GKE 원격 MCP 서버 사용

Autopilot Standard

이 문서에서는 Google Kubernetes Engine 원격 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 사용하여 Antigravity, ChatGPT, Claude, 개발 중인 커스텀 애플리케이션을 포함한 AI 애플리케이션과 연결하는 방법을 보여줍니다. GKE 원격 MCP 서버는 GKE 및 Kubernetes 리소스에 대한 읽기 액세스 권한을 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 환경을 검사하고 관찰할 수 있습니다. Google Kubernetes Engine 원격 MCP 서버는 Google Kubernetes Engine API를 사용 설정할 때 사용 설정됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델 (LLM)과 AI 애플리케이션 또는 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결하는 방식을 표준화합니다. MCP 서버를 사용하면 도구, 리소스, 프롬프트를 사용하여 작업을 실행하고 백엔드 서비스에서 업데이트된 데이터를 가져올 수 있습니다.

로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?

로컬 MCP 서버

일반적으로 로컬 머신에서 실행되며 표준 입력 및 출력 스트림 (stdio)을 사용하여 동일한 기기의 서비스 간에 통신합니다.

원격 MCP 서버

서비스의 인프라에서 실행되며 AI MCP 클라이언트와 MCP 서버 간의 통신을 위해 AI 애플리케이션에 HTTP 엔드포인트를 제공합니다. MCP 아키텍처에 대한 자세한 내용은 MCP 아키텍처를 참조하세요.

스테이트리스(Stateless) 코어

MCP 버전 2026-07-28부터 MCP는 양방향 스테이트풀(Stateful) 프로토콜에서 스테이트리스(Stateless) 프로토콜로 변경됩니다. 각 MCP 요청은 자체 설명적이며 헤더를 사용하여 라우팅할 수 있습니다. 각 요청에는 HTTP 헤더 또는 _meta 매개변수에 필요한 모든 정보가 포함되어 있으므로 initialize/initialized 핸드셰이크 또는 Mcp-Session-Id가 필요하지 않습니다. MCP 서버는 다중 왕복 요청 (MRTR)을 통해 도구에 필요한 추가 정보를 요청할 수 있습니다.

요청 본문을 파싱하지 않고 요청을 라우팅하고 처리하려면 다음을 포함한 일부 MCP 헤더가 필요합니다.

• 프로토콜 버전 헤더 및 표준 요청 헤더와 같이 MCP 사양에 필요한 헤더입니다.
• MCP 서버에서 정의한 커스텀 헤더 이러한 헤더는 x-mcp-header 속성을 사용하여 도구의 입력 스키마에서 HTTP 헤더로 미러링됩니다. 예를 들어 MCP 서버는 Google Cloud 리전 또는 프로젝트 ID를 지정하는 커스텀 헤더를 정의할 수 있습니다.

MCP 아키텍처에 관한 자세한 내용은 MCP 버전 2026-07-28 사양 및 주요 변경사항을 참고하세요.

GKE 로컬 MCP 서버에 대한 자세한 내용은 GitHub의 GKE MCP 서버를 참고하세요.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버에는 다음과 같은 기능과 이점이 있습니다.

• 간소화된 중앙 집중식 검색
• 관리형 전역 또는 리전 HTTP 엔드포인트
• 세부적인 승인
• Model Armor 보호를 통한 선택적 프롬프트 및 대답 보안
• 중앙 집중식 감사 로깅

다른 MCP 서버에 대한 정보와 Google Cloud MCP 서버에 사용할 수 있는 보안 및 거버넌스 제어에 대한 자세한 내용은 Google Cloud MCP 서버 개요를 참조하세요.

다음과 같은 이유로 GKE 로컬 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

• 로컬 개발 및 테스트하기
• 오프라인 MCP 사용
• AI/ML 워크로드의 매니페스트 생성을 포함한 클러스터 및 워크로드 생성
• 로컬 클라이언트 구성 (kubeconfig 사용)
• 로그 쿼리
• GKE 환경에 대한 비용 및 보안 권장사항 가져오기

로컬 MCP 서버를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 GKE MCP 서버를 참조하세요. 다음 섹션은 GKE 원격 MCP 서버에만 적용됩니다.

시작하기 전에

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
Google Cloud CLI를 설치합니다.
참고: 이전에 gcloud CLI를 설치했으면 gcloud components update를 실행하여 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하세요.
외부 ID 공급업체 (IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.
gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
프로젝트를 선택하거나 만드는 데 필요한 역할
• 프로젝트 선택: 프로젝트를 선택하는 데 특정 IAM 역할이 필요하지 않습니다. 역할이 부여된 모든 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
• 프로젝트 만들기: 프로젝트를 만들려면 resourcemanager.projects.create 권한이 포함된 프로젝트 생성자 역할(roles/resourcemanager.projectCreator)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기
참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.
• Google Cloud 프로젝트를 만듭니다.

  gcloud projects create PROJECT_ID

  PROJECT_ID를 만들려는 Google Cloud 프로젝트의 이름으로 바꿉니다.

• 만든 Google Cloud 프로젝트를 선택합니다.

  gcloud config set project PROJECT_ID

  PROJECT_ID을 Google Cloud 프로젝트 이름으로 바꿉니다.
Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
Kubernetes Engine API가 아직 사용 설정되지 않은 경우 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할 (roles/owner)을 통해 이 권한이 이미 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 서비스 사용량 관리자 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 얻을 수 있습니다. 역할 부여 방법 알아보기
gcloud services enable container.googleapis.com
사용자 계정에 역할을 부여합니다. 다음 각 IAM 역할에 대해 다음 명령어를 한 번씩 실행합니다. roles/container.clusterViewer
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
다음을 바꿉니다.
• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• USER_IDENTIFIER: 사용자 계정의 식별자입니다. 예를 들면 [e-mail]입니다.
• ROLE: 사용자 계정에 부여하는 IAM 역할입니다.

Google Cloud CLI를 설치합니다.

참고: 이전에 gcloud CLI를 설치했으면 gcloud components update를 실행하여 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하세요.

외부 ID 공급업체 (IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.

프로젝트를 선택하거나 만드는 데 필요한 역할

• 프로젝트 선택: 프로젝트를 선택하는 데 특정 IAM 역할이 필요하지 않습니다. 역할이 부여된 모든 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
• 프로젝트 만들기: 프로젝트를 만들려면 resourcemanager.projects.create 권한이 포함된 프로젝트 생성자 역할(roles/resourcemanager.projectCreator)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기

참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

• Google Cloud 프로젝트를 만듭니다.

  gcloud projects create PROJECT_ID

  PROJECT_ID를 만들려는 Google Cloud 프로젝트의 이름으로 바꿉니다.

• 만든 Google Cloud 프로젝트를 선택합니다.

  gcloud config set project PROJECT_ID

  PROJECT_ID을 Google Cloud 프로젝트 이름으로 바꿉니다.

Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

Kubernetes Engine API가 아직 사용 설정되지 않은 경우 사용 설정합니다.

API 사용 설정에 필요한 역할

API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할 (roles/owner)을 통해 이 권한이 이미 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 서비스 사용량 관리자 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 얻을 수 있습니다. 역할 부여 방법 알아보기

gcloud services enable container.googleapis.com

사용자 계정에 역할을 부여합니다. 다음 각 IAM 역할에 대해 다음 명령어를 한 번씩 실행합니다. roles/container.clusterViewer

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

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• USER_IDENTIFIER: 사용자 계정의 식별자입니다. 예를 들면 [e-mail]입니다.
• ROLE: 사용자 계정에 부여하는 IAM 역할입니다.

필요한 역할

원격 MCP 서버 도구를 호출하는 주 구성원에게는 GKE 리소스에 액세스할 수 있는 권한이 필요합니다. 이 주 구성원은 인간 사용자 또는 자동화된 서비스 계정일 수 있습니다. 최소한Google Cloud 프로젝트에 다음 역할을 부여합니다.

• MCP 도구 사용자 (roles/mcp.toolUser): MCP 서버 엔드포인트에 대한 도구 호출을 수행할 수 있는 권한을 부여합니다.
• Kubernetes Engine 클러스터 뷰어 (roles/container.clusterViewer): 이 역할은 원격 서버의 도구에 필요한 읽기 전용 액세스 권한을 제공합니다.

이 역할을 부여할 대상:

• 사용자가 Gemini CLI와 같은 클라이언트를 통해 MCP 서버와 상호작용하는 경우 사용자 계정
• MCP 서버를 호출하는 자율 에이전트 또는 애플리케이션을 빌드할 때 사용하는 서비스 계정

인증 및 승인

GKE 원격 MCP 서버는 인증 및 승인에 Identity and Access Management (IAM)와 함께 OAuth 2.0 프로토콜을 사용합니다. 모든 Google Cloud ID는 MCP 서버 인증에 지원됩니다.

GKE 원격 MCP 서버는 인증용 API 키를 허용하지 않습니다.

리소스에 대한 액세스를 제어하고 모니터링할 수 있도록 MCP 도구를 사용하는 에이전트에 대해 별도의 ID를 만드는 것이 좋습니다. 인증에 관한 자세한 내용은 MCP 서버 인증을 참고하세요.

GKE 원격 MCP OAuth 범위

OAuth 2.0은 범위와 사용자 인증 정보를 사용하여 인증된 주 구성원이 리소스에 대해 특정 작업을 수행할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다. Google의 OAuth 2.0 범위에 대한 자세한 내용은 OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스를 참조하세요.

GKE에는 다음과 같은 MCP 도구 OAuth 범위가 있습니다.

gcloud CLI의 범위 URI	설명
https://www.googleapis.com/auth/container	GKE 리소스에 대한 전체 읽기/쓰기 액세스 권한을 부여합니다.
https://www.googleapis.com/auth/container.read-only	GKE 리소스에 대한 읽기 전용 액세스 권한을 부여합니다.
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform	Google Cloud 프로젝트에 대한 광범위한 읽기/쓰기 액세스 권한을 부여합니다.

도구 호출 중에 액세스하는 리소스에 추가 범위가 필요할 수 있습니다. GKE에 필요한 범위 목록을 보려면 GKE API를 참조하세요.

GKE MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성

Claude 또는 Antigravity와 같은 AI 애플리케이션 및 에이전트는 단일 MCP 서버에 연결되는 MCP 클라이언트를 인스턴스화할 수 있습니다. AI 애플리케이션에는 서로 다른 MCP 서버에 연결되는 여러 클라이언트가 있을 수 있습니다. 애플리케이션이 클라이언트별 안내에 나열되지 않은 경우 다음 정보를 사용하여 대부분의 애플리케이션에서 연결할 수 있습니다.

AI 애플리케이션에서 원격 MCP 서버를 추가하거나 연결하는 방법을 찾습니다. GKE MCP 서버의 경우 필요에 따라 다음 정보를 입력합니다.

• 서버 이름: GKE 원격 MCP 서버
• 서버 URL 또는 엔드포인트: https://container.googleapis.com/mcp 또는 다른 도구 모음 URL(사용 가능한 도구 참고)
• 전송: 스트리밍 가능한 HTTP
• 인증 세부정보: 인증 방법에 따라 Google Cloud 사용자 인증 정보, OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀번호 또는 에이전트 ID 및 사용자 인증 정보를 입력할 수 있습니다. 인증에 대한 자세한 내용은 MCP 서버에 인증을 참조하세요.
• OAuth 범위: GKE MCP 서버에 연결할 때 사용할 OAuth 2.0 범위입니다.

MCP 서버 설정 및 연결에 관한 애플리케이션별 안내는 클라이언트별 안내를 참고하세요.

일반적인 안내는 다음 리소스를 참고하세요.

• 원격 MCP 서버에 연결
• AI 애플리케이션에서 MCP 구성

리디렉션 URI

웹 기반 애플리케이션과 일부 데스크톱 애플리케이션의 경우 인증을 위해 클라이언트 ID와 보안 비밀을 만들 때 리디렉션 URI를 허용 목록에 추가해야 합니다. 리디렉션 URI는 승인 서버에서 애플리케이션에 토큰을 전송하는 데 사용됩니다. 애플리케이션 문서에는 사용해야 하는 리디렉션 URI가 지정되어야 합니다. 커스텀 리디렉션 URI는 지원되지 않습니다.

사용 가능한 도구

GKE MCP 서버에서 사용 가능한 MCP 도구 및 해당 설명의 세부정보를 보려면 GKE MCP 참조를 확인하세요.

도구 나열

MCP 검사기를 사용하여 도구를 나열하거나 tools/list HTTP 요청을 GKE 원격 MCP 서버에 직접 전송합니다. tools/list 메서드에는 인증이 필요하지 않습니다.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

다음을 바꿉니다.

• TOOLSET_ENDPOINT: 서비스 이름 뒤에 오는 MCP 엔드포인트의 나머지 부분입니다. 예를 들어 GKE의 경우 mcp/toolset-name일 수 있습니다.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: MCP 프로토콜 버전(예: 2026-07-28)

샘플 사용 사례

다음은 GKE 원격 MCP 서버의 샘플 사용 사례입니다.

• GKE 클러스터 및 노드 풀의 구성과 상태를 검사합니다. 예를 들어 ''production-cluster'의 세부정보를 표시하고 모든 노드 풀을 나열해 줘'라는 프롬프트를 사용합니다.
• kubectl을 사용하지 않고 클러스터 내에서 Kubernetes 리소스 구성과 컨테이너 로그를 확인합니다. 예를 들어 ''default' 네임스페이스에서 'frontend-deployment'의 YAML 가져오기'라는 프롬프트를 사용합니다.
• 클러스터 업그레이드와 같은 장기 실행 GKE 작업의 상태를 모니터링합니다. 예를 들어 '지난 1시간 동안 내 프로젝트에서 수행된 모든 GKE 작업을 나열해 줘'라는 프롬프트를 사용합니다.

선택적 보안 및 안전 구성

MCP는 MCP 도구로 수행할 수 있는 다양한 작업으로 인해 새로운 보안 위험과 고려사항을 도입합니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해Google Cloud 는 Google Cloud조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구 사용을 제어할 수 있는 기본 설정과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다.

MCP 보안 및 거버넌스에 대한 자세한 내용은 AI 보안 및 안전을 참조하세요.

GKE에서 MCP를 사용할 때는 사용자와 Google 간의 공동 책임 모델을 이해하는 것이 중요합니다. Google은 인프라와 MCP 서버 자체를 보호하지만, 사용자는 MCP 클라이언트에서 사용하는 사용자 인증 정보를 보호하고, 해당 사용자 인증 정보에 적절한 IAM 정책을 정의하고, AI 에이전트가 수행하는 작업을 모니터링할 책임이 있습니다.

Model Armor 사용

Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 응답을 선제적으로 검사하고, 다양한 위험으로부터 보호하며, 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경에 AI를 배포하든 외부 클라우드 제공업체에 배포하든 Model Armor를 사용하면 다양한 AI 환경에서 악의적인 입력을 차단하고, 콘텐츠 안전을 확인하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.

로깅이 사용 설정된 상태에서 Model Armor가 사용 설정되면 Model Armor는 전체 페이로드를 로깅합니다. 이로 인해 로그에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

Model Armor로의 MCP 요청 라우팅

Model Armor는 특정 리전에서 사용할 수 있습니다. Model Armor가 사용 설정되어 있고 Model Armor가 지원하지 않는 관할권에서 MCP 서버를 사용하는 경우 호출의 라우팅 동작이 MCP 서버마다 다를 수 있으며 사용 중인 데이터와 전송 중인 데이터의 데이터 레지던시 규정 준수를 위반할 수 있습니다. 개별 MCP 서버의 동작에 대한 자세한 내용은 Model Armor 지원 제품을 참조하세요.

Model Armor 사용 설정

Model Armor를 사용하려면 먼저 Model Armor API를 사용 설정해야 합니다.

콘솔

1. Model Armor API가 아직 사용 설정되지 않았으면 사용 설정합니다.

   API 사용 설정에 필요한 역할

   API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할 (roles/owner)을 통해 이 권한이 이미 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 서비스 사용량 관리자 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 얻을 수 있습니다. 역할 부여 방법 알아보기

   API 사용 설정하기

2. Model Armor를 활성화할 프로젝트를 선택합니다.

gcloud

시작하기 전에 Model Armor API와 함께 Google Cloud CLI를 사용하여 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Cloud Shell을 활성화합니다.

   Cloud Shell 활성화

   Google Cloud 콘솔 하단에서 Cloud Shell 세션이 시작되고 명령줄 프롬프트가 표시됩니다. Cloud Shell은 Google Cloud CLI가 사전 설치된 셸 환경으로, 현재 프로젝트의 값이 이미 설정되어 있습니다. 세션이 초기화되는 데 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다.

2. 다음 명령어를 실행하여 Model Armor 서비스의 API 엔드포인트를 설정합니다.

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

   LOCATION을 Model Armor를 사용하려는 리전으로 바꿉니다.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버에 대한 보호 구성

Model Armor 최소 기준 설정을 사용하여 MCP 도구 호출 및 응답을 보호할 수 있습니다. 최소 기준 설정은 프로젝트 전반에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 집합을 적용합니다.

도움말: MCP 트래픽에 자연어 데이터가 포함되지 않는 한 프롬프트 인젝션 및 탈옥 필터를 사용 설정하지 마세요.

MCP 정제가 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 설정합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참조하세요.

참고: 에이전트와 MCP 서버가 서로 다른 프로젝트에 있는 경우 두 프로젝트 (클라이언트 프로젝트와 리소스 프로젝트) 모두에서 플로어 설정을 만들 수 있습니다. 이 경우 Model Armor는 프로젝트당 한 번씩 두 번 호출됩니다.

다음 명령어 예시를 참고하세요.

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"}]'

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

다음 설정을 참고하세요.

• INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP 서버의 콘텐츠를 검사하고 필터와 일치하는 프롬프트 및 대답을 차단하는 시정 조치 유형입니다.
• ENABLED: 필터 또는 시정 조치를 사용 설정하는 설정입니다.
• MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰도 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮을수록 거짓양성이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰도 수준을 참조하세요.

Model Armor를 사용한 MCP 트래픽 스캔 사용 중지

프로젝트의 하한 설정에 따라 Google MCP 서버를 오가는 트래픽을 Model Armor가 자동으로 스캔하지 않도록 하려면 다음 명령어를 실행합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다. Model Armor는 이 프로젝트의 하한선 설정에 정의된 규칙을 Google MCP 서버 트래픽에 자동으로 적용하지 않습니다.

Model Armor 하한 설정 및 일반 구성은 MCP뿐만 아니라 다른 요소에도 영향을 미칠 수 있습니다. Model Armor는 Vertex AI와 같은 서비스와 통합되므로 최소 기준 설정을 변경하면 MCP뿐만 아니라 모든 통합 서비스에서 트래픽 스캔 및 안전 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.

IAM 정책으로 MCP 사용 제어

Identity and Access Management (IAM) 거부 정책 및 허용 정책은 Google Cloud 및 Google MCP 서버를 보호하는 데 도움이 됩니다.

다음을 기준으로 액세스를 허용하거나 거부하여 여러 기준을 결합하여 맞춤설정된 보안 및 거버넌스 정책을 빌드할 수 있습니다.

• 주 구성원입니다.
• 읽기 전용 속성과 같은 도구 속성
• 서비스 이름 또는 도구 이름입니다.
• 애플리케이션의 OAuth 클라이언트 ID입니다.

자세한 내용은 Identity and Access Management를 사용한 MCP 사용 제어를 참조하세요.

다음 단계

• GKE 원격 MCP 참고 문서를 읽어봅니다.
• Google Cloud MCP 서버에 대해 자세히 알아보세요.