Usa el servidor de MCP remoto de Cloud Logging

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Cloud Logging para conectarse con aplicaciones de IA, incluidas la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. El servidor MCP remoto de Cloud Logging permite que los agentes y las aplicaciones de la API interactúen con tus entradas de registro.

El servidor MCP remoto de Cloud Logging se habilita cuando habilitas la API de Cloud Logging.

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 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.

Para obtener información sobre el servidor de MCP local de Cloud Logging, consulta Servidor de MCP de Cloud Logging en GitHub.

Servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

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

  • Descubrimiento simplificado y centralizado
  • Extremos HTTP administrados globales o regionales
  • 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.

Puedes usar el servidor de MCP local de Cloud Logging por los siguientes motivos:

  • Desarrolla y prueba de forma local
  • Uso de MCP sin conexión

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

Antes de comenzar

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si eres nuevo en 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.

  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. Habilita la API de Cloud Logging.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Cloud Logging, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que deseas usar el servidor de MCP de Cloud Logging:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP de Cloud Logging. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor MCP de Cloud Logging:

  • Realiza llamadas a la herramienta de MCP: mcp.tools.call

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

El servidor MCP remoto de Cloud Logging usa 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 registro acepta claves de API.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo 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 de Cloud Logging

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

Cloud Logging tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI del alcance para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin Administra los datos de registro de tu proyecto Google Cloud .
https://www.googleapis.com/auth/logging.read Visualiza los datos de registro de tu proyecto de Google Cloud .
https://www.googleapis.com/auth/logging.write Envía datos de registro de tu proyecto de Google Cloud .

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

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de Cloud Logging

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Gemini CLI, 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. Para conectarse a un servidor de MCP remoto, el cliente de MCP debe conocer, como mínimo, la URL del servidor de MCP remoto.

En tu aplicación de IA, conéctate a un servidor de MCP remoto. Se te solicitará que ingreses detalles sobre el servidor, como su nombre y URL.

Para el servidor de MCP de Cloud Logging, ingresa lo siguiente según sea necesario:

Campo Valor
Nombre del servidor Servidor de MCP de Cloud Logging
URL del servidor o Extremo https://logging.googleapis.com/mcp
Transporte HTTP
Detalles de autenticación Según cómo quieras autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID de cliente y secreto de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.
Permiso de OAuth El permiso de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectes al servidor de MCP de Cloud Logging.

Para obtener orientación específica sobre el host, consulta lo siguiente:

Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:

Herramientas disponibles

Para ver detalles sobre las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Cloud Logging, consulta la referencia de MCP de Cloud Logging.

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 Cloud Logging. El método tools/list no requiere autenticación.

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

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

Ejemplos de instrucciones

A continuación, se muestran algunas instrucciones que puedes usar para el servidor de MCP de Cloud Logging:

  • "¿Puedes enumerar todas las vistas de registros en el bucket de registros my-bucket?"
  • Muestra todos los registros críticos de las últimas 24 horas.
  • "Recupera las entradas de registro de la instancia de Compute Engine web-server de la última hora".
  • Muestra todos los registros de los últimos 7 días que contengan una determinada cuenta de servicio.

Configuraciones opcionales de seguridad

La MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de 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 la MCP, consulta Seguridad y protección de la 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 externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger los 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.

Habilita Model Armor

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

Console

  1. Habilitar la API de Model Armor

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. 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 que muestra una ventana emergente con una 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 comando siguiente 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 Cloud Google

Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas 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 las herramientas de MCP dentro del proyecto.

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.

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.
  • 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 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 general y de configuración mínima de Model Armor puede afectar a más que solo al MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Agent Platform, 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 del MCP con políticas de IAM de rechazo

Las políticas de denegación de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los Google Cloud servidores MCP remotos. Configura estas políticas para bloquear el acceso no deseado a las herramientas de MCP.

Por ejemplo, puedes rechazar o permitir el acceso según lo siguiente:

  • La entidad principal
  • Propiedades de la herramienta, como solo lectura
  • ID de cliente de OAuth de la aplicación

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

¿Qué sigue?