Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Memorystore for Redis Cluster per connetterti ad applicazioni AI, tra cui Antigravity, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP remoto di Memorystore for Redis Cluster ti consente di gestire cluster e backup in Memorystore for Redis Cluster dai tuoi ambienti di sviluppo abilitati per l'AI e dalle piattaforme di agenti AI. Il server MCP remoto di Memorystore for Redis Cluster viene attivato quando attivi l'API Memorystore for Redis Cluster.
Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o gli agenti AI si connettono alle origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, le loro risorse e i loro prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.
Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?
- Server MCP locali
- In genere vengono eseguiti sulla tua macchina locale e utilizzano gli stream di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
- Server MCP remoti
- Esegui l'applicazione sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client MCP AI e il server MCP. Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.
Core stateless
Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale stateful a un protocollo stateless.
Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere instradata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere informazioni aggiuntive necessarie per uno strumento tramite richieste di andata e ritorno multiple (MRTR).
Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui:
- Intestazioni richieste dalla specifica MCP, come l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
- Intestazioni personalizzate
definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà
x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare la regione o l'ID progetto Google Cloud .
Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta la specifica della versione 2026-07-28 di MCP e le modifiche principali.
Server MCP Google e remoti ( Google Cloud )
I server MCP di Google e Google Cloud remoti offrono le seguenti funzionalità e i seguenti vantaggi:- Rilevamento semplificato e centralizzato
- Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
- Autorizzazione granulare
- Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione di Model Armor
- Audit logging centralizzato
Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.
Prima di iniziare
- Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.
-
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.
Enable the Memorystore for Redis Cluster API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.-
Install the Google Cloud CLI.
-
If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init -
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.
Enable the Memorystore for Redis Cluster API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.-
Install the Google Cloud CLI.
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If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Memorystore for Redis Cluster, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di Memorystore for Redis Cluster:
-
Effettuare chiamate allo strumento MCP:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
Crea un cluster in Memorystore for Redis Cluster:
Redis Admin (
roles/redis.admin) -
Recuperare un cluster o elencare tutti i cluster di un progetto:
Redis Viewer (
roles/redis.viewer) -
Gestisci le policy di utilizzo dei servizi:
Amministratore Service Usage (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Memorystore for Redis Cluster. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per utilizzare il server MCP di Memorystore for Redis Cluster sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
Ottieni informazioni su una norma di utilizzo dei servizi:
serviceusage.mcppolicy.get -
Aggiorna una norma di utilizzo dei servizi:
serviceusage.mcppolicy.update -
Effettua chiamate allo strumento MCP:
mcp.tools.call -
Crea un cluster:
redis.clusters.create -
Elenca i cluster:
redis.clusters.list -
Ottieni informazioni su un cluster:
redis.clusters.get -
Clona un cluster:
redis.clusters.create -
Aggiorna un cluster:
redis.clusters.update -
Esegui il backup di un cluster:
redis.clusters.backup -
Elimina un cluster:
redis.clusters.delete -
Crea un utente:
redis.users.create -
Elenco degli utenti:
redis.users.list -
Ottieni informazioni su un utente:
redis.users.get -
Aggiorna un utente:
redis.users.update -
Elimina un utente:
redis.users.delete
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Autenticazione e autorizzazione
I server MCP di Memorystore for Redis Cluster utilizzano il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le identitàGoogle Cloud sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.
Il server MCP remoto di Memorystore for Redis Cluster accetta le chiavi API.
Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Esegui l'autenticazione ai server Google e Google Cloud server MCP.
Ambito OAuth MCP di Memorystore for Redis Cluster
OAuth 2.0 utilizza un ambito e le credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 di Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.
Memorystore for Redis Cluster ha il seguente ambito OAuth dello strumento MCP:
| URI ambito | Descrizione |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write
|
Crea, elenca, esegue il backup, aggiorna ed elimina i cluster. |
Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Memorystore for Redis Cluster
Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione di AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.
Nella tua applicazione di AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di Memorystore for Redis Cluster, inserisci le seguenti informazioni, se richieste:
- Nome server: server MCP Memorystore for Redis Cluster
- URL server o Endpoint: https://redis.googleapis.com/mcp
- Trasporto: HTTP trasmissibile in streaming
- Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi eseguire l'autenticazione, puoi inserire le tue credenziali Google Cloud , l'ID client e il secret OAuth o un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticati ai server MCP.
- Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per connetterti al server MCP di Memorystore for Redis Cluster.
Per indicazioni specifiche sull'applicazione per la configurazione e la connessione al server MCP, consulta Indicazioni specifiche per il client.
Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:
URI di reindirizzamento
Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nella lista consentita un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.
Strumenti disponibili
Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP Memorystore for Redis Cluster, consulta il riferimento MCP Memorystore for Redis Cluster.
Strumenti per gli elenchi
Utilizza l'ispettore MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di Memorystore for Redis Cluster. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.
curl -X POST https://redis.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json' \
-H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
-H 'Mcp-Method: tools/list' \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list",
"params": {
"_meta": {
"io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
"io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
"extensions": {
"io.modelcontextprotocol/ui": {
"mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
}
}
}
}
}
}'
Sostituisci quanto segue:
TOOLSET_ENDPOINT: il resto dell'endpoint MCP dopo il nome del servizio. Ad esempio, per Memorystore for Redis Cluster, potrebbe esseremcp/toolset-name.MCP_PROTOCOL_VERSION: la versione del protocollo MCP. Ad esempio,2026-07-28. ## Casi d'uso di esempio
Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso per il server MCP di Memorystore for Redis Cluster:
"Perché crei un cluster a livello di regione con l'autenticazione IAM abilitata?"
La creazione di questo tipo di cluster elimina le password statiche a favore di credenziali centralizzate e di breve durata per workload regionali altamente sicuri.
L'agente AI del server MCP di Memorystore for Redis Cluster utilizza lo strumento MCP create_cluster per creare il cluster.
"Perché visualizzi tutti i cluster attivi in una regione specifica?"
Elencando questi cluster, puoi assicurarti che le risorse corrispondano alla tua architettura attuale. L'agente AI del server MCP di Memorystore for Redis Cluster utilizza lo strumento MCP list_clusters per recuperare un elenco formattato di cluster nella regione specificata.
"Perché recuperi gli endpoint di connessione e i metadati operativi da un cluster in una regione specifica?"
Queste informazioni sono necessarie per Application Integration e la manutenzione del sistema.
L'agente AI del server MCP di Memorystore for Redis Cluster utilizza lo strumento MCP get_cluster per recuperare informazioni sul cluster, come l'endpoint di rilevamento, il numero di shard e il numero di repliche.
"Come puoi ottimizzare Memorystore for Redis Cluster per le tue applicazioni ad alta intensità di dati?"
Per aumentare in modo significativo sia la capacità della CPU sia il throughput della memoria per queste applicazioni, puoi scalare un cluster aumentandone il numero di shard. L'agente AI del server MCP di Memorystore for Redis Cluster utilizza lo strumento MCP update_cluster per aggiornare il numero di shard del cluster.
"Come puoi proteggere i tuoi dati da errori che potrebbero verificarsi in un cluster o nella regione in cui si trova?"
Crea un backup del cluster. In caso di errore a livello di regione o cluster, puoi ripristinare i dati in un nuovo cluster per riprendere le operazioni. L'agente AI del server MCP Memorystore for Redis Cluster utilizza lo strumento MCP backup_cluster per creare un backup del cluster.
Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative
MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.
Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.
Utilizza Model Armor
Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue policy di sicurezza e protezione dell'AI in modo coerente nel tuo panorama di AI diversificato.
Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.
Routing delle richieste MCP a Model Armor
Model Armor è disponibile in alcune regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione non supportata da Model Armor, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i vari server MCP e potrebbe violare la conformità della residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.Abilita Model Armor
Per poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.
Console
Abilita l'API Model Armor, se non è già abilitata.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.
gcloud
Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:
Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud , viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
-
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Sostituisci
LOCATIONcon la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.
Configura la protezione per i server MCP Google e Google Cloud remoti
Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.
Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanitizzazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configura le impostazioni di base di Model Armor.
Vedi il seguente comando di esempio:
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"}]'
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .
Tieni presente le seguenti impostazioni:
INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che esamina i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o un'applicazione.MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni dei filtri di AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.
Disattiva l'analisi del traffico MCP con Model Armor
Per impedire a Model Armor di scansionare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico del server MCP di Google.
Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su altri aspetti oltre a MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.
Controlla l'utilizzo di MCP con le policy IAM
Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud e i server MCP di Google.
Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:
- L'entità.
- Proprietà dello strumento, come l'attributo di sola lettura.
- Il nome del servizio o dello strumento.
- L'ID client OAuth dell'applicazione.
Per saperne di più, consulta Controlla l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.
Passaggi successivi
- Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.