Utiliser le serveur MCP distant GKE

Autopilot Standard

Ce document explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant de Google Kubernetes Engine pour vous connecter à des applications d'IA, y compris Antigravity, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Le serveur MCP distant GKE fournit un accès en lecture à vos ressources GKE et Kubernetes. Il permet à un agent IA d'inspecter et d'observer votre environnement. Le serveur MCP distant Google Kubernetes Engine est activé lorsque vous activez l'API Google Kubernetes Engine.

Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, leurs ressources et leurs prompts pour effectuer des actions et obtenir des données à jour à partir de leur service de backend.

Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?

Serveurs MCP locaux

Ils s'exécutent généralement sur votre ordinateur local et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.

Serveurs MCP distants

S'exécuter sur l'infrastructure du service et proposer un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez Architecture MCP.

Noyau sans état

Avec la version 2026-07-28 du MCP, le MCP passe d'un protocole bidirectionnel avec état à un protocole sans état. Chaque requête MCP est auto-descriptive et peut être acheminée à l'aide d'en-têtes. Le handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id n'est pas nécessaire, car chaque requête inclut toutes les informations requises dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des requêtes multi-aller-retour (MRTR).

Pour faciliter le routage et le traitement des requêtes sans analyser le corps de la requête, certains en-têtes MCP sont requis, y compris les suivants :

• En-têtes requis par la spécification MCP, tels que l'en-tête de version du protocole et les en-têtes de requête standards.
• En-têtes personnalisés définis par le serveur MCP. Ces en-têtes sont mis en miroir dans les en-têtes HTTP à partir du schéma d'entrée de l'outil à l'aide de la propriété x-mcp-header. Par exemple, un serveur MCP peut définir un en-tête personnalisé pour spécifier la région ou l'ID du projet Google Cloud .

Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la spécification et les principaux changements de la version 2026-07-28 de MCP.

Pour en savoir plus sur le serveur MCP local GKE, consultez Serveur MCP GKE sur GitHub.

Serveurs MCP distants Google et Google Cloud

Les serveurs MCP distants Google et Google Cloud présentent les fonctionnalités et avantages suivants :

• Découverte simplifiée et centralisée
• Points de terminaison HTTP gérés mondiaux ou régionaux
• Autorisations précises
• Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
• Journaux d'audit centralisés

Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez la présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Vous pouvez utiliser le serveur MCP local GKE pour les raisons suivantes :

• Développement et tests locaux
• Utilisation de MCP hors connexion
• Création de clusters et de charges de travail, y compris la génération de fichiers manifestes pour les charges de travail d'IA/de ML
• Configuration du client local (à l'aide de kubeconfig)
• Journaux de requête
• Obtenir des recommandations sur les coûts et la sécurité pour votre environnement GKE

Pour en savoir plus sur l'utilisation de notre serveur MCP local, consultez Serveur MCP GKE. Les sections suivantes ne s'appliquent qu'au serveur MCP distant GKE.

Avant de commencer

Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
Installez la Google Cloud CLI.
Remarque : Si vous avez déjà installé la gcloud CLI, assurez-vous que vous disposez de la dernière version en exécutant gcloud components update.
Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.
Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante :
gcloud init
Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud .
Rôles requis pour sélectionner ou créer un projet
• Sélectionner un projet : la sélection d'un projet ne nécessite pas de rôle IAM spécifique. Vous pouvez sélectionner n'importe quel projet pour lequel un rôle vous a été attribué.
• Créer un projet : pour créer un projet, vous devez disposer du rôle "Créateur de projet" (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.
Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu d'en sélectionner un existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.
• Créez un projet Google Cloud  :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.

• Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud .
Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .
Activez l'API Kubernetes Engine si ce n'est pas déjà fait :
Rôles requis pour activer les API
Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.
gcloud services enable container.googleapis.com
Attribuez des rôles à votre compte utilisateur. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/container.clusterViewer
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Remplacez les éléments suivants :
• PROJECT_ID : ID du projet.
• USER_IDENTIFIER : identifiant de votre compte utilisateur . Par exemple, [e-mail].
• ROLE : rôle IAM que vous attribuez à votre compte utilisateur.

Installez la Google Cloud CLI.

Remarque : Si vous avez déjà installé la gcloud CLI, assurez-vous que vous disposez de la dernière version en exécutant gcloud components update.

Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante :

gcloud init

Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud .

Rôles requis pour sélectionner ou créer un projet

• Sélectionner un projet : la sélection d'un projet ne nécessite pas de rôle IAM spécifique. Vous pouvez sélectionner n'importe quel projet pour lequel un rôle vous a été attribué.
• Créer un projet : pour créer un projet, vous devez disposer du rôle "Créateur de projet" (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.

Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu d'en sélectionner un existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

• Créez un projet Google Cloud  :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.

• Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud .

Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .

Activez l'API Kubernetes Engine si ce n'est pas déjà fait :

Rôles requis pour activer les API

Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

gcloud services enable container.googleapis.com

Attribuez des rôles à votre compte utilisateur. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/container.clusterViewer

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

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet.
• USER_IDENTIFIER : identifiant de votre compte utilisateur . Par exemple, [e-mail].
• ROLE : rôle IAM que vous attribuez à votre compte utilisateur.

Rôles requis

Le principal qui effectue des appels aux outils du serveur MCP distant doit disposer des autorisations nécessaires pour accéder aux ressources GKE. Ce compte principal peut être un utilisateur humain ou un compte de service automatisé. Accordez au minimum le rôle suivant sur votre projetGoogle Cloud  :

• Utilisateur de l'outil MCP (roles/mcp.toolUser) : accorde l'autorisation d'effectuer des appels d'outils vers le point de terminaison du serveur MCP.
• Lecteur de cluster Kubernetes Engine (roles/container.clusterViewer) : ce rôle fournit l'accès en lecture seule nécessaire aux outils du serveur distant.

Attribuez ce rôle à :

• Un compte utilisateur lorsqu'une personne interagit avec le serveur MCP via un client tel que la CLI Gemini.
• Un compte de service lors de la création d'un agent ou d'une application autonome qui appelle le serveur MCP.

Authentification et autorisation

Les serveurs MCP distants GKE utilisent le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les identitésGoogle Cloud sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.

Le serveur MCP distant GKE n'accepte pas les clés API pour l'authentification.

Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.

Niveaux d'accès OAuth du MCP distant GKE

OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

GKE dispose des niveaux d'accès OAuth suivants pour les outils MCP :

URI de champ d'application pour gcloud CLI	Description
https://www.googleapis.com/auth/container	Accorde un accès complet en lecture/écriture à vos ressources GKE.
https://www.googleapis.com/auth/container.read-only	Accorde un accès en lecture seule à vos ressources GKE.
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform	Accorde un accès étendu en lecture/écriture à vos projets Google Cloud .

Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des champs d'application requis pour GKE, consultez API GKE.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP GKE

Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application ne figure pas dans les instructions spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à partir de la plupart des applications.

Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter un serveur MCP distant ou de vous y connecter. Pour le serveur MCP GKE, saisissez les informations suivantes, si nécessaire :

• Nom du serveur : serveur MCP distant GKE
• URL du serveur ou Point de terminaison : https://container.googleapis.com/mcp ou une autre URL d'ensemble d'outils, consultez Outils disponibles
• Transport : HTTP diffusable en streaming
• Détails de l'authentification : selon la façon dont vous souhaitez vous authentifier, vous pouvez saisir vos identifiants Google Cloud , votre ID client et votre code secret OAuth, ou l'identité et les identifiants d'un agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
• Champ d'application OAuth : champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lors de la connexion au serveur MCP GKE.

Pour obtenir des conseils spécifiques à l'application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez Conseils spécifiques au client.

Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :

• Se connecter à des serveurs MCP distants
• Configurer MCP dans une application d'IA

URI de redirection

Pour les applications Web et certaines applications de bureau, vous devez ajouter un URI de redirection à la liste d'autorisation lorsque vous créez un ID client et un code secret pour l'authentification. Les URI de redirection sont utilisés par le serveur d'autorisation pour envoyer des jetons à votre application. La documentation de votre application doit spécifier l'URI de redirection que vous devez utiliser. Les URI de redirection personnalisés ne sont pas acceptés.

Outils disponibles

Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP GKE, consultez la documentation de référence sur MCP GKE.

Lister les outils

Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant GKE. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Remplacez les éléments suivants :

• TOOLSET_ENDPOINT : le reste du point de terminaison MCP après le nom du service. Par exemple, pour GKE, il peut s'agir de mcp/toolset-name.
• MCP_PROTOCOL_VERSION : version du protocole MCP (par exemple, 2026-07-28).

Exemples de cas d'utilisation

Voici des exemples de cas d'utilisation du serveur MCP distant GKE :

• Inspectez la configuration et l'état de vos clusters et pools de nœuds GKE. Par exemple, utilisez le prompt suivant : "Affiche les détails de mon cluster 'production-cluster' et liste tous ses pools de nœuds."
• Affichez les configurations des ressources Kubernetes et les journaux de conteneurs d'un cluster sans utiliser kubectl. Par exemple, utilisez le prompt suivant : "Obtiens le fichier YAML pour 'frontend-deployment' dans l'espace de noms 'default'."
• Surveillez l'état des opérations GKE de longue durée, telles que les mises à niveau de clusters. Par exemple, utilisez la requête suivante : "Liste toutes les opérations GKE de mon projet au cours de la dernière heure."

Configurations de sécurité facultatives

Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques,Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables permettant de contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou projet Google Cloud.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de MCP, consultez Sécurité et sûreté de l'IA.

Lorsque vous utilisez MCP avec GKE, il est important de comprendre le modèle de responsabilité partagée entre vous et Google. Bien que Google sécurise l'infrastructure et le serveur MCP lui-même, vous êtes responsable de la sécurisation des identifiants utilisés par le client MCP, de la définition des stratégies IAM appropriées pour ces identifiants et de la surveillance des actions effectuées par l'agent IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un serviceGoogle Cloud conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il analyse de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, protège contre divers risques et favorise les pratiques pour une IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou sur des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à empêcher les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.

Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il consigne l'intégralité de la charge utile. Cela pourrait exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Routage des requêtes MCP vers Model Armor

Model Armor est disponible dans certaines régions. Lorsque Model Armor est activé et que vous utilisez un serveur MCP dans une juridiction non compatible avec Model Armor, le comportement de routage de l'appel peut être différent selon les serveurs MCP et peut enfreindre la conformité de la résidence des données pour les données en cours d'utilisation et en transit. Pour en savoir plus sur le comportement des différents serveurs MCP, consultez Produits compatibles avec Model Armor.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

1. Activez l'API Model Armor, si ce n'est pas déjà fait.

   Rôles requis pour activer les API

   Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

   Activer l'API

2. Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

1. Dans la console Google Cloud , activez Cloud Shell.

   Activer Cloud Shell

   En bas de la fenêtre de la console Google Cloud , une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement de shell dans lequel la Google Cloud CLI est déjà installée, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.

2. Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.

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

   Remplacez LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection pour les serveurs MCP Google et Google Cloud distants

Pour protéger les appels et les réponses de vos outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble de filtres cohérent à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Conseil : N'activez pas le filtre d'injection de prompt et de jailbreak, sauf si votre trafic MCP contient des données en langage naturel.

Configurez un paramètre plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor.

Remarque : Si l'agent et le serveur MCP se trouvent dans des projets différents, vous pouvez créer des paramètres de plancher dans les deux projets (le projet client et le projet de ressource). Dans ce cas, Model Armor est appelé deux fois, une fois pour chaque projet.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud .

Notez les paramètres suivants :

• INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.
• ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une mesure d'application.
• MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable - Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de base du projet, exécutez la commande suivante :

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

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud . Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de base de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.

Les paramètres de base et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur d'autres éléments que le MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de seuil peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans MCP.

Contrôler l'utilisation de MCP avec des stratégies IAM

Les stratégies de refus et les stratégies d'autorisation IAM (Identity and Access Management) vous aident à sécuriser les serveurs Google Cloud et Google MCP.

Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des règles de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :

• Le compte principal.
• Propriétés de l'outil, comme l'attribut en lecture seule.
• Nom du service ou de l'outil.
• ID client OAuth de l'application.

Pour en savoir plus, consultez Contrôler l'utilisation de MCP avec Identity and Access Management.

Étapes suivantes

• Consultez la documentation de référence sur le MCP distant GKE.
• En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud