Remote-MCP-Server von Cloud Logging verwenden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Cloud Logging verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server von Cloud Logging können Agenten und API-Anwendungen mit Ihren Logeinträgen interagieren.

Der Remote-MCP-Server von Cloud Logging wird aktiviert, wenn Sie die Cloud Logging API aktivieren.

Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agenten zu externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie ihre Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Back-End-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
werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Informationen zum lokalen MCP-Server von Cloud Logging finden Sie unter Cloud Logging MCP server auf GitHub.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

  • Vereinfachte, zentrale Erkennung
  • Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
  • Detaillierte Autorisierung
  • Optionale Prompt- und Antwortsicherheit mit Model Armor-Schutz
  • Zentralisiertes Audit-Logging

Informationen zu anderen MCP-Servern und zu Sicherheits und Governance-Kontrollen, die für Google Cloud-MCP-Server verfügbar sind, finden Sie unter Übersicht über Google Cloud-MCP-Server.

Sie können den lokalen MCP-Server von Cloud Logging aus folgenden Gründen verwenden:

  • Lokale Entwicklung und Tests
  • Offline-MCP-Nutzung

Weitere Informationen zur Verwendung unseres lokalen MCP-Servers finden Sie unter Cloud Logging MCP server. Die folgenden Abschnitte gelten nur für den Remote-MCP-Server von Cloud Logging.

Hinweis

  1. Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud Konto an. Wenn Sie noch kein Konto haben Google Cloud, erstellen Sie ein Konto, um die Leistung unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

  2. 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.

    Go to project selector

  3. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

  4. 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.

    Go to project selector

  5. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

  6. Aktivieren Sie die Cloud Logging API.

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

    API aktivieren

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den MCP-Server von Cloud Logging verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie für die Verwendung des MCP-Servers von Cloud Logging benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des MCP-Servers von Cloud Logging erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen , um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen, die erforderlich sind:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den MCP-Server von Cloud Logging zu verwenden:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server von Cloud Logging verwendet das OAuth 2.0 Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) zur Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Der Remote-MCP-Server von Cloud Logging akzeptiert API-Schlüssel.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agenten zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

OAuth-Bereiche für den MCP-Server von Cloud Logging

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifizierter Prinzipal 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.

Cloud Logging hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin Protokolldaten für Ihr Google Cloud Projekt verwalten.
https://www.googleapis.com/auth/logging.read Protokolldaten für Ihr Google Cloud Projekt ansehen.
https://www.googleapis.com/auth/logging.write Protokolldaten für Ihr Google Cloud Projekt einreichen.

Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Cloud Logging erforderlichen Bereiche finden Sie unter Autorisierungsbereiche für die Cloud Logging API.

MCP-Client für die Verwendung des MCP-Servers von Cloud Logging konfigurieren

KI-Anwendungen und ‑Agenten wie Claude oder Gemini CLI können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. Um eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen, muss der MCP-Client mindestens die URL des Remote-MCP-Servers kennen.

Stellen Sie in Ihrer KI-Anwendung eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server her. Sie werden aufgefordert, Details zum Server einzugeben, z. B. den Namen und die URL.

Geben Sie für den MCP-Server von Cloud Logging nach Bedarf Folgendes ein:

Feld Wert
Server name MCP-Server von Cloud Logging
Server-URL oder Endpunkt https://logging.googleapis.com/mcp
Transport HTTP
Authentifizierungsdetails Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr 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 beim Herstellen einer Verbindung zum MCP Server von Cloud Logging verwenden möchten.

Eine hostspezifische Anleitung finden Sie hier:

Allgemeinere Anleitungen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den MCP-Server von Cloud Logging finden Sie in der MCP-Referenz von Cloud Logging.

Tools auflisten

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Cloud Logging. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: logging.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list"
}

Prompt-Beispiele

Im Folgenden finden Sie Prompts, die Sie für den MCP-Server von Cloud Logging verwenden können:

  • „Kannst du alle Logansichten im Log-Bucket my-bucket auflisten?“
  • „Zeige alle kritischen Logs der letzten 24 Stunden.“
  • „Rufe die Logeinträge für die Compute Engine-Instanz web-server der letzten Stunde ab.“
  • „Zeige alle Logs der letzten 7 Tage an, die ein bestimmtes Dienstkonto enthalten.“

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen ausgeführt werden kann. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, Google Cloud bietet Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud Organisation oder Ihrem Projekt gesteuert werden kann.

Weitere Informationen zu MCP-Sicherheit und ‑Governance finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Google Cloud Dienst, der die Sicherheit und Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und verantwortungsbewusste KI-Praktiken zu unterstützen. Ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen: Mit Model Armor können Sie schädliche Eingaben verhindern, die Sicherheit von Inhalten überprüfen, sensible Daten schützen, Compliance einhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchsetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können in Ihren Logs vertrauliche Informationen offengelegt werden.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

  1. Aktivieren Sie die Model Armor API.

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

    API aktivieren

  2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie zuerst die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus:

  1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

    Cloud Shell aktivieren

    Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell Sitzung gestartet und eine Befehlszeilenaufforderung 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.

  2. 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 LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Um Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten zu schützen, können Sie die Mindesteinstellungen von 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 ein, bei der die MCP-Bereinigung aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Mindesteinstellungen konfigurieren.

Hier ist ein Beispielbefehl:

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 PROJECT_ID durch die Google Cloud Projekt-ID Ihres Projekts.

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 Erzwingung aktiviert wird.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, Bei niedrigeren Werten kann es jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen kommen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfidenzniveaus von Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor Traffic zu und von Google-MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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 Google Cloud Projekt ID. 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 auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie die Agent Platform eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Ablehnungsrichtlinien steuern

IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) helfen Ihnen, Remote-MCP-Server zu schützen. Google Cloud Konfigurieren Sie diese Richtlinien, um den unerwünschten Zugriff auf MCP-Tools zu blockieren.

Sie können den Zugriff beispielsweise anhand der folgenden Kriterien verweigern oder zulassen:

  • Der Prinzipal
  • Tooleigenschaften wie „Schreibgeschützt“
  • Die OAuth-Client-ID der Anwendung

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit IAM steuern.

Nächste Schritte