createenthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen
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Erstellen Sie ein Projekt in Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
Ersetzen Sie
PROJECT_IDdurch einen Namen für das Projekt in Google Cloud , das Sie erstellen. -
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Projekt Google Cloud aus:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ersetzen Sie
PROJECT_IDdurch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .
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Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.
Aktivieren Sie die Kubernetes Engine API, falls sie noch nicht aktiviert ist:
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung
serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollengcloud services enable container.googleapis.com
-
Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:
roles/container.clusterViewergcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Ersetzen Sie Folgendes:
PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto. Beispiel:myemail@example.comROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.
Erforderliche Rollen
Das Hauptkonto, das Aufrufe an die Remote-MCP-Servertools sendet, benötigt Berechtigungen für den Zugriff auf GKE-Ressourcen. Dieses Hauptkonto kann ein menschlicher Nutzer oder ein automatisiertes Dienstkonto sein. Weisen Sie Ihrem ProjektGoogle Cloud mindestens die folgende Rolle zu:
- MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser): Gewährt die Berechtigung, Toolaufrufe an den MCP-Serverendpunkt zu senden. - Kubernetes Engine-Clusterbetrachter (
roles/container.clusterViewer): Diese Rolle bietet den Lesezugriff, der für die Tools des Remote-Servers erforderlich ist.
Weisen Sie diese Rolle zu:
- Ein Nutzerkonto, wenn eine Person über einen Client wie die Gemini CLI mit dem MCP-Server interagiert.
- Ein Dienstkonto, wenn Sie einen autonomen Agenten oder eine Anwendung erstellen, die den MCP-Server aufruft.
Authentifizierung und Autorisierung
Remote-MCP-Server von GKE verwenden das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud -Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.
Der GKE-Remote-MCP-Server akzeptiert keine API-Schlüssel für die Authentifizierung.
Wir empfehlen, für Agenten, die MCP-Tools verwenden, eine separate Identität zu erstellen, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
OAuth-Bereiche für GKE-Remote-MCP
OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto 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.
GKE hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:
| Bereichs-URI für die gcloud CLI | Beschreibung |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/container |
Gewährt vollständigen Lese-/Schreibzugriff auf Ihre GKE-Ressourcen. |
https://www.googleapis.com/auth/container.read-only |
Gewährt Lesezugriff auf Ihre GKE-Ressourcen. |
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
Gewährt umfassenden Lese-/Schreibzugriff auf Ihre Google Cloud -Projekte. |
Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für GKE erforderlichen Bereiche finden Sie unter GKE API.
MCP-Client für die Verwendung des GKE-MCP-Servers konfigurieren
KI-Anwendungen und -Agenten wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen herzustellen.Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den GKE-MCP-Server die folgenden Informationen ein:
- Servername: GKE-Remote-MCP-Server
- Server-URL oder Endpunkt: https://container.googleapis.com/mcp oder eine andere Toolset-URL, siehe Verfügbare Tools
- Transport: Streamable HTTP
- Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud -Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agentenidentität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
- OAuth-Bereich: Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie für die Verbindung mit dem GKE-MCP-Server verwenden möchten.
Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Weiterleitungs-URIs
Bei webbasierten Anwendungen und einigen Desktopanwendungen müssen Sie einen Weiterleitungs-URI auf die Zulassungsliste setzen, wenn Sie eine Client-ID und einen Clientschlüssel für die Authentifizierung erstellen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Weiterleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.
Verfügbare Tools
Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den GKE-MCP-Server finden Sie in der GKE-MCP-Referenz.
Tools auflisten
Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den GKE-Remote-MCP-Server. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.
curl -X POST https://container.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"]
}
}
}
}
}
}'
Ersetzen Sie Folgendes:
TOOLSET_ENDPOINT: der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für GKE könnte dies beispielsweisemcp/toolset-namesein.MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion, z. B.2026-07-28.
Beispiele für Anwendungsfälle
Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den GKE-Remote-MCP-Server:
- Konfiguration und Status Ihrer GKE-Cluster und -Knotenpools prüfen. Verwenden Sie beispielsweise den Prompt: „Zeig mir die Details meines ‚production-cluster‘ und liste alle zugehörigen Knotenpools auf.“
- Kubernetes-Ressourcenkonfigurationen und Containerlogs in einem Cluster ansehen, ohne kubectl zu verwenden. Verwenden Sie beispielsweise den Prompt: „Get the YAML for the 'frontend-deployment' in the 'default' namespace.“
- Status von GKE-Vorgängen mit langer Ausführungszeit überwachen, z. B. Clusterupgrades. Verwenden Sie beispielsweise den Prompt: „Listen Sie alle GKE-Vorgänge in meinem Projekt aus der letzten Stunde auf.“
Optionale Sicherheitskonfigurationen
MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietetGoogle Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Organisation oder Ihrem Projekt in Google Cloudsteuern können.
Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.
Wenn Sie MCP mit GKE verwenden, ist es wichtig, das Modell der gemeinsamen Verantwortung zwischen Ihnen und Google zu verstehen. Google sichert die Infrastruktur und den MCP-Server selbst. Sie sind jedoch dafür verantwortlich, die vom MCP-Client verwendeten Anmeldedaten zu sichern, geeignete IAM-Richtlinien für diese Anmeldedaten zu definieren und die vom KI-Agenten ausgeführten Aktionen zu überwachen.
Model Armor verwenden
Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Inhaltssicherheit zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft durchzusetzen.
Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch könnten vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.
MCP-Anfragenrouting zu Model Armor
Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung von Datenstandortvorgaben für Daten, die gerade verwendet oder übertragen werden, beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.Model Armor aktivieren
Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.
Console
Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung
serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von RollenWählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.
gcloud
Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:
Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.
Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung 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.
-
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
LOCATIONdurch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.
Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren
Zum Schutz Ihrer MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten 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 Model Armor-Mindesteinstellungen konfigurieren.
Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:
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 dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .
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 eine Erzwingung aktiviert wird.MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter-Einstellungen „Responsible AI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern. Niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzniveaus.
Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu verhindern, dass Model Armor den Traffic zu und von Google-MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt:
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 Projekt-ID in Google Cloud . 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 nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.
MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern
Mit Ablehnungsrichtlinien und Zulassungsrichtlinien von Identity and Access Management (IAM) können Sie Google Cloud und Google MCP-Server schützen.
Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen. Dazu können Sie den Zugriff anhand der folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:
- Das Hauptkonto.
- Toolattribute wie das schreibgeschützte Attribut.
- Der Dienst- oder Toolname.
- Die OAuth-Client-ID der Anwendung.
Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.
Nächste Schritte
- Lesen Sie die Referenzdokumentation zur GKE-Remote-MCP.
- Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern