Conectar-se ao Memorystore para Redis 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 para Redis para se conectar a aplicativos de IA, incluindo Antigravity, ChatGPT, Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Memorystore para Redis permite gerenciar instâncias do Memorystore para Redis nos seus ambientes de desenvolvimento com IA e plataformas de agentes de IA. O servidor MCP remoto do Memorystore para Redis é ativado quando você ativa a API Memorystore para Redis.

O 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. Os servidores MCP permitem que você use 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, são executados na máquina local e usam os streams de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos
São executados na infraestrutura do serviço e oferecem um endpoint HTTP para que os aplicativos de IA se comuniquem entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Núcleo sem estado

Com a versão 2026-07-28 do MCP, o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado. Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser roteada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de ida e volta (MRTR, na sigla em inglês).

Para ajudar a rotear e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:

Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.

Servidores MCP remotos do Google e do 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
  • Geração de registros de auditoria centralizada

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

Antes de começar

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  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 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 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

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Memorystore para Redis, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP 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 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:

  • Receber informações sobre uma política de uso de serviço: serviceusage.mcppolicy.get
  • Atualizar uma política de uso de serviço: serviceusage.mcppolicy.update
  • Fazer chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
  • Crie uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.create
  • Liste as instâncias do Memorystore para Redis: redis.instances.list
  • Receba informações sobre uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.get
  • Atualize uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.update
  • Importe dados para uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.import
  • Exporte dados de uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.export
  • Exclua uma instância do Memorystore para Redis: redis.instances.delete

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

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do Memorystore para Redis usam o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as identidades doGoogle Cloud são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

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

Recomendamos criar uma identidade separada para agentes que usam ferramentas MCP para que o acesso aos recursos possa ser controlado e monitorado. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar no Google e nos servidores MCP do Google Cloud .

Escopo do OAuth do MCP do Memorystore for Redis

O OAuth 2.0 usa um escopo e credenciais para determinar se um principal autenticado tem autorização para 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 tem o seguinte escopo OAuth da ferramenta MCP:

URI do escopo Descrição
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write Criar, listar, exportar dados, atualizar, importar dados e excluir instâncias.

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

Os aplicativos e agentes de IA, como o Claude ou o 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 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, insira as seguintes informações conforme necessário:

  • Nome do servidor: servidor MCP do Memorystore for Redis
  • URL do servidor ou endpoint: https://redis.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP com streaming
  • Detalhes de autenticação: dependendo de como você quer fazer a autenticação, insira suas credenciais do Google Cloud , o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais de agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.
  • Escopo do OAuth: o escopo do OAuth 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Memorystore para Redis.

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

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

URIs de redirecionamento

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

Ferramentas disponíveis

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

Listar ferramentas

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

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Substitua:

  • TOOLSET_ENDPOINT: o restante do endpoint do MCP após o nome do serviço. Por exemplo, para o Memorystore para Redis, pode ser mcp/toolset-name.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: a versão do protocolo MCP. Por exemplo, 2026-07-28. ## Exemplos de casos de uso

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

"Por que você cria uma instância do Memorystore para Redis com a autenticação ativada?"

Ao criar uma instância e ativar o recurso AUTH nela, as conexões de cliente recebidas precisam se autenticar para se conectar à instância. Para se conectar, o cliente envia o comando AUTH e uma string AUTH, que é uma string gerada aleatoriamente e exclusiva para a instância. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore for Redis usa a ferramenta MCP create_instance para criar a instância.

"Por que você visualiza todas as instâncias ativas do Memorystore para Redis em uma região específica?"

Ao listar essas instâncias, você garante que os recursos correspondam à arquitetura atual. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis usa a ferramenta MCP list_instances para recuperar uma lista formatada de instâncias na região especificada.

"Por que você recupera endpoints de conexão e metadados operacionais de uma instância do Memorystore para Redis em uma região específica?"

Você precisa dessas informações para a Application Integration e a manutenção do sistema. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis usa a ferramenta MCP get_instance para recuperar informações sobre a instância, como o endpoint de descoberta e a contagem de réplicas.

"Como otimizar o Memorystore para Redis para aplicativos com uso intensivo de dados?"

Para aumentar significativamente a capacidade da CPU e a capacidade de memória desses aplicativos, é possível escalonar uma instância do Memorystore para Redis aumentando a contagem de réplicas da instância. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis usa a ferramenta MCP update_instance para atualizar a contagem de réplicas da instância.

"Como proteger seus dados contra falhas que podem ocorrer em uma instância do Memorystore para Redis ou na região em que ela está localizada?"

Exporte um snapshot dos dados na sua instância para um bucket do Cloud Storage. Se ocorrer uma falha regional ou de instância, será possível restaurar os dados em uma nova instância para retomar as operações. O agente de IA do servidor MCP do Memorystore para Redis usa a ferramenta MCP export_instance para exportar seus dados.

Configurações opcionais de segurança e proteção

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

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

Usar o Model Armor

O Model Armor é um serviço doGoogle Cloud projetado para aprimorar a segurança dos seus aplicativos com a 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 de nuvem 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 registros.

Encaminhamento de solicitações do MCP para o Model Armor

O Model Armor está disponível em determinadas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não é compatível com o 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 usá-lo.

Console

  1. Ative a API Model Armor, se ainda não estiver ativada.

    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 pelo papel de proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível conseguir essa permissão pelo 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 inferior do console do 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 para o 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 da ferramenta MCP, use as configurações de nível do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam ao projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Defina uma configuração de piso do Model Armor com a sanitização do MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar as 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 restrição que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia comandos e respostas que correspondem aos filtros.
  • ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações do 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 do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores MCP do Google com base nas configurações de piso 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 ID do projeto do Google Cloud . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de base desse projeto a nenhum tráfego de servidor MCP do Google.

As configurações de piso e gerais do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, qualquer alteração feita nas configurações de base pode 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 o Google Cloud e os servidores MCP do Google.

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