Über den Remote-MCP-Server eine Verbindung zu Memorystore for Redis Cluster von KI-Anwendungen aus herstellen

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den Bedingungen für Pre‑GA-Angebote im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen und den Zusatzbedingungen für Vorschauprodukte auf Basis von generativer KI. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) für Memorystore for Redis-Cluster 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 Memorystore for Redis Cluster können Sie Cluster und Sicherungen in Memorystore for Redis Cluster über Ihre KI-fähigen Entwicklungsumgebungen und KI-Agent-Plattformen verwalten.

Der Remote-MCP-Server für Memorystore for Redis Cluster wird aktiviert, wenn Sie die Memorystore for Redis Cluster API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agents mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie die zugehörigen 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

Auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen für die Kommunikation zwischen dem AI MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

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

• Vereinfachte, zentrale Ermittlung.
• Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte.
• Detaillierte Autorisierung.
• Optionale Prompt- und Antwortsicherheit mit Model Armor-Schutz.
• Zentralisiertes Audit-Logging.

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

Hinweis

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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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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.

Enable the Memorystore for Redis Cluster API.

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 API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

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.
• 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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

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Enable the Memorystore for Redis Cluster API.

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 API

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den MCP-Server für Memorystore for Redis-Cluster verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwenden des MCP-Servers für Memorystore for Redis-Cluster benötigen:

• MCP-Tool-Aufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
• Cluster in Memorystore for Redis-Cluster erstellen: Redis-Administrator (roles/redis.admin)
• Cluster abrufen oder alle Cluster in einem Projekt auflisten: Redis Viewer (roles/redis.viewer)
• Richtlinien zur Dienstnutzung verwalten: Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)

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

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des MCP-Servers für Memorystore for Redis-Cluster 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 Memorystore for Redis Cluster zu verwenden:

• Informationen zu einer Richtlinie zur Dienstnutzung abrufen: serviceusage.mcppolicy.get
• Dienstnutzungsrichtlinie aktualisieren: serviceusage.mcppolicy.update
• MCP-Tool-Aufrufe ausführen: mcp.tools.call
• Cluster erstellen: redis.clusters.create
• Cluster auflisten: redis.clusters.list
• Informationen zu einem Cluster abrufen: redis.clusters.get
• Cluster klonen: redis.clusters.create
• Cluster aktualisieren: redis.clusters.update
• Cluster sichern: redis.clusters.backup
• Cluster löschen: redis.clusters.delete
• Nutzer erstellen: redis.users.create
• Nutzer auflisten: redis.users.list
• Informationen zu einem Nutzer abrufen: redis.users.get
• Nutzer aktualisieren: redis.users.update
• Nutzer löschen: redis.users.delete

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Memorystore for Redis Cluster-MCP-Server verwenden 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 von Memorystore for Redis Cluster akzeptiert 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 Bei Google- und Google Cloud MCP-Servern authentifizieren.

Memorystore for Redis Cluster – MCP-OAuth-Bereich

OAuth 2.0 verwendet einen Bereich 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.

Memorystore for Redis Cluster hat den folgenden OAuth-Bereich für das MCP-Tool:

Bereichs-URI	Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write	Cluster erstellen, auflisten, sichern, aktualisieren und löschen.

MCP-Client für die Verwendung des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und ‑Agents wie Claude oder die Gemini CLI können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. Um eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen, muss der MCP-Client mindestens die URL des Remote-MCP-Servers kennen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen. Sie werden aufgefordert, Details zum Server einzugeben, z. B. den Namen und die URL.

Geben Sie für den MCP-Server von Memorystore for Redis Cluster Folgendes ein:

• Servername: Memorystore for Redis-Cluster-MCP-Server
• Server-URL oder Endpunkt: https://redis.googleapis.com/mcp
• Transport: HTTP
• Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr Secret oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei Google- und Google Cloud MCP-Servern.
• OAuth-Bereich: Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie beim Herstellen einer Verbindung zum Memorystore for Redis Cluster-MCP-Server verwenden möchten.

Hostspezifische Anleitungen finden Sie hier:

• Claude.ai
• Gemini CLI

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Verbindung mit Remote-MCP-Servern herstellen
• MCP in einer KI-Anwendung konfigurieren

Verfügbare Tools

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Memorystore for Redis Cluster-MCP-Server finden Sie in der Memorystore for Redis Cluster-MCP-Referenz.

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 des Memorystore for Redis-Clusters. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

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

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

Beispiele für Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie einige Beispielanwendungsfälle für den MCP-Server von Memorystore for Redis Cluster:

„Warum erstellen Sie einen regionalen Cluster mit aktivierter IAM-Authentifizierung?“

Durch das Erstellen dieser Art von Cluster werden statische Passwörter durch zentralisierte, kurzlebige Anmeldedaten für hochsichere, regionale Arbeitslasten ersetzt. Der KI-Agent des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers verwendet das MCP-Tool create_cluster, um den Cluster zu erstellen.

„Warum werden alle aktiven Cluster in einer bestimmten Region angezeigt?“

Wenn Sie diese Cluster auflisten, können Sie dafür sorgen, dass die Ressourcen Ihrer aktuellen Architektur entsprechen. Der KI-Agent des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers verwendet das MCP-Tool list_clusters, um eine formatierte Liste von Clustern in der angegebenen Region abzurufen.

„Warum werden Verbindungsendpunkte und Betriebsmetadaten aus einem Cluster in einer bestimmten Region abgerufen?“

Sie benötigen diese Informationen für die Anwendungsintegration und Systemwartung. Der KI-Agent des MCP-Servers von Memorystore for Redis Cluster verwendet das MCP-Tool get_cluster, um Informationen zum Cluster abzurufen, z. B. den Discovery-Endpunkt, die Anzahl der Shards und die Anzahl der Replikate.

„Wie können Sie Memorystore for Redis Cluster für Ihre datenintensiven Anwendungen optimieren?“

Um sowohl die CPU-Kapazität als auch den Speicherdurchsatz für diese Anwendungen deutlich zu erhöhen, können Sie einen Cluster skalieren, indem Sie die Anzahl der Shards des Clusters erhöhen. Der KI-Agent des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers verwendet das update_cluster-MCP-Tool, um die Anzahl der Shards für den Cluster zu aktualisieren.

„Wie können Sie Ihre Daten vor Ausfällen schützen, die entweder in einem Cluster oder in der Region, in der sich der Cluster befindet, auftreten können?“

Erstellen Sie eine Sicherung des Clusters. Bei einem regionalen oder Cluster-Ausfall können Sie Ihre Daten in einem neuen Cluster wiederherstellen, um den Betrieb fortzusetzen. Der KI-Agent des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers verwendet das MCP-Tool backup_cluster, um eine Sicherung des Clusters zu erstellen.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

Aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit MCP-Tools ausführen können, birgt MCP neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud Organisation oder Ihrem Projekt steuern können.

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

Model Armor

Model Armor ist ein Google Cloud Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Das System überwacht und kontrolliert sowohl die Prompts als auch die Antworten des LLM, um Sie vor verschiedenen Risiken zu schützen und für verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu sorgen. 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.

Model Armor ist an bestimmten regionalen Standorten verfügbar. Wenn Sie Model Armor für ein Projekt aktivieren und ein Aufruf an dieses Projekt aus einer nicht unterstützten Region erfolgt, führt Model Armor einen regionenübergreifenden Aufruf aus. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Standorte.

Achtung :Wenn eine Anfrage fehlschlägt, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können vertrauliche Informationen in den 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

Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Tipp :Aktivieren Sie den Filter für Prompt Injection und Jailbreaking nur, wenn in Ihrem MCP-Traffic Daten in natürlicher Sprache enthalten sind.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hinweis: Wenn sich der Agent und der MCP-Server in unterschiedlichen Projekten befinden, können Sie in beiden Projekten (Clientprojekt und Ressourcenprojekt) Mindestpreiseinstellungen erstellen. In diesem Fall wird Model Armor zweimal aufgerufen, einmal für jedes Projekt.

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 Filter für verantwortungsbewusste KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Vertrauenswürdigkeitsstufen für Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie das Scannen von Google MCP-Traffic mit Model Armor beenden möchten, 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 scannt keinen MCP-Traffic im Projekt.

MCP-Nutzung mit IAM-Ablehnungsrichtlinien steuern

IAM-Richtlinien (Identity and Access Management) zur Zugriffsbeschränkung 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:

• Der Prinzipal
• Tooleigenschaften wie „schreibgeschützt“
• Die OAuth-Client-ID der Anwendung

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.