Cloud Logging 원격 MCP 서버 사용

이 문서에서는 Cloud Logging 원격 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 사용하여 Gemini CLI, ChatGPT, Claude, 개발 중인 커스텀 애플리케이션을 비롯한 AI 애플리케이션에 연결하는 방법을 보여줍니다. Cloud Logging 원격 MCP 서버를 사용하면 에이전트와 API 애플리케이션이 로그 항목과 상호작용할 수 있습니다.

Cloud Logging 원격 MCP 서버는 Cloud Logging 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 수행하고 백엔드 서비스에서 업데이트된 데이터를 가져올 수 있습니다.

로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?

로컬 MCP 서버: 일반적으로 로컬 머신에서 실행되며 동일한 기기의 서비스 간 통신에 표준 입력 및 출력 스트림 (stdio)을 사용합니다.
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.

Cloud Logging 로컬 MCP 서버에 대한 자세한 내용은 GitHub의 Cloud Logging MCP 서버를 참조하세요.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버

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

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

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

다음과 같은 이유로 Cloud Logging 로컬 MCP 서버를 사용하는 것이 좋습니다.

로컬 개발 및 테스트하기
오프라인 MCP 사용

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

시작하기 전에

계정에 로그인합니다. Google Cloud 를 처음 사용하는 경우 Google Cloud, 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

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

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.
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.

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Cloud Logging API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기
API 사용 설정

필요한 역할

Cloud Logging MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 Cloud Logging MCP 서버를 사용하려는 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

MCP 도구 호출: MCP 도구 사용자 (roles/mcp.toolUser)
Logging MCP 도구 사용: Logging 관리자 (roles/logging.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 Cloud Logging MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

Cloud Logging MCP 서버를 사용하려면 다음 권한이 필요합니다.

MCP 도구 호출: mcp.tools.call

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

인증 및 승인

Cloud Logging 원격 MCP 서버는 인증 및 승인을 위해 Identity and Access Management (IAM) 와 함께 OAuth 2.0 프로토콜을 사용합니다. 모든 Google Cloud ID 가 MCP 서버 인증에 지원됩니다.

로깅 원격 MCP 서버는 API 키를 허용합니다.

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

Cloud Logging MCP OAuth 범위

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

Cloud Logging에는 다음과 같은 MCP 도구 OAuth 범위가 있습니다.

gcloud CLI의 범위 URI	설명
`https://www.googleapis.com/auth/logging.admin`	프로젝트의 로그 데이터를 관리합니다. Google Cloud
`https://www.googleapis.com/auth/logging.read`	프로젝트의 로그 데이터를 봅니다. Google Cloud
`https://www.googleapis.com/auth/logging.write`	프로젝트의 로그 데이터를 제출합니다. Google Cloud

도구 호출 중에 액세스되는 리소스에 추가 범위가 필요할 수 있습니다. Cloud Logging에 필요한 범위 목록을 보려면 Cloud Logging API의 인증 범위를 참조하세요.

Cloud Logging MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성

Claude 또는 Gemini CLI와 같은 AI 애플리케이션 및 에이전트는 단일 MCP 서버에 연결되는 MCP 클라이언트를 인스턴스화할 수 있습니다. AI 애플리케이션에는 여러 MCP 서버에 연결되는 여러 클라이언트가 있을 수 있습니다. 원격 MCP 서버에 연결하려면 MCP 클라이언트가 최소한 원격 MCP 서버의 URL을 알고 있어야 합니다.

AI 애플리케이션에서 원격 MCP 서버에 연결합니다. 이름 및 URL과 같은 서버에 대한 세부정보를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

Cloud Logging MCP 서버의 경우 필요에 따라 다음을 입력합니다.

필드	값
서버 이름	Cloud Logging MCP 서버
서버 URL 또는 엔드포인트	`https://logging.googleapis.com/mcp`
전송	HTTP
인증 세부정보	인증하려는 방법에 따라 사용자 인증 정보, OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀 또는 에이전트 ID 및 사용자 인증 정보를 입력할 수 있습니다. Google Cloud 인증에 대한 자세한 내용은 MCP 서버 인증을 참조하세요.
OAuth 범위	Cloud Logging MCP 서버에 연결할 때 사용할 OAuth 2.0 범위입니다.

호스트별 안내는 다음을 참조하세요.

일반적인 안내는 다음 리소스를 참조하세요.

사용 가능한 도구

Cloud Logging MCP 서버에 사용할 수 있는 MCP 도구 및 설명에 대한 자세한 내용은 Cloud Logging MCP 참조를 참조하세요.

도구 나열

MCP 검사기를 사용하여 도구를 나열하거나 tools/list HTTP 요청을 Cloud Logging 원격 MCP 서버로 직접 전송합니다. tools/list 메서드는 인증이 필요하지 않습니다.

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

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

프롬프트 예시

다음은 Cloud Logging MCP 서버에 사용할 수 있는 프롬프트입니다.

'로그 버킷 my-bucket의 모든 로그 뷰를 나열해 줘.'
'지난 24시간 동안의 모든 심각한 로그를 보여 줘.'
'지난 1시간 동안 Compute Engine 인스턴스 web-server의 로그 항목을 가져와 줘.'
'특정 서비스 계정이 포함된 지난 7일간의 모든 로그를 보여 줘.'

선택적 보안 및 안전 구성

MCP는 MCP 도구로 수행할 수 있는 다양한 작업으로 인해 새로운 보안 위험과 고려사항을 도입합니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해 Google Cloud 조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구의 사용을 제어하는 기본 설정과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다. Google Cloud

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

Model Armor 사용

Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된 Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 응답을 사전에 검사하여 다양한 위험으로부터 보호하고 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경 또는 외부 클라우드 제공업체에 AI를 배포하는 경우 Model Armor를 사용하면 악성 입력을 방지하고, 콘텐츠 안전을 확인하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, 다양한 AI 환경에서 AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.

로깅이 사용 설정된 상태에서 Model Armor를 사용 설정하면 Model Armor가 전체 페이로드를 로깅합니다. 이렇게 하면 로그에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

Model Armor 사용 설정

Model Armor를 사용하려면 먼저 Model Armor API를 사용 설정해야 합니다.

콘솔

Model Armor API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기
API 사용 설정
Model Armor를 활성화할 프로젝트를 선택합니다.

gcloud

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

콘솔에서 Cloud Shell을 활성화합니다. Google Cloud

Cloud Shell 활성화

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

MCP 도구 호출 및 응답을 보호하려면 Model Armor 최소 기준 설정을 사용하면 됩니다. 최소 기준 설정은 프로젝트 전체에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 집합을 적용합니다.

MCP 삭제가 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 구성합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참조하세요.

다음 명령어 예를 살펴보세요.

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 프롬프트와 응답을 차단하는 적용 유형입니다.
ENABLED: 필터 또는 적용을 사용 설정하는 설정입니다.
MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮으면 오탐이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰 수준을 참조하세요.

Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 중지

Model Armor가 프로젝트의 최소 기준 설정을 기반으로 Google MCP 서버 간의 트래픽을 자동으로 스캔하지 않도록 하려면 다음 명령어를 실행하세요.

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 최소 기준 설정에 정의된 규칙을 Google MCP 서버 트래픽에 자동으로 적용하지 않습니다.

Model Armor 최소 기준 설정 및 일반 구성은 MCP뿐만 아니라 더 많은 것에 영향을 미칠 수 있습니다. Model Armor는 에이전트 플랫폼과 같은 서비스와 통합되므로 최소 기준 설정을 변경하면 MCP뿐만 아니라 모든 통합 서비스의 트래픽 스캔 및 안전 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.

IAM 거부 정책으로 MCP 사용 제어

Identity and Access Management (IAM) 거부 정책은 원격 MCP 서버를 보호 Google Cloud 하는 데 도움이 됩니다. 원치 않는 MCP 도구 액세스를 차단하도록 이러한 정책을 구성합니다.

예를 들어 다음을 기준으로 액세스를 거부하거나 허용할 수 있습니다.

보안 주체
읽기 전용과 같은 도구 속성
애플리케이션의 OAuth 클라이언트 ID

자세한 내용은 Identity and Access Management로 MCP 사용 제어를 참조하세요.

다음 단계

Cloud Logging MCP 참고 문서를 읽어보세요.
Google Cloud MCP 서버에 대해 자세히 알아보세요.

Cloud Logging 원격 MCP 서버 사용 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버

시작하기 전에

필요한 역할

필수 권한

인증 및 승인

Cloud Logging MCP OAuth 범위

Cloud Logging MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성

사용 가능한 도구

도구 나열

프롬프트 예시

선택적 보안 및 안전 구성

Model Armor 사용

Model Armor 사용 설정

콘솔

gcloud

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버 보호 구성

Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 중지

IAM 거부 정책으로 MCP 사용 제어

다음 단계

Cloud Logging 원격 MCP 서버 사용