התחברות ל-Memorystore for Valkey מאפליקציות AI באמצעות שרת MCP מרוחק

במאמר הזה נסביר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Memorystore for Valkey כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Gemini CLI, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות מותאמות אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Valkey מאפשר לכם לנהל את המכונות והגיבויים של Memorystore for Valkey מסביבות הפיתוח ומפלטפורמות של סוכני AI מבוססות-AI. שרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Valkey מופעל כשמפעילים את Memorystore for Valkey API.

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות ה-Backend שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל מריצים אותם במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר 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 HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש על ידי כלי מסוים באמצעות בקשות מרובות הלוך ושוב (MRTR).

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

מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט ובשינויים העיקריים של MCP גרסה 2026-07-28.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP של Google Google Cloud ושרתי MCP מרוחקים יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחת הנחיה ותשובה אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי בקרה לאבטחה ולניהול שזמינים לשרתי MCP של Google Cloud מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

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 Valkey 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 Valkey 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 Valkey, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP של Memorystore for Valkey:

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

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

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת Memorystore for Valkey MCP, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • כדי לקבל מידע על מדיניות השימוש בשירות: serviceusage.mcppolicy.get
  • עדכון מדיניות השימוש בשירות: serviceusage.mcppolicy.update
  • ביצוע קריאות לכלי MCP: mcp.tools.call
  • יוצרים מכונה של Memorystore for Valkey: memorystore.instances.create
  • הצגת רשימת מכונות Memorystore for Valkey: memorystore.instances.list
  • כדי לקבל מידע על מופע של Memorystore for Valkey: memorystore.instances.get
  • שכפול של מופע Memorystore for Valkey: memorystore.instances.create
  • עדכון מכונה של Memorystore for Valkey: memorystore.instances.update
  • גיבוי של מופע Memorystore for Valkey: memorystore.instances.backup
  • מחיקת מכונה של Memorystore for Valkey: memorystore.instances.delete

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

אימות והרשאה

שרתי Memorystore for Valkey MCP 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 Valkey מקבל מפתחות API.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים באמצעות כלי MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות ב-Google ובשרתי Google Cloud MCP.

היקף הרשאות OAuth של Memorystore for Valkey MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקף הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון מאומת יש הרשאה 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.

לכלי MCP של Memorystore for Valkey יש את היקף הרשאות ה-OAuth הבא:

‫URI של היקף תיאור
https://www.googleapis.com/auth/memorystore.read-write יצירה, הצגה ברשימה, גיבוי, עדכון ומחיקה של מופעים.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Memorystore for Valkey

אפליקציות וסוכנים מבוססי-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 או להתחבר לשרת MCP מרוחק. בשרת ה-MCP של Memorystore for Valkey, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • שם השרת: שרת Memorystore for Valkey MCP
  • כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה: https://memorystore.googleapis.com/mcp
  • תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של לקוח OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. Google Cloud מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Memorystore for Valkey.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה והתחברות לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

‫URI של הפניה לכתובת אחרת

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

באילו כלים אפשר להשתמש

במאמר העזר בנושא Memorystore for Valkey MCP מפורטים כלי ה-MCP שזמינים לשרת Memorystore for Valkey MCP.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Memorystore for Valkey. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

curl -X POST https://memorystore.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 Valkey, יכול להיות שהכתובת תהיה mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28. ## תרחישים לדוגמה

הנה כמה דוגמאות לתרחישי שימוש בשרת MCP של Memorystore for Valkey:

"למה כדאי ליצור מופע אזורי של Memorystore for Valkey עם אימות IAM מופעל?"

כשיוצרים מכונה מהסוג הזה, לא צריך להשתמש בסיסמאות סטטיות. במקום זאת, משתמשים בפרטי כניסה מרוכזים לטווח קצר, שמתאימים לעומסי עבודה אזוריים שדורשים רמת אבטחה גבוהה. סוכן ה-AI של שרת Memorystore for Valkey MCP משתמש בכלי create_instance MCP כדי ליצור את המכונה.

"למה אתה מציג את כל המופעים הפעילים של Memorystore for Valkey באזור מסוים?"

כך תוכלו לוודא שהמשאבים תואמים לארכיטקטורה הנוכחית. סוכן ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Valkey משתמש בכלי list_instances MCP כדי לאחזר רשימה מפורמטת של מופעים באזור שצוין.

"למה אתם מאחזרים נקודות קצה (endpoint) של חיבורים ומטא-נתונים תפעוליים ממכונה של Memorystore for Valkey באזור ספציפי?"

המידע הזה נדרש לשילוב אפליקציות ולתחזוקת המערכת. הסוכן מבוסס-ה-AI של שרת ה-MCP של Memorystore for Valkey משתמש בכלי ה-MCP‏ get_instance כדי לאחזר מידע על המופע, כמו נקודת הקצה של הגילוי, מספר הרסיסים ומספר העותקים המשוכפלים.

"איך אפשר לבצע אופטימיזציה של Memorystore for Valkey עבור אפליקציות עתירות נתונים?"

כדי להגדיל באופן משמעותי את קיבולת המעבד ואת קצב העברת הנתונים בזיכרון של האפליקציות האלה, אפשר לשנות את גודל המופע של Memorystore for Valkey על ידי הגדלת מספר הרסיסים של המופע. סוכן ה-AI של שרת Memorystore for Valkey MCP משתמש בכלי update_instance MCP כדי לעדכן את מספר השברים (shards) במכונה.

"איך אפשר להגן על הנתונים מפני כשלים שעלולים להתרחש במופע של Memorystore for Valkey או באזור שבו הוא ממוקם?"

יוצרים גיבוי של מופע Memorystore for Valkey. אם מתרחשת תקלה אזורית או תקלה במופע, אפשר לשחזר את הנתונים למופע חדש כדי להמשיך את הפעולות. סוכן ה-AI של שרת Memorystore for Valkey MCP משתמש בכלי backup_instance MCP כדי ליצור גיבוי של המכונה.

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI. הוא פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), ומגן מפני סיכונים שונים. הוא גם תומך בשיטות עבודה מומלצות לשימוש אחראי ב-AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. יכול להיות שהפעולה הזו תחשוף מידע רגיש ביומנים שלכם.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

‫Model Armor זמין באזורים מסוימים. כש-Model Armor מופעל ואתם משתמשים בשרת MCP בתחום שיפוט ש-Model Armor לא תומך בו, יכול להיות שהתנהגות הניתוב של השיחה תהיה שונה עבור שרתי MCP שונים, ושהיא תפגע בתאימות של נתוני השימוש והנתונים במעבר לדרישות של שמירת נתונים. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר המוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

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

המסוף

  1. מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו 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, פועלים לפי השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף 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 קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש בהגנה מוגברת על המודל.

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

כדי להגן על השיחות עם כלי ה-MCP והתגובות שלו, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת הבסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-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 מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של "אתיקה של בינה מלאכותית – תוכן מסוכן". אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של Model Armor.

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של תעבורת נתונים אל שרתי MCP של Google וממנה על ידי הגנה מוגברת על המודל, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות 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 . ‫הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט על תעבורת נתונים בשרת MCP של Google.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. מכיוון ש-Model Armor משתלב עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות האבטחה המינימליות 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 ומדיניות ניהול בהתאמה אישית, על ידי מתן או דחייה של גישה על סמך הקריטריונים הבאים:

  • הקרן.
  • מאפייני הכלי, כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח של האפליקציה ב-OAuth.

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

המאמרים הבאים