Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten mit externen Datenquellen verbunden werden. 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 Standardeingabe- und ‑ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
- Remote-MCP-Server
- Werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten KI-Anwendungen einen HTTP-Endpunkt für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.
Zustandsloser Kern
Mit der MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll geändert.
Jede MCP-Anfrage ist selbsterklärend 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 über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) zusätzliche Informationen anfordern, die von einem Tool benötigt werden.
Damit Anfragen ohne Parsen des Anfragetexts weitergeleitet und verarbeitet werden können, 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-headeraus dem Eingabeschema des Tools in HTTP-Header gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud -Region oder Projekt-ID anzugeben.
Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für die MCP-Version 2026-07-28.
Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud
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-Steuerelementen für Google Cloud-MCP-Server finden Sie in der Übersicht über Google Cloud-MCP-Server.
Hinweis
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-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
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 Policy Analyzer API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. 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.-
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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. 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 Policy Analyzer API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. 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.
Erforderliche Rollen
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Policy Analyzer-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des Policy Analyzer-MCP-Servers benötigen:
- Cloud Asset Viewer (
roles/cloudasset.viewer) -
Zum Analysieren von Richtlinien mit benutzerdefinierten IAM-Rollen: Rollenbetrachter (
roles/iam.roleViewer) -
Zur Verwendung der Google Cloud CLI zum Analysieren von Richtlinien:
Service Usage-Nutzer (
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer) -
MCP-Toolaufrufe ausführen:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser)
Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.
Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zur Verwendung des Policy Analyzer-MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:
Erforderliche Berechtigungen
Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Policy Analyzer-MCP-Server zu verwenden:
-
cloudasset.assets.analyzeIamPolicy -
cloudasset.assets.searchAllResources -
cloudasset.assets.searchAllIamPolicies -
So analysieren Sie Richtlinien mit benutzerdefinierten IAM-Rollen:
iam.roles.get -
So analysieren Sie Richtlinien mit der Google Cloud CLI:
serviceusage.services.use -
MCP-Toolaufrufe ausführen:
mcp.tools.call
Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.
Authentifizierung und Autorisierung
Der Policy Analyzer-Remote-MCP-Server verwendet 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 von Policy Analyzer akzeptiert keine API-Schlüssel.
Wir empfehlen, für Agenten, die MCP-Tools verwenden, eine separate Identität zu erstellen, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
Policy Analyzer MCP OAuth-Bereiche
OAuth 2.0 verwendet Bereiche 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.
Policy Analyzer hat die folgenden MCP-Tool-OAuth-Bereiche:
| Bereichs-URI für die gcloud CLI | Beschreibung |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloudasset |
Ihre Cloud Asset Inventory-Daten abrufen, bearbeiten, konfigurieren und löschen sowie die E‑Mail-Adresse Ihres Google-Kontos abrufen. |
Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Policy Analyzer erforderlichen Bereiche finden Sie unter OAuth-Bereiche für die Policy Analyzer API.
MCP-Client für die Verwendung des Policy Analyzer-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 sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen herzustellen.
Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den Policy Analyzer-MCP-Server die folgenden Informationen ein:
- Servername: Policy Analyzer-MCP-Server
- Server-URL oder Endpunkt:
https://cloudasset.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: Verwenden Sie für den Zugriff auf den Policy Analyzer-MCP-Server den OAuth 2.0-Bereich
https://www.googleapis.com/auth/cloudasset.
Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Verbinden mit einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.
Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Weiterleitungs-URIs
Für webbasierte Anwendungen und einige Desktopanwendungen müssen Sie einen Weiterleitungs-URI auf die Zulassungsliste setzen, wenn Sie eine Client-ID und einen Clientschlüssel für die Authentifizierung erstellen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Weiterleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.
Verfügbare Tools
Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Policy Analyzer-MCP-Server finden Sie in der Policy Analyzer-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 Policy Analyzer. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.
curl -X POST https://cloudasset.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. Für Policy Analyzer könnte dies beispielsweisemcp/toolset-namesein.MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel:2026-07-28.
Beispielanwendungsfälle
Mit dem Policy Analyzer-MCP-Server kann Ihr Agent IAM-Zugriffspfade analysieren und prüfen. Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den Policy Analyzer-MCP-Server:
| Anwendungsfall | Beispiele für Aufforderungen |
|---|---|
| IAM-Zulassungsrichtlinien innerhalb eines bestimmten Bereichs analysieren, um Fragen dazu zu beantworten, wer auf was zugreifen kann. | „Erstelle einen vollständigen Bericht aller Identitäten, die BigQuery-Datasets im Projekt data-analytics-prod löschen können.“ |
| Exportieren der Ergebnisse einer Richtlinienanalyse in ein bestimmtes BigQuery-Dataset oder einen bestimmten Cloud Storage-Bucket | "Exportiere diese Analyse in die BigQuery-Tabelle audit-project:iam_analysis.bq_deleters. Achten Sie darauf, Gruppenmitgliedschaften zu maximieren, für die ich Leseberechtigungen habe.“ |
Optionale Sicherheitskonfigurationen
MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. 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 Inhaltssicherheit zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft 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-Anfragenrouting zu Model Armor
Der Policy Intelligence-MCP-Server verwendet jurisdiktionsübergreifendes Routing. Wenn Sie Model Armor aktivieren, sendet der MCP-Server alle Anfragen zur Überprüfung an Model Armor. Das Routing über mehrere Gerichtsbarkeiten hinweg kann bestehende Verpflichtungen zur Einhaltung des Datenstandorts für Daten in Verwendung und bei der Übertragung verletzen. Weitere Informationen zum Verhalten anderer 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
Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.
Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs
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 Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von RollenWählen 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:
Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.
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.
-
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
LOCATIONdurch 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-Toolaufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.
Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Mindesteinstellungen konfigurieren.
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 Maßnahme aktiviert wird.MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, wobei niedrigere Werte zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen können. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzniveaus.
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 basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch 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 Projekt-ID in Google Cloud . Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google-MCP-Servern an.
Die Model Armor-Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich nicht nur auf 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 Ablehnungsrichtlinien von Identity and Access Management steuern
Mit Ablehnungsrichtlinien und Zulassungsrichtlinien von Identity and Access Management (IAM) können Sie Google Cloud und Google MCP-Server schützen.
Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen. Dazu können Sie den Zugriff anhand der folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:
- Das Hauptkonto.
- Toolattribute wie das Attribut „read-only“.
- 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
- Lesen Sie die MCP-Referenzdokumentation für Policy Analyzer.
- Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern