Usa el servidor MCP remoto de GKE

Autopilot Standard

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Google Kubernetes Engine para conectarte con aplicaciones basadas en IA, como la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. El servidor de MCP remoto de GKE proporciona acceso de lectura a tus recursos de GKE y Kubernetes. Permite que un agente de IA inspeccione y observe tu entorno. El servidor MCP remoto de Google Kubernetes Engine se habilita cuando habilitas la API de Google Kubernetes Engine.

El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

Servidores de MCP locales

Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.

Servidores de MCP remotos

Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

Núcleo sin estado

Con la versión 2026-07-28 del MCP, el MCP cambia de un protocolo bidireccional con estado a un protocolo sin estado. Cada solicitud de MCP se describe por sí misma y se puede enrutar con encabezados. No es necesario el handshake initialize/initialized ni Mcp-Session-Id porque cada solicitud incluye toda la información necesaria en los encabezados HTTP o el parámetro _meta. Los servidores de MCP pueden solicitar información adicional que requiere una herramienta a través de solicitudes de varios viajes de ida y vuelta (MRTR).

Para ayudar a enrutar y procesar las solicitudes sin analizar el cuerpo de la solicitud, se requieren algunos encabezados de MCP, incluidos los siguientes:

• Encabezados que requiere la especificación de MCP, como el encabezado de versión del protocolo y los encabezados de solicitud estándar.
• Encabezados personalizados que define el servidor de MCP. Estos encabezados se duplican en los encabezados HTTP del esquema de entrada de la herramienta con la propiedad x-mcp-header. Por ejemplo, un servidor de MCP podría definir un encabezado personalizado para especificar la región o el ID del proyecto de Google Cloud .

Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta la especificación y los cambios clave de la versión 2026-07-28 de MCP.

Para obtener información sobre el servidor de MCP local de GKE, consulta GKE MCP server on GitHub.

Servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

Los servidores de MCP remotos y de Google Google Cloud tienen las siguientes funciones y beneficios:

• Descubrimiento simplificado y centralizado
• Extremos HTTP regionales o globales administrados
• Autorización detallada
• Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con la protección de Model Armor
• Registro de auditoría centralizado

Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y administración disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta la descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

Te recomendamos usar el servidor de MCP local de GKE por los siguientes motivos:

• Desarrolla y prueba de forma local
• Uso sin conexión de MCP
• Creación de clústeres y cargas de trabajo, incluida la generación de manifiestos para cargas de trabajo de IA/AA
• Configuración del cliente local (con kubeconfig)
• Consultar registros
• Obtén recomendaciones de costos y seguridad para tu entorno de GKE

Para obtener más información sobre cómo usar nuestro servidor de MCP local, consulta Servidor de MCP de GKE. Las siguientes secciones solo se aplican al servidor de MCP remoto de GKE.

Antes de comenzar

Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si es la primera vez que usas Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
Instala Google Cloud CLI.
Nota: Si ya instalaste gcloud CLI, ejecuta gcloud components update para asegurarte de tener la versión más reciente.
Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.
Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:
gcloud init
Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.
Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto
• Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
• Crea un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.
Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.
• Crea un proyecto de Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.

• Selecciona el proyecto Google Cloud que creaste:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu proyecto de Google Cloud .
Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .
Habilita la API de Kubernetes Engine si aún no está habilitada:
Roles necesarios para habilitar las APIs
Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.
gcloud services enable container.googleapis.com
Otorga roles a tu cuenta de usuario. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/container.clusterViewer
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Reemplaza lo siguiente:
• PROJECT_ID: ID del proyecto
• USER_IDENTIFIER: Es el identificador de tu cuenta de usuario de . Por ejemplo, [e-mail].
• ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.

Instala Google Cloud CLI.

Nota: Si ya instalaste gcloud CLI, ejecuta gcloud components update para asegurarte de tener la versión más reciente.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

• Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
• Crea un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.

Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

• Crea un proyecto de Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.

• Selecciona el proyecto Google Cloud que creaste:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu proyecto de Google Cloud .

Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

Habilita la API de Kubernetes Engine si aún no está habilitada:

Roles necesarios para habilitar las APIs

Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

gcloud services enable container.googleapis.com

Otorga roles a tu cuenta de usuario. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/container.clusterViewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: ID del proyecto
• USER_IDENTIFIER: Es el identificador de tu cuenta de usuario de . Por ejemplo, [e-mail].
• ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.

Roles obligatorios

La principal que llama a las herramientas del servidor de MCP remoto necesita permisos para acceder a los recursos de GKE. Esta principal puede ser un usuario humano o una cuenta de servicio automatizada. Como mínimo, otorga el siguiente rol en tu proyectoGoogle Cloud :

• Usuario de la herramienta de MCP (roles/mcp.toolUser): Otorga permiso para realizar llamadas de herramientas al extremo del servidor de MCP.
• Visualizador de clústeres de Kubernetes Engine (roles/container.clusterViewer): Este rol proporciona el acceso de solo lectura necesario para las herramientas del servidor remoto.

Otorga este rol a:

• Una cuenta de usuario cuando una persona interactúa con el servidor de MCP a través de un cliente como la Gemini CLI.
• Una cuenta de servicio cuando se compila un agente o una aplicación autónomos que llaman al servidor de MCP.

Autenticación y autorización

Los servidores de MCP remotos de GKE usan el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en los servidores de MCP.

El servidor de MCP remoto de GKE no acepta claves de API para la autenticación.

Recomendamos crear una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP para que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Permisos de OAuth de MCP remoto de GKE

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado está autorizado a realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

GKE tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI de alcance para gcloud CLI	Descripción
https://www.googleapis.com/auth/container	Otorga acceso completo de lectura y escritura a tus recursos de GKE.
https://www.googleapis.com/auth/container.read-only	Otorga acceso de solo lectura a tus recursos de GKE.
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform	Otorga acceso amplio de lectura y escritura a tus proyectos de Google Cloud .

Es posible que se requieran permisos adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos requeridos para GKE, consulta la API de GKE.

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de GKE

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear instancias de un cliente de MCP que se conecta a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica para el cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar un servidor de MCP remoto o conectarte a él. Para el servidor de MCP de GKE, ingresa la siguiente información según sea necesario:

• Nombre del servidor: Servidor de MCP remoto de GKE
• URL del servidor o Extremo: https://container.googleapis.com/mcp o la URL de otro conjunto de herramientas. Consulta Herramientas disponibles.
• Transport: Streamable HTTP
• Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autentícate en servidores de MCP.
• Permiso de OAuth: Es el permiso de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectes al servidor de MCP de GKE.

Para obtener orientación específica de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Orientación específica del cliente.

Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:

• Conectarse a servidores de MCP remotos.
• Configura el MCP en una aplicación de IA.

Redirecciona los URI

En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando crees un ID de cliente y un secreto para la autenticación. El servidor de autorización usa los URIs de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. La documentación de tu aplicación debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. No se admiten los URIs de redireccionamiento personalizados.

Herramientas disponibles

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de GKE, consulta la referencia de MCP de GKE.

Herramientas de lista

Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente al servidor de MCP remoto de GKE. El método tools/list no requiere autenticación.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Reemplaza lo siguiente:

• TOOLSET_ENDPOINT: el resto del extremo de MCP después del nombre del servicio. Por ejemplo, para GKE, podría ser mcp/toolset-name.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: Es la versión del protocolo de MCP, por ejemplo, 2026-07-28.

Ejemplos de casos de uso

A continuación, se muestran casos de uso de ejemplo para el servidor de MCP remoto de GKE:

• Inspeccionar la configuración y el estado de tus clústeres de GKE y grupos de nodos. Por ejemplo, usa la instrucción: "Muéstrame los detalles de mi clúster de producción y enumera todos sus grupos de nodos".
• Visualiza las configuraciones de recursos de Kubernetes y los registros de contenedores desde un clúster sin usar kubectl. Por ejemplo, usa la instrucción: "Obtén el código YAML para 'frontend-deployment' en el espacio de nombres 'default'".
• Supervisa el estado de las operaciones de GKE de larga duración, como las actualizaciones de clústeres. Por ejemplo, usa la instrucción: "Enumera todas las operaciones de GKE en mi proyecto de la última hora".

Configuraciones opcionales de seguridad

El MCP presenta nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la gran variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas del MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos, Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu organización o proyecto de Google Cloud.

Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Cuando usas MCP con GKE, es importante que comprendas el modelo de responsabilidad compartida entre tú y Google. Si bien Google protege la infraestructura y el servidor de MCP, tú eres responsable de proteger las credenciales que usa el cliente de MCP, definir las políticas de IAM adecuadas para esas credenciales y supervisar las acciones que realiza el agente de IA.

Usa Model Armor

Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

Model Armor está disponible en ciertas regiones. Cuando Model Armor está habilitado y usas un servidor de MCP en una jurisdicción que Model Armor no admite, el comportamiento de enrutamiento de la llamada podría ser diferente para los distintos servidores de MCP y podría incumplir la residencia de datos para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de los servidores de MCP individuales, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

1. Habilita la API de Model Armor si aún no está habilitada.

   Roles necesarios para habilitar las APIs

   Para habilitar las APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

   Habilitar la API

2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

gcloud

Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

1. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

   Activa Cloud Shell

   En la parte inferior de la consola de Google Cloud , se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

2. Ejecuta el siguiente comando para configurar el extremo de API del servicio de Model Armor.

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

   Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP remotos y de Google Google Cloud

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de herramientas de MCP dentro del proyecto.

Sugerencia: No habilites el filtro de inyección de instrucciones y jailbreak, a menos que tu tráfico de MCP transporte datos de lenguaje natural.

Configura un ajuste mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor.

Nota: Si el agente y el servidor de MCP están en proyectos diferentes, puedes crear configuraciones mínimas en ambos proyectos (el proyecto del cliente y el proyecto del recurso). En este caso, Model Armor se invoca dos veces, una para cada proyecto.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

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"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

• INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
• ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación de una política.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

La configuración mínima de Model Armor y la configuración general pueden afectar a más que solo el MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.

Controla el uso de MCP con políticas de IAM

Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los servidores de Google Cloud y de Google MCP.

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y administración personalizadas permitiendo o denegando el acceso según lo siguiente:

• Es la entidad principal.
• Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
• El nombre del servicio o de la herramienta.
• Es el ID de cliente de OAuth de la aplicación.

Para obtener más información, consulta Controla el uso del MCP con Identity and Access Management.

¿Qué sigue?

• Lee la documentación de referencia de MCP remoto de GKE.
• Obtén más información sobre los servidores de MCP de Google Cloud.