Conectar-se ao Memorystore para Redis Cluster de aplicativos de IA usando o servidor MCP remoto

Neste documento, mostramos como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Memorystore for Redis Cluster para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Memorystore for Redis Cluster permite gerenciar clusters e backups no Memorystore for Redis Cluster nos seus ambientes de desenvolvimento e plataformas de agentes de IA. O servidor MCP remoto do Memorystore for Redis Cluster é ativado quando você ativa a API do Memorystore for Redis Cluster.

O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais
Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos
Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Servidores MCP remotos do Google e Google Cloud

Os servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:

  • Descoberta simplificada e centralizada
  • Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
  • Autorização detalhada
  • Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
  • Registro de auditoria centralizado

Para informações sobre outros servidores MCP e controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  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. Enable the Memorystore for Redis Cluster API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. 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.

    Enable the API

  5. Instale a CLI do Google Cloud.

  6. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  7. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  8. 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

  9. 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.

  10. Enable the Memorystore for Redis Cluster API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. 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.

    Enable the API

  11. Instale a CLI do Google Cloud.

  12. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  13. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias a fim de usar o servidor MCP do cluster do Memorystore para Redis, peça que o admin conceda a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do cluster do Memorystore para Redis:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do cluster do Memorystore para Redis. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Memorystore para Redis Cluster:

  • Receber informações sobre uma política de uso do serviço: serviceusage.mcppolicy.get
  • Atualize uma política de uso do serviço: serviceusage.mcppolicy.update
  • Fazer chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
  • Crie um cluster: redis.clusters.create
  • Listar clusters: redis.clusters.list
  • Receber informações sobre um cluster: redis.clusters.get
  • Clonar um cluster: redis.clusters.create
  • Atualize um cluster: redis.clusters.update
  • Fazer backup de um cluster: redis.clusters.backup
  • Exclua um cluster: redis.clusters.delete
  • Crie um usuário: redis.users.create
  • Listar usuários: redis.users.list
  • Receber informações sobre um usuário: redis.users.get
  • Atualizar um usuário: redis.users.update
  • Excluir um usuário: redis.users.delete

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do cluster do Memorystore para Redis usam o protocolo OAuth 2.0 com o gerenciamento de identidade e acesso (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O servidor MCP remoto do Memorystore for Redis Cluster aceita chaves de API.

Recomendamos criar uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP. Assim, é possível controlar e monitorar o acesso aos recursos. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar no Google e nos servidores do Google Cloud MCP.

Escopo do OAuth do MCP do Memorystore for Redis Cluster

O OAuth 2.0 usa um escopo e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Memorystore for Redis Cluster tem o seguinte escopo OAuth da ferramenta MCP:

URI do escopo Descrição
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write Criar, listar, fazer backup, atualizar e excluir clusters.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Memorystore para Redis Cluster

Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster, insira as seguintes informações conforme necessário:

  • Nome do servidor: servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster
  • URL do servidor ou Endpoint: https://redis.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar no Google e nos servidores Google Cloud MCP.
  • Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do cluster da Memorystore for Redis Cluster.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas do cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário adicionar à lista de permissões um URI de redirecionamento ao criar um ID e uma chave secreta do cliente para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são aceitos.

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster, consulte a referência do MCP do Memorystore for Redis Cluster.

Ferramentas de lista

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do cluster do Memorystore para Redis. O método tools/list não requer autenticação.

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

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

Exemplos de casos de uso

Confira a seguir exemplos de casos de uso do servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster:

"Por que criar um cluster regional com a autenticação do IAM ativada?"

A criação desse tipo de cluster elimina senhas estáticas em favor de credenciais centralizadas e de curta duração para cargas de trabalho regionais altamente seguras. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster usa a ferramenta create_cluster do MCP para criar o cluster.

"Por que você vê todos os clusters ativos em uma região específica?"

Ao listar esses clusters, é possível garantir que os recursos correspondam à sua arquitetura atual. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis Cluster usa a ferramenta MCP list_clusters para recuperar uma lista formatada de clusters na região especificada.

"Por que você recupera endpoints de conexão e metadados operacionais de um cluster em uma região específica?"

Você precisa dessas informações para integração de aplicativos e manutenção do sistema. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis Cluster usa a ferramenta MCP get_cluster para recuperar informações sobre o cluster, como o endpoint de descoberta, a contagem de fragmentos e a contagem de réplicas.

"Como otimizar o Memorystore for Redis Cluster para seus aplicativos com uso intenso de dados?"

Para aumentar significativamente a capacidade da CPU e a capacidade de processamento de memória desses aplicativos, é possível escalonar um cluster aumentando a contagem de fragmentos dele. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore for Redis Cluster usa a ferramenta MCP update_cluster para atualizar a contagem de fragmentos do cluster.

"Como proteger seus dados contra falhas que podem ocorrer em um cluster ou na região em que ele está localizado?"

Crie um backup do cluster. Se ocorrer uma falha regional ou de cluster, será possível restaurar os dados para um novo cluster e retomar as operações. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis Cluster usa a ferramenta backup_cluster do MCP para criar um backup do cluster.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser feitas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor

O Model Armor está disponível em algumas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não tem suporte do Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para servidores MCP diferentes e pode violar a conformidade com a residência de dados para dados em uso e em trânsito. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Console

  1. Ative a API Model Armor.

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.

    Ativar a API

  2. Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:

  1. No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

    Ativar o Cloud Shell

    Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.

  2. Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas de ferramentas do MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a sanitização da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

  • INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
  • ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma restrição.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego da MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores do Google MCP com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações mínimas podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores Google Cloud e do Google MCP.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

  • O principal.
  • Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
  • O nome do serviço ou da ferramenta.
  • O ID do cliente OAuth do aplicativo.

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir