Managed Service for Apache Spark-MCP-Server verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Managed Service for Apache Spark verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server für Managed Service for Apache Spark können Sie clusterbasierte Vorgänge wie das Erstellen eines Clusters, das Einreichen eines Jobs oder das Erstellen einer Autoscaling-Richtlinie über Ihre KI-Anwendung ausführen. Der Remote-MCP-Server für Managed Service for Apache Spark wird aktiviert, wenn Sie die Managed Service for Apache Spark API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agents eine Verbindung zu externen Datenquellen herstellen. Mit MCP-Servern können Sie die Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten vom Backend-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 Standard-Ein- und Ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server
Wird auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen für die 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 für Managed Service for Apache Spark finden Sie unter Einführung in die MCP Toolbox für Datenbanken.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server bieten folgende Funktionen und Vorteile:

  • Einfache, zentrale Suche
  • Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
  • Detaillierte Autorisierung
  • Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
  • Zentralisiertes Audit-Logging

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

Hinweis

  1. Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit 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. Verify that you have the permissions required to complete this guide.

  4. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  5. Enable the Managed Service for Apache Spark, Cloud Storage, and BigQuery APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  6. 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

  7. Verify that you have the permissions required to complete this guide.

  8. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  9. Enable the Managed Service for Apache Spark, Cloud Storage, and BigQuery APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

    10.

Erforderliche Rollen

Für die Ausführung der Beispiele auf dieser Seite sind bestimmte IAM-Rollen erforderlich. Abhängig von den Organisationsrichtlinien wurden diese Rollen möglicherweise bereits gewährt. Informationen zum Prüfen von Rollenzuweisungen finden Sie unter Müssen Sie Rollen zuweisen?.

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

Nutzerrollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung von Managed Service for Apache Spark benötigen:

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwenden des MCP-Servers (Managed Service for Apache Spark) benötigen:

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Verwenden des MCP-Servers (Managed Service for Apache Spark) erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den MCP-Server für Managed Service for Apache Spark zu verwenden:

  • MCP-Tool-Aufrufe erstellen: mcp.tools.call

Dienstkontorolle

Damit das Compute Engine-Standarddienstkonto die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen von Clustern und zum Senden von Jobs hat, bitten Sie Ihren Administrator, dem Compute Engine-Standarddienstkonto die IAM-Rolle Dataproc-Worker (roles/dataproc.worker) für das Projekt zuzuweisen.

Diese vordefinierte Rolle enthält die Berechtigungen, die zum Erstellen von Clustern und zum Senden von Jobs erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um Cluster zu erstellen und Jobs zu senden:

  • MCP-Tool-Aufrufe erstellen: mcp.tools.call

Authentifizierung und Autorisierung

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

Der Remote-MCP-Server für Managed Service for Apache Spark akzeptiert keine API-Schlüssel.

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

OAuth-Bereiche für Managed Service for Apache Spark – MCP

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifiziertes Hauptkonto autorisiert 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.

Managed Service for Apache Spark hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/dataproc Ihre Daten in Managed Service for Apache Spark ansehen und verwalten sowie die E‑Mail-Adresse Ihres Google-Kontos sehen

Möglicherweise sind zusätzliche Bereiche für die Ressourcen erforderlich, auf die während eines Tool-Aufrufs zugegriffen wird. Eine Liste der für Managed Service for Apache Spark erforderlichen Bereiche finden Sie unter Managed Service for Apache Spark API.

MCP-Client für die Verwendung des Managed Service for Apache Spark-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und ‑Agents wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen aus herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den MCP-Server von Managed Service for Apache Spark Folgendes ein:

  • Servername: Managed Service for Apache Spark-MCP-Server
  • Server-URL oder Endpunkt: https://dataproc-us-central1.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihren OAuth-Clientschlüssel oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern.
  • OAuth-Bereich: Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie beim Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server von Managed Service for Apache Spark verwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter OAuth-Bereiche für Managed Service for Apache Spark MCP.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Für schreibgeschützte MCP-Tools ist das MCP-Attribut mcp.tool.isReadOnly auf true festgelegt. Möglicherweise möchten Sie in bestimmten Umgebungen nur schreibgeschützte Tools über Ihre Organisationsrichtlinie zulassen.

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den MCP-Server von Managed Service for Apache Spark finden Sie in der MCP-Referenz für Managed Service for Apache Spark.

Tools für Listen

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

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

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

Beispielanwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie einige Beispielanwendungsfälle für den MCP-Server von Managed Service for Apache Spark:

  • „Liste die Managed Service for Apache Spark-Cluster in PROJECT_ID und REGION auf.“
  • „Get the latest status for CLUSTER_NAME cluster in PROJECT_ID and REGION.“ (Rufe den aktuellen Status für den CLUSTER_NAME-Cluster in PROJECT_ID und REGION ab.)
  • „Lösche CLUSTER_NAME in PROJECT_ID und REGION und frage den Status ab, bis der Vorgang abgeschlossen ist. Melde alle Fehler, falls der Vorgang fehlschlägt.“

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Die Google Cloud Projekt-ID. Projekt-IDs werden im Bereich Projektinformationen im Dashboard der Google Cloud Console aufgeführt.
  • REGION: Die Compute Engine-Region, in der sich der Managed Service for Apache Spark-Cluster befindet.
  • CLUSTER_NAME: Der Name des vorhandenen Managed Service for Apache Spark-Clusters.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen möglich ist. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietetGoogle Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud-Organisation oder Ihrem Google Cloud-Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist einGoogle Cloud Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.

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

Model Armor aktivieren

Sie müssen 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. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

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

gcloud

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

  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 Eingabeaufforderung 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 Model Armor-Mindesteinstellungen 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 mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hier 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 dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

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, die einen Filter oder die Erzwingung ermöglicht.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern. Niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Vertrauenswürdigkeitsstufen von Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern automatisch auf Grundlage 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 gesamten Google MCP-Server-Traffic an.

Model Armor-Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Ablehnungsrichtlinien steuern

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

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

  • Das Hauptkonto
  • Tool-Eigenschaften wie „Schreibgeschützt“
  • Die OAuth-Client-ID der Anwendung

Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von MCP mit Identity and Access Management steuern.

Nächste Schritte