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

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 der Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server von Memorystore for Redis Cluster können Sie Cluster und Sicherungen in Memorystore for Redis Cluster über Ihre KI-gestützten Entwicklungsumgebungen und KI-Agentenplattformen 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 ‑Agenten mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem 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 zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit MCP-Version 2026-07-28 wird das MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll. Jede MCP-Anfrage ist selbstbeschreibend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im Parameter _meta enthält. MCP-Server können zusätzliche Informationen, die für ein Tool erforderlich sind, über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) anfordern.

Damit Anfragen weitergeleitet und verarbeitet werden können, ohne dass der Anfragetext geparst werden muss, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

• Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
• Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header in HTTP-Header aus dem Eingabeschema des Tools gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Region oder Projekt-ID von Google Cloud anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen der MCP-Version 2026-07-28.

Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

• Vereinfachte, zentrale Erkennung
• 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 den Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die für Google Cloud-MCP-Server verfügbar sind, finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.

Hinweis

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach 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.

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, if it is not already enabled.

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

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

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.
• 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, if it is not already enabled.

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

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

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

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Memorystore for Redis Cluster-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des Memorystore for Redis Cluster-MCP-Servers 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 von 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 Nutzungsrichtlinie für Dienste abrufen: serviceusage.mcppolicy.get
• Nutzungsrichtlinie für Dienste aktualisieren: serviceusage.mcppolicy.update
• MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
• Erstellen Sie einen Cluster: 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
• Erstellen Sie einen Nutzer: 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

MCP-Server von Memorystore for Redis Cluster 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 für Memorystore for Redis Cluster akzeptiert API-Schlüssel.

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agenten 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 bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto berechtigt 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 -Agenten 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 eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. 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 einem solchen Server herzustellen. Geben Sie für den MCP-Server von Memorystore for Redis Cluster die folgenden Informationen ein:

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

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

Allgemeinere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

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

Weiterleitungs-URIs

Bei webbasierten Anwendungen und einigen Desktopanwendungen müssen Sie beim Erstellen einer Client-ID und eines Clientschlüssels für die Authentifizierung einen Redirect-URI auf die Zulassungsliste setzen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Umleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.

Verfügbare Tools

Details zu 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 auflisten

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

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

• TOOLSET_ENDPOINT: der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Bei Memorystore for Redis Cluster kann dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28. ## Beispiele für Anwendungsfälle

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

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

Wenn Sie diesen Clustertyp erstellen, werden statische Passwörter durch zentrale, kurzlebige Anmeldedaten für hochsichere, regionale Arbeitslasten ersetzt. Der KI-Agent des MCP-Servers für Memorystore for Redis Cluster verwendet das MCP-Tool create_cluster, um den Cluster zu erstellen.

„Warum sehen Sie sich alle aktiven Cluster in einer bestimmten Region an?“

Wenn Sie diese Cluster auflisten, können Sie dafür sorgen, dass die Ressourcen Ihrer aktuellen Architektur entsprechen. Der KI-Agent des MCP-Servers von Memorystore for Redis Cluster verwendet das MCP-Tool list_clusters, um eine formatierte Liste der Cluster 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 die Systemwartung. Der KI-Agent des MCP-Servers für 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 kann ich Memorystore for Redis Cluster für meine 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 auftreten können, in der sich der Cluster befindet?“

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

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 Organisation oder Ihrem Projekt in Google Cloudsteuern können.

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

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Model Armor prüft proaktiv LLM-Prompts und ‑Antworten, schützt vor verschiedenen Risiken und unterstützt eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI. 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 könnten vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragerouting zu Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung der Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und bei der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

1. Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

   Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

   Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

   API aktivieren

2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem 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

Zum Schutz Ihrer MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. 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.

Hinweis :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 verschiedenen Projekten befinden, können Sie in beiden Projekten (dem Clientprojekt und dem Ressourcenprojekt) Etagen festlegen. In diesem Fall wird Model Armor zweimal aufgerufen, einmal für jedes Projekt.

Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:

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, mit der ein Filter oder eine Erzwingung aktiviert wird.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Bei niedrigeren Werten kann es jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen kommen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Vertrauensstufen.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu verhindern, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt:

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-Richtlinien steuern

Mit IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) und IAM-Zulassungsrichtlinien können Sie Google Cloud - und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf den folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

• Der Auftraggeber.
• Toolattribute wie das schreibgeschützte Attribut.
• Der Name des Dienstes oder Tools.
• Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

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

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern