원격 MCP 서버를 사용하여 AI 애플리케이션에서 Redis용 Memorystore에 연결

이 문서에서는 Redis용 Memorystore 원격 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 사용하여 Gemini CLI, ChatGPT, Claude, 개발 중인 맞춤 애플리케이션 등 AI 애플리케이션에 연결하는 방법을 보여줍니다. Redis용 Memorystore 원격 MCP 서버를 사용하면 AI 지원 개발 환경 및 AI 에이전트 플랫폼에서 Redis용 Memorystore 인스턴스를 관리할 수 있습니다.

Redis용 Memorystore API를 사용 설정하면 Memorystore for Redis 원격 MCP 서버가 사용 설정됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델 (LLM)과 AI 애플리케이션 또는 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결되는 방식을 표준화합니다. MCP 서버를 사용하면 도구, 리소스, 프롬프트를 사용하여 백엔드 서비스에서 작업을 실행하고 업데이트된 데이터를 가져올 수 있습니다.

로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?

로컬 MCP 서버: 일반적으로 로컬 머신에서 실행되며 동일한 기기의 서비스 간 통신을 위해 표준 입력 및 출력 스트림 (stdio)을 사용합니다.
원격 MCP 서버: 서비스의 인프라에서 실행되며 AI MCP 클라이언트와 MCP 서버 간 통신을 위해 AI 애플리케이션에 HTTP 엔드포인트를 제공합니다. MCP 아키텍처에 대한 자세한 내용은 MCP 아키텍처를 참고하세요.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버에는 다음과 같은 기능과 이점이 있습니다.

간소화된 중앙 집중식 검색
관리형 전역 또는 리전 HTTP 엔드포인트
세부적인 승인
Model Armor 보호를 통한 선택적 프롬프트 및 대답 보안
중앙 집중식 감사 로깅

다른 MCP 서버에 대한 정보와 Google Cloud MCP 서버에 사용할 수 있는 보안 및 거버넌스 제어에 대한 정보는 Google Cloud MCP 서버 개요를 참고하세요.

시작하기 전에

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

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

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 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

Google Cloud CLI를 설치합니다.

참고: 이전에 gcloud CLI를 설치했으면 gcloud components update를 실행하여 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하세요.

외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.

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.

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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 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

Google Cloud CLI를 설치합니다.

참고: 이전에 gcloud CLI를 설치했으면 gcloud components update를 실행하여 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하세요.

외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

필요한 역할

Memorystore for Redis MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 Memorystore for Redis MCP 서버를 사용할 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

MCP 도구 호출: MCP 도구 사용자 (roles/mcp.toolUser)
Redis용 Memorystore 인스턴스를 만듭니다. Cloud Memorystore Redis 관리자 (roles/redis.admin)
Redis용 Memorystore 인스턴스를 가져오거나 프로젝트의 모든 Redis용 Memorystore 인스턴스를 나열합니다. Cloud Memorystore Redis 뷰어 (roles/redis.viewer)
서비스 사용량 정책 관리: 서비스 사용량 관리자 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 Memorystore for Redis MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

Redis용 Memorystore MCP 서버를 사용하려면 다음 권한이 필요합니다.

서비스 사용 정책에 관한 정보를 가져옵니다. serviceusage.mcppolicy.get
서비스 사용 정책을 업데이트합니다. serviceusage.mcppolicy.update
MCP 도구 호출: mcp.tools.call
Redis용 Memorystore 인스턴스를 만듭니다. redis.instances.create
Redis용 Memorystore 인스턴스를 나열합니다. redis.instances.list
Redis용 Memorystore 인스턴스에 관한 정보를 가져옵니다. redis.instances.get
Redis용 Memorystore 인스턴스를 업데이트합니다. redis.instances.update
Redis용 Memorystore 인스턴스로 데이터를 가져옵니다. redis.instances.import
Redis용 Memorystore 인스턴스에서 데이터를 내보냅니다. redis.instances.export
Redis용 Memorystore 인스턴스를 삭제합니다. redis.instances.delete

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

인증 및 승인

Memorystore for Redis MCP 서버는 인증 및 승인에 Identity and Access Management (IAM)와 함께 OAuth 2.0 프로토콜을 사용합니다. 모든 Google Cloud ID는 MCP 서버에 대한 인증에 지원됩니다.

Memorystore for Redis 원격 MCP 서버는 API 키를 허용합니다.

리소스에 대한 액세스를 제어하고 모니터링할 수 있도록 MCP 도구를 사용하여 상담사를 위한 별도의 ID를 만드는 것이 좋습니다. 인증에 관한 자세한 내용은 Google 및 MCP 서버에 인증을 참고하세요. Google Cloud

Memorystore for Redis MCP OAuth 범위

OAuth 2.0은 범위와 사용자 인증 정보를 사용하여 인증된 주 구성원이 리소스에 대해 특정 작업을 수행할 권한이 있는지 확인합니다. Google의 OAuth 2.0 범위에 대한 자세한 내용은 OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스를 참고하세요.

Redis용 Memorystore에는 다음과 같은 MCP 도구 OAuth 범위가 있습니다.

범위 URI	설명
`https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write`	인스턴스를 생성, 나열, 데이터 내보내기, 업데이트, 데이터 가져오기, 삭제합니다.

Redis용 Memorystore MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성

Claude 또는 Gemini CLI와 같은 AI 애플리케이션과 에이전트는 단일 MCP 서버에 연결되는 MCP 클라이언트를 인스턴스화할 수 있습니다. AI 애플리케이션에는 서로 다른 MCP 서버에 연결되는 여러 클라이언트가 있을 수 있습니다. 원격 MCP 서버에 연결하려면 MCP 클라이언트가 최소한 원격 MCP 서버의 URL을 알아야 합니다.

AI 애플리케이션에서 원격 MCP 서버에 연결하는 방법을 찾습니다. 이름, URL 등 서버에 관한 세부정보를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

Redis용 Memorystore MCP 서버의 경우 필요에 따라 다음을 입력합니다.

서버 이름: Redis용 Memorystore MCP 서버
서버 URL 또는 엔드포인트: https://redis.googleapis.com/mcp
전송: HTTP
인증 세부정보: 인증 방법에 따라 Google Cloud 사용자 인증 정보, OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀번호 또는 에이전트 ID 및 사용자 인증 정보를 입력할 수 있습니다. 인증에 대한 자세한 내용은 Google 및 Google Cloud MCP 서버에 인증을 참고하세요.
OAuth 범위: Memorystore for Redis MCP 서버에 연결할 때 사용할 OAuth 2.0 범위입니다.

호스트 관련 안내는 다음을 참고하세요.

일반적인 안내는 다음 리소스를 참고하세요.

사용 가능한 도구

사용 가능한 MCP 도구와 Redis용 Memorystore MCP 서버의 설명에 대한 세부정보를 보려면 Redis용 Memorystore MCP 참조를 참고하세요.

목록 도구

MCP 검사기를 사용하여 도구를 나열하거나 tools/list HTTP 요청을 Memorystore for Redis 원격 MCP 서버에 직접 전송합니다. tools/list 메서드는 인증이 필요하지 않습니다.

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

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

샘플 사용 사례

다음은 Redis용 Memorystore MCP 서버의 샘플 사용 사례입니다.

'인증이 사용 설정된 Redis용 Memorystore 인스턴스를 만드는 이유는 무엇인가요?'

인스턴스를 만들고 인스턴스에 대해 AUTH 기능을 사용 설정하면 들어오는 클라이언트 연결이 인스턴스에 연결하기 위해 인증을 받아야 합니다. 연결하려면 클라이언트는 AUTH 명령어와 AUTH 문자열을 전송합니다. AUTH 문자열은 인스턴스에 고유한 무작위로 생성된 문자열입니다. Redis용 Memorystore MCP 서버의 AI 에이전트는 create_instance MCP 도구를 사용하여 인스턴스를 만듭니다.

'특정 리전에서 활성 상태인 모든 Memorystore for Redis 인스턴스를 확인하는 이유는 무엇인가요?'

이러한 인스턴스를 나열하면 리소스가 현재 아키텍처와 일치하는지 확인할 수 있습니다. Redis용 Memorystore MCP 서버의 AI 에이전트는 list_instances MCP 도구를 사용하여 지정된 리전의 인스턴스 형식화된 목록을 가져옵니다.

'특정 지역의 Redis용 Memorystore 인스턴스에서 연결 엔드포인트와 운영 메타데이터를 검색하는 이유는 무엇인가요?'

이 정보는 애플리케이션 통합 및 시스템 유지관리에 필요합니다. Redis용 Memorystore MCP 서버의 AI 에이전트는 get_instance MCP 도구를 사용하여 인스턴스에 관한 정보(예: 검색 엔드포인트 및 복제본 수)를 가져옵니다.

'데이터 집약적 애플리케이션에 맞게 Redis용 Memorystore를 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?'

이러한 애플리케이션의 CPU 용량과 메모리 처리량을 모두 크게 늘리려면 인스턴스의 복제본 수를 늘려 Redis용 Memorystore 인스턴스를 확장하면 됩니다. Memorystore for Redis MCP 서버의 AI 에이전트는 update_instance MCP 도구를 사용하여 인스턴스의 복제본 수를 업데이트합니다.

'Redis용 Memorystore 인스턴스 또는 인스턴스가 있는 리전에서 발생할 수 있는 장애로부터 데이터를 보호하려면 어떻게 해야 하나요?'

인스턴스의 데이터 스냅샷을 Cloud Storage 버킷으로 내보냅니다. 리전 또는 인스턴스 장애가 발생하면 새 인스턴스로 데이터를 복원하여 작업을 재개할 수 있습니다. Memorystore for Redis MCP 서버의 AI 에이전트는 export_instance MCP 도구를 사용하여 데이터를 내보냅니다.

선택적 보안 및 안전 구성

MCP 도구로 취할 수 있는 다양한 작업으로 인해 MCP에는 새로운 보안 위험과 고려사항이 도입됩니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해 Google Cloud 에서는 Google Cloud 조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구 사용을 제어하는 기본값과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다.

MCP 보안 및 거버넌스에 관한 자세한 내용은 AI 보안 및 안전을 참고하세요.

Model Armor

Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된 Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 대답을 선제적으로 검사하고, 다양한 위험으로부터 보호하며, 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경이나 외부 클라우드 제공업체에 AI를 배포하는 경우 Model Armor를 사용하면 악의적인 입력을 방지하고, 콘텐츠 안전을 검증하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, 다양한 AI 환경 전반에서 AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.

Model Armor는 특정 지역에서 사용할 수 있습니다. 프로젝트에 대해 Model Armor를 사용 설정하고 지원되지 않는 리전에서 해당 프로젝트를 호출하는 경우 Model Armor는 리전 간 호출을 실행합니다. 자세한 내용은 Model Armor 위치를 참고하세요.

Model Armor 사용 설정

Model Armor를 사용하려면 먼저 Model Armor API를 사용 설정해야 합니다.

콘솔

Model Armor API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기
API 사용 설정하기
Model Armor를 활성화할 프로젝트를 선택합니다.

gcloud

시작하기 전에 Model Armor API와 함께 Google Cloud CLI를 사용하여 다음 단계를 따르세요.

Google Cloud 콘솔에서 Cloud Shell을 활성화합니다.

Cloud Shell 활성화

Google Cloud 콘솔 하단에 Cloud Shell 세션이 시작되고 명령줄 프롬프트가 표시됩니다. Cloud Shell은 Google Cloud CLI가 사전 설치된 셸 환경으로, 현재 프로젝트의 값이 이미 설정되어 있습니다. 세션이 초기화되는 데 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다.
다음 명령어를 실행하여 Model Armor 서비스의 API 엔드포인트를 설정합니다.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
LOCATION을 Model Armor를 사용하려는 리전으로 바꿉니다.

Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버 보호 구성

MCP 도구 호출과 응답을 보호하려면 Model Armor 최소 기준 설정을 사용하세요. 최소 기준 설정은 프로젝트 전체에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 집합을 적용합니다.

MCP 삭제가 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 설정합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참고하세요.

다음 명령어 예를 참고하세요.

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"}]'

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

다음 설정을 참고하세요.

INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP 서버의 콘텐츠를 검사하고 필터와 일치하는 프롬프트와 응답을 차단하는 적용 유형입니다.
ENABLED: 필터 또는 시행을 사용 설정하는 설정입니다.
MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰도 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮으면 거짓양성이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰도 수준을 참고하세요.

Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 비활성화

Model Armor로 Google MCP 트래픽 스캔을 중지하려면 다음 명령어를 실행하세요.

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