התחברות ל-Memorystore for Redis Cluster מאפליקציות AI באמצעות שרת MCP מרוחק

במאמר הזה מוסבר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Memorystore for Redis Cluster כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Redis Cluster מאפשר לכם לנהל אשכולות וגיבויים ב-Memorystore for Redis Cluster מסביבות פיתוח מבוססות-AI ומפלטפורמות של סוכני AI. שרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Redis Cluster מופעל כשמפעילים את Memorystore for Redis Cluster API.

‫Model Context Protocol (MCP) הוא תקן שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הסטנדרטיים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
הם פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע הנדרש בכותרות ה-HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

למידע נוסף על הארכיטקטורה של MCP, קראו את המפרט של MCP בגרסה 2026-07-28 ואת השינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • חיפוש פשוט ומרוכז
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP תוכלו לקרוא על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי האבטחה והפיקוח שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב- Google Cloud ליצור חשבון כדי שיוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

  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, 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

  5. Install the Google Cloud CLI.

  6. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  7. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    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, 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

  11. Install the Google Cloud CLI.

  12. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  13. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת MCP של Memorystore for Redis Cluster, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת MCP של Memorystore for Redis Cluster:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה מכילים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת Memorystore for Redis Cluster MCP. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של Memorystore for Redis Cluster, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • קבלת מידע על מדיניות השימוש בשירות: serviceusage.mcppolicy.get
  • עדכון מדיניות השימוש בשירות: serviceusage.mcppolicy.update
  • להפעיל קריאות API לכלי MCP: mcp.tools.call
  • יוצרים אשכול: redis.clusters.create
  • רשימת אשכולות: redis.clusters.list
  • קבלת מידע על אשכול: redis.clusters.get
  • שכפול אשכול: redis.clusters.create
  • עדכון אשכול: redis.clusters.update
  • גיבוי אשכול: redis.clusters.backup
  • מחיקת אשכול: redis.clusters.delete
  • יוצרים משתמש: redis.users.create
  • רשימת משתמשים: redis.users.list
  • קבלת מידע על משתמש: redis.users.get
  • עדכון משתמש: redis.users.update
  • מחיקת משתמש: redis.users.delete

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרתי MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמשים בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לאימות בשרתי MCP.

שרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Redis Cluster מקבל מפתחות API.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות ב-Google ובשרתי Google Cloud MCP.

היקף הרשאות OAuth של Memorystore for Redis Cluster MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקף הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מסוים מותר לבצע פעולה ספציפית במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ל-Memorystore for Redis Cluster יש את היקף ההרשאות הבא של OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ההרשאות תיאור
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write ליצור, להציג ברשימה, לגבות, לעדכן ולמחוק אשכולות.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת Memorystore for Redis Cluster MCP

אפליקציות וסוכני AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף שרת MCP מרוחק או להתחבר אליו. בשרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • שם השרת: שרת Memorystore for Redis Cluster MCP
  • כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה: https://redis.googleapis.com/mcp
  • תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
  • היקף ההרשאות של OAuth: היקף ההרשאות של OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster.
במדריך הספציפי ללקוח מוסבר איך להגדיר שרת MCP ולהתחבר אליו באפליקציות ספציפיות.

למידע כללי נוסף, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

‫URI של הפניה אוטומטית

באפליקציות מבוססות-אינטרנט ובחלק מהאפליקציות למחשב, צריך להוסיף לרשימת ההיתרים URI להפניה אוטומטית כשיוצרים מזהה לקוח וסוד לאימות. כתובות URI להפניה אוטומטית משמשות את שרת ההרשאות כדי לשלוח אסימונים לאפליקציה. במסמכי התיעוד של האפליקציה צריך לציין את כתובת ה-URI להפניה אוטומטית שבה צריך להשתמש. אי אפשר להשתמש בכתובות URI מותאמות אישית להפניה אוטומטית.

באילו כלים אפשר להשתמש

כדי לראות את הפרטים של כלי ה-MCP הזמינים ואת התיאורים שלהם לשרת Memorystore for Redis Cluster MCP, עיינו בחומר העזר של Memorystore for Redis Cluster MCP.

כלים לרשימות

משתמשים בכלי לבדיקת MCP כדי להציג את רשימת הכלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Redis Cluster. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Memorystore for Redis Cluster, יכול להיות שזה יהיה mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28. ## תרחישים לדוגמה

אלה כמה דוגמאות לתרחישי שימוש בשרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster:

"למה יוצרים אשכול אזורי עם אימות IAM מופעל?"

כשיוצרים אשכול מהסוג הזה, לא משתמשים בסיסמאות סטטיות אלא בפרטי כניסה מרוכזים לטווח קצר, שמיועדים לעומסי עבודה אזוריים ומאובטחים מאוד. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמש בכלי ה-MCP של create_cluster כדי ליצור את האשכול.

"למה אתם רואים את כל האשכולות הפעילים באזור מסוים?"

כך תוכלו לוודא שהמשאבים תואמים לארכיטקטורה הנוכחית שלכם. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמש בכלי ה-MCP‏ list_clusters כדי לאחזר רשימה בפורמט של אשכולות באזור שצוין.

"למה אתם מאחזרים נקודות קצה (endpoint) של חיבורים ומטא-נתונים תפעוליים מאשכול באזור ספציפי?"

המידע הזה נדרש לשילוב אפליקציות ולתחזוקת המערכת. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמש בכלי ה-MCP של get_cluster כדי לאחזר מידע על האשכול, כמו נקודת הקצה לגילוי, מספר השארדים ומספר הרפליקות.

"איך אפשר לבצע אופטימיזציה של Memorystore for Redis Cluster לאפליקציות שדורשות הרבה נתונים?"

כדי להגדיל משמעותית את קיבולת המעבד (CPU) ואת קצב העברת הנתונים בזיכרון של האפליקציות האלה, אפשר להגדיל את מספר ה-shards באשכול. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמש בכלי ה-MCP של update_cluster כדי לעדכן את מספר השארדים של האשכול.

"איך אפשר להגן על הנתונים מפני כשלים שעלולים להתרחש באשכול או באזור שבו הוא נמצא?"

יוצרים גיבוי של האשכול. אם יש תקלה באשכול או באזור, אתם יכולים לשחזר את הנתונים לאשכול חדש כדי להמשיך בפעולות. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Redis Cluster משתמש בכלי ה-MCP של backup_cluster כדי ליצור גיבוי של האשכול.

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, הוא מביא איתו סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתן להתאים אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב"הגנה מוגברת על המודל" כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת והרישום ביומן מופעל, התכונה מתעדת ביומן את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שלא נתמכת על ידי Model Armor, יכול להיות שהניתוב של הקריאה יהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהוא יפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של מסוף Google Cloud יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ו Google Cloud שרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על קריאות ה-API לכלי והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות אבטחה מינימליות של הגנה מוגברת על המודל. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות לכלים של MCP והתשובות שלהם בפרויקט.

מגדירים את הסף של Model Armor כשהסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP מופעלת. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה סינון או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות הגנה מוגברת על המודל

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של Model Armor לתנועה אל שרתי Google MCP וממנה על סמך הגדרות הסף של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שההגנה המוגברת על המודל משולבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

  • חשבון המשתמש.
  • מאפייני כלים כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות והרשאות גישה.

המאמרים הבאים