El 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 los 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.
Para obtener información sobre el servidor de MCP local de Cloud Logging, consulta Servidor de MCP de Cloud Logging en GitHub.
Servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos
Los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos tienen las siguientes funciones y beneficios:- Descubrimiento simplificado y centralizado
- Extremos HTTP globales o regionales administrados
- Autorización detallada
- Seguridad opcional de mensajes y respuestas con protección de Model Armor
- Registro de auditoría centralizado
Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y gobernanza disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.
Es posible que quieras 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 de MCP remoto de Cloud Logging.
Antes de comenzar
- Accede a tu Google Cloud cuenta de. 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.
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
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.
-
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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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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.
-
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 permisoserviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.
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:
-
Realizar llamadas a herramientas de MCP:
Usuario de la herramienta de MCP (
roles/mcp.toolUser) -
Usar herramientas de MCP de Logging:
Administrador de Logging (
roles/logging.admin)
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 de MCP de Cloud Logging:
-
Realizar llamadas a herramientas de MCP:
mcp.tools.call
También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o otros roles predefinidos.
Autenticación y autorización
El servidor de 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 servidores de MCP.El servidor de MCP remoto de Logging 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 Autenticación en servidores de MCP.
Alcances de OAuth de MCP de Cloud Logging
OAuth 2.0 usa alcances y credenciales para determinar si una entidad autenticada está autorizada para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los alcances de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.
Cloud Logging tiene los siguientes alcances de OAuth de herramientas de MCP:
| URI del alcance para gcloud CLI | Descripción |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin |
Administra datos de registro de tu Google Cloud proyecto. |
https://www.googleapis.com/auth/logging.read |
Visualiza datos de registro de tu Google Cloud proyecto. |
https://www.googleapis.com/auth/logging.write |
Envía datos de registro de tu Google Cloud proyecto. |
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 alcances necesarios para Cloud Logging, consulta Alcances de OAuth para la API de Cloud Logging.
Configura un cliente de MCP para usar el servidor de MCP de Cloud Logging
Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear una instancia de un cliente de MCP que se conecte 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 del cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.
En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. Para el servidor de MCP de Cloud Logging, ingresa la siguiente información 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 de OAuth y secreto, o una identidad y credenciales de agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP. |
| Alcance de OAuth | El alcance de OAuth 2.0 que deseas usar cuando te conectas al servidor de MCP de Cloud Logging. |
Para obtener instrucciones específicas de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Guía específica del cliente.
Para obtener instrucciones más generales, 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.
Mostrar lista de herramientas
Usa el inspector de MCP para mostrar una lista de herramientas o enviar una
tools/list solicitud HTTP 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 las instrucciones que puedes usar para el servidor de MCP de Cloud Logging:
- "¿Puedes mostrar una lista de todas las vistas de registro en el bucket de registros
my-bucket?". - "Muéstrame todos los registros críticos de las últimas 24 horas".
- "Recupera las entradas de registro de la instancia de Compute Engine
web-serverde la última hora". - "Muéstrame todos los registros de los últimos 7 días que contengan una cuenta de servicio determinada".
Configuraciones opcionales de seguridad
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 herramientas de MCP en tu Google Cloud organización o proyecto.
Para obtener más información sobre la seguridad y la gobernanza de MCP, consulta Seguridad de la IA.
Usa Model Armor
Model Armor es un Google Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad y la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona mediante el análisis proactivo de las instrucciones y respuestas de los LLM, la protección contra diversos riesgos y la compatibilidad con 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 IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.
Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto puede exponer información sensible en tus registros.
Habilita Model Armor
Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.
Console
Habilita 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 permisoserviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.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:
En la Google Cloud consola de, activa Cloud Shell.
En la parte inferior de la Google Cloud consola de, 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.
-
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
LOCATIONpor la región en la que quieres usar Model Armor.
Configura la protección para los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos
Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínima 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 parámetro de configuración mínima de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros de configuración mínima de Model Armor settings.
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 Google Cloud proyecto de.
Ten en cuenta la siguiente configuración:
INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y respuestas que coinciden con los filtros.ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o una 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 en función de 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 Google Cloud ID del proyecto. Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto a ningún tráfico del servidor de MCP de Google.
La configuración mínima de Model Armor y la configuración general pueden afectar a más que solo a MCP. Debido a que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis de tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en MCP.
Controla el uso de MCP con las políticas de denegación de IAM
Las políticas de denegación de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger Google Cloud los servidores de MCP remotos. Configura estas políticas para bloquear el acceso no deseado a las herramientas de MCP.
Por ejemplo, puedes denegar o permitir el acceso según lo siguiente:
- La entidad
- Propiedades de la herramienta, como solo lectura
- El 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?
- Lee la documentación de referencia de MCP de Cloud Logging.
- Obtén más información sobre los servidores de MCP de Google Cloud.