Usa el servidor de MCP remoto de Policy Analyzer

En este documento, se muestra cómo usar el servidor de MCP remoto de Analizador de políticas para conectarte con aplicaciones de IA, incluidas Gemini CLI, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrollas. El servidor de MCP remoto de Policy Analyzer proporciona a tus agentes acceso directo a herramientas que pueden ayudar a analizar y auditar las configuraciones de Identity and Access Management. El servidor de MCP remoto de Policy Analyzer se habilita cuando habilitas la API de Policy Analyzer.

El Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y solicitudes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

Servidores de MCP locales
Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
Servidores de MCP remotos
Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

Servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos

Los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos tienen las siguientes funciones y beneficios:

  • Descubrimiento simplificado y centralizado
  • Extremos HTTP globales o regionales administrados
  • Autorización detallada
  • Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con protección de Model Armor
  • Registro de auditoría centralizado

Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y gobernanza disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu Google Cloud cuenta de. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

  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 Policy Analyzer API.

    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. 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

  6. 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.

  7. Enable the Policy Analyzer API.

    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

    8.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Policy Analyzer, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que deseas usar el servidor de MCP de Policy Analyzer:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP de Analizador de políticas. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor de MCP de Analizador de políticas:

  • cloudasset.assets.analyzeIamPolicy
  • cloudasset.assets.searchAllResources
  • cloudasset.assets.searchAllIamPolicies
  • Para analizar políticas con roles personalizados de IAM: iam.roles.get
  • Para usar Google Cloud CLI para analizar políticas: serviceusage.services.use
  • Realizar llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

El servidor de MCP remoto de Policy Analyzer usa el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en servidores de MCP.

El servidor de MCP remoto de Policy Analyzer no acepta claves de API.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.

Permisos de OAuth de MCP de Analizador de políticas

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si una principal autenticada está autorizada para realizar una acción específica en un recurso. Para obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Analizador de políticas tiene los siguientes permisos de OAuth de herramientas de MCP:

URI del permiso para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/cloudasset Puede visualizar, editar, configurar y borrar tus datos de recursos de Cloud Asset Inventory y ver la dirección de correo electrónico para tu Cuenta de Google.

Es posible que se requieran permisos adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos necesarios para Analizador de políticas, consulta los permisos de OAuth para la API de Analizador de políticas.

Configura un cliente de MCP para usar el servidor de MCP de Analizador de políticas

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear una instancia de un cliente de MCP que se conecte a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conecten a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica del cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. Para el servidor de MCP de Analizador de políticas, ingresa la siguiente información según sea necesario:

  • Nombre del servidor: Servidor de MCP de Analizador de políticas
  • URL del servidor o Extremo: https://cloudasset.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth o una identidad y credenciales de agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Autenticación en servidores de MCP.
  • Permiso de OAuth: Para acceder al servidor de MCP de Analizador de políticas, usa el https://www.googleapis.com/auth/cloudasset permiso de OAuth 2.0.

Para obtener instrucciones específicas de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Guía específica del cliente.

Para obtener instrucciones más generales, consulta los siguientes recursos:

Redirecciona los URI

En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando crees un ID y un secreto de cliente para la autenticación. El servidor de autorización usa los URI de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. En la documentación de tu aplicación, se debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. Los URI de redireccionamiento personalizados no se admiten.

Herramientas disponibles

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Analizador de políticas, consulta la referencia de MCP de Analizador de políticas.

Lista de herramientas

Usa el inspector de MCP para enumerar las herramientas o enviar una tools/list solicitud HTTP directamente al servidor de MCP remoto de Policy Analyzer. El método tools/list no requiere autenticación.

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

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

Ejemplos de casos de uso

El servidor de MCP de Analizador de políticas permite que tu agente analice y audite las rutas de acceso de IAM. Los siguientes son casos de uso de ejemplo para el servidor de MCP de Analizador de políticas:

Caso de uso Ejemplos de solicitudes
Analizar las políticas de permisos de IAM dentro de un alcance determinado para responder preguntas sobre quién puede acceder a qué. "Genera un informe completo de todas las identidades que pueden borrar conjuntos de datos de BigQuery en cualquier lugar del proyecto data-analytics-prod".
Exportar los resultados de un análisis de políticas a un conjunto de datos de BigQuery o un bucket de Cloud Storage especificados "Exporta este análisis a la tabla audit-project:iam_analysis.bq_deleters de BigQuery. Asegúrate de expandir las membresías de grupo en las que tengo permisos de visualización".

Configuraciones opcionales de seguridad

MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos, Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu Google Cloud organización o proyecto.

Para obtener más información sobre la seguridad y la gobernanza de MCP, consulta Seguridad de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es un Google Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad y la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y admitiendo prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

El servidor de MCP de Policy Intelligence usa el enrutamiento entre jurisdicciones. Cuando habilitas Model Armor, el servidor de MCP envía todas las solicitudes a Model Armor para su filtrado. El enrutamiento entre jurisdicciones podría interrumpir los compromisos de cumplimiento de residencia de datos existentes para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de otros servidores de MCP, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

  1. Habilita la API de Model Armor.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol Propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol Administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

gcloud

Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

  1. En la Google Cloud consola de, activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

    En la parte inferior de la Google Cloud consola de, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

  2. Ejecuta el comando siguiente para configurar el extremo de API del servicio de Model Armor.

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

    Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP de Google y Google Cloud remotos

Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínima define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un parámetro de configuración mínima de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor settings.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

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"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del Google Cloud proyecto de.

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y respuestas que coinciden con los filtros.
  • ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o una aplicación.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración de filtros de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google en función de la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

Reemplaza PROJECT_ID por el Google Cloud ID del proyecto. Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto a ningún tráfico del servidor de MCP de Google.

La configuración mínima de Model Armor y la configuración general pueden afectar a más que solo a MCP. Debido a que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis de tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en MCP.

Controla el uso de MCP con las políticas de denegación de Identity and Access Management

Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger Google Cloud los servidores de MCP de Google.

Puedes combinar varios criterios para compilar políticas de seguridad y gobernanza personalizadas permitiendo o denegando el acceso según lo siguiente:

  • La principal
  • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
  • El nombre del servicio o de la herramienta
  • El ID de cliente de OAuth de la aplicación

Para obtener más información, consulta Controla el uso de MCP con Identity and Access Management.

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