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使用 Policy Assist 遠端 MCP 伺服器

本文說明如何使用 Policy Assist 遠端 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，連結 Antigravity、ChatGPT、Claude 等 AI 應用程式，以及您正在開發的自訂應用程式。Policy Assist 遠端 MCP 伺服器可讓外部 AI 代理存取 IAM 角色挑選器，為您的用途建議角色。啟用 Policy Assist API 時，Policy Assist 遠端 MCP 伺服器也會一併啟用。

Model Context Protocol (MCP) 規範了大型語言模型 (LLM) 和 AI 應用程式或代理與外部資料來源的標準連線方式。MCP 伺服器可讓您使用其工具、資源和提示，從後端服務採取行動並取得更新資料。

本機和遠端 MCP 伺服器有何不同？

本機 MCP 伺服器: 通常在本機電腦上執行，並使用標準輸入內容和輸出串流 (stdio)，在同一部裝置上的服務之間通訊。
遠端 MCP 伺服器: 在服務的基礎架構上執行，並為 AI 應用程式提供 HTTP 端點，以便 AI MCP 用戶端與 MCP 伺服器之間通訊。如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱「MCP 架構」。

無狀態核心

在 MCP 2026-07-28 版中，MCP 從雙向有狀態通訊協定變更為無狀態通訊協定。每項 MCP 要求都包含自我描述，並可使用標頭轉送。由於每個要求都包含 HTTP 標頭或 _meta 參數中所需的所有資訊，因此不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id。MCP 伺服器可透過多來回要求 (MRTR)，要求工具所需的額外資訊。

為協助轉送及處理要求，而不剖析要求主體，必須提供部分 MCP 標頭，包括：

MCP 規格要求的標頭，例如通訊協定版本標頭和標準要求標頭。
MCP 伺服器定義的自訂標頭。這些標頭會使用 x-mcp-header 屬性，從工具的輸入結構定義鏡像至 HTTP 標頭。舉例來說，MCP 伺服器可能會定義自訂標頭，指定 Google Cloud 區域或專案 ID。

如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱 MCP 2026-07-28 版規格和主要異動。

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器具有下列功能和優點：

簡化集中探索
代管的全域或區域 HTTP 端點
精細授權
選用 Model Armor 保護提示詞和回覆
集中化稽核記錄

如要瞭解其他 MCP 伺服器，以及 Google Cloud MCP 伺服器的安全性和管理控制項，請參閱「Google Cloud MCP 伺服器總覽」。

事前準備

為確保代理能存取 Policy Assist MCP 伺服器，請在 Google Cloud 控制台為專案啟用 Policy Assist API：

登入 Google Cloud 帳戶。如果您未曾使用過 Google Cloud，歡迎建立帳戶，親自體驗實際使用我們產品的成效。新客戶還能獲得價值 $300 美元的免費抵免額，用於執行、測試及部署工作負載。

安裝 Google Cloud CLI。

若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

執行下列指令，初始化 gcloud CLI：

gcloud init

建立或選取 Google Cloud 專案。

選取或建立專案所需的角色

選取專案：選取專案時不需要特定 IAM 角色，只要您獲派某個專案的角色，即可選取該專案。
建立專案：如要建立專案，您必須具備專案建立者角色 (roles/resourcemanager.projectCreator)，其中包含 resourcemanager.projects.create 權限。瞭解如何授予角色。

建立 Google Cloud 專案：
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
將 PROJECT_ID 替換為您要建立的 Google Cloud 專案名稱。
選取您建立的 Google Cloud 專案：
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案名稱。

如要使用現有專案進行本指南中的操作，請確認您具有完成本指南所需的權限。如果您建立新專案，則已具備必要權限。

啟用 Policy Assist API (如果尚未啟用)：

啟用 API 所需的角色

您必須具備 serviceusage.services.enable 權限，才能啟用 API。如果您建立了專案，可能已透過「擁有者」角色 (roles/owner) 取得這項權限。否則，您可以透過「Service Usage 管理員」角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 取得這項權限。瞭解如何授予角色。

gcloud services enable policyassist.googleapis.com

安裝 Google Cloud CLI。

若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

執行下列指令，初始化 gcloud CLI：

gcloud init

建立或選取 Google Cloud 專案。

選取或建立專案所需的角色

選取專案：選取專案時不需要特定 IAM 角色，只要您獲派某個專案的角色，即可選取該專案。
建立專案：如要建立專案，您必須具備專案建立者角色 (roles/resourcemanager.projectCreator)，其中包含 resourcemanager.projects.create 權限。瞭解如何授予角色。

建立 Google Cloud 專案：
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
將 PROJECT_ID 替換為您要建立的 Google Cloud 專案名稱。
選取您建立的 Google Cloud 專案：
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案名稱。

如要使用現有專案進行本指南中的操作，請確認您具有完成本指南所需的權限。如果您建立新專案，則已具備必要權限。

啟用 Policy Assist API (如果尚未啟用)：

啟用 API 所需的角色

gcloud services enable policyassist.googleapis.com

必要的角色

如要取得使用 Policy Assist MCP 伺服器所需的權限，請要求管理員在您要使用 Policy Assist MCP 伺服器的專案中，授予下列 IAM 角色：

發出 MCP 工具呼叫：MCP 工具使用者 (roles/mcp.toolUser)
取得自訂角色建議：IAM 檢視者 (roles/iam.viewer)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用 Policy Assist MCP 伺服器所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

必須具備下列權限，才能使用 Policy Assist MCP 伺服器：

發出 MCP 工具呼叫：mcp.tools.call
取得自訂角色建議：iam.roles.list

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

驗證及授權

Policy Assist 遠端 MCP 伺服器使用 OAuth 2.0 通訊協定和 Identity and Access Management (IAM) 進行驗證和授權。所有Google Cloud 身分都支援 MCP 伺服器驗證。

Policy Assist 不接受 API 金鑰驗證。

建議您為使用 MCP 工具的代理建立獨立身分，以便控管及監控資源存取權。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器驗證」。

Policy Assist MCP OAuth 範圍

OAuth 2.0 會使用範圍和憑證，判斷通過驗證的主體是否有權對資源執行特定動作。如要進一步瞭解 Google 的 OAuth 2.0 範圍，請參閱「使用 OAuth 2.0 存取 Google API」。

Policy Assist 具有下列 MCP 工具 OAuth 範圍：

gcloud CLI 的範圍 URI	說明
`https://www.googleapis.com/auth/policyassist`	可透過 Policy Assist 取得政策建議。

在工具呼叫期間存取的資源，可能需要額外的範圍。

設定 MCP 用戶端，以便使用 Policy Assist MCP 伺服器

AI 應用程式和代理 (例如 Claude 或 Antigravity) 可例項化 MCP 用戶端，連至單一 MCP 伺服器。AI 應用程式可以有多個用戶端，連線至不同的 MCP 伺服器。如果用戶端專屬指南中未列出您的應用程式，則可使用下列資訊，從大多數應用程式連線。

在 AI 應用程式中，找出新增或連線至遠端 MCP 伺服器的方法。針對 Policy Assist MCP 伺服器，請視需要輸入下列資訊：

伺服器名稱：Policy Assist MCP 伺服器
伺服器網址或端點：https://policyassist.googleapis.com/mcp
傳輸：可串流 HTTP
驗證詳細資料：視您要採用的驗證方式而定，您可以輸入 Google Cloud 憑證、OAuth 用戶端 ID 和密鑰，或代理程式身分和憑證。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器驗證」。
OAuth 範圍：如要存取 Policy Assist MCP 伺服器，請使用 https://www.googleapis.com/auth/policyassist OAuth 2.0 範圍。

重新導向 URI

如果是網頁式應用程式和部分電腦應用程式，您必須在建立用於驗證的用戶端 ID 和密鑰時，將重新導向 URI 加入許可清單。授權伺服器會使用重新導向 URI，將權杖傳送至應用程式。應用程式說明文件應指定您必須使用的重新導向 URI。不支援自訂重新導向 URI。

如需設定及連線至 MCP 伺服器的應用程式專屬指引，請參閱「用戶端專屬指引」。

如需一般指引，請參閱下列資源：

可用的工具

如要查看 Policy Assist MCP 伺服器的可用 MCP 工具詳細資料和說明，請參閱「Policy Assist MCP 參考資料」。

清單工具

使用 MCP 檢查工具列出工具，或直接傳送 tools/list HTTP 要求至 Policy Assist 遠端 MCP 伺服器。tools/list 方法不需要驗證。

curl -X POST https://policyassist.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

更改下列內容：

TOOLSET_ENDPOINT：服務名稱後方的 MCP 端點其餘部分。如果是 Policy Assist，則為 mcp。
MCP_PROTOCOL_VERSION：MCP 通訊協定版本，例如 2026-07-28。

應用實例

Policy Assist 遠端 MCP 伺服器可讓外部 AI 代理存取 IAM 角色挑選器，並根據您的用途建議角色。以下是 Policy Assist MCP 伺服器的幾個應用實例。

根據預設，角色建議旨在涵蓋服務中的常見使用者歷程。例如，系統通常會建議服務的管理員、編輯者或檢視者角色。

如要取得最精細、最小權限的角色建議，請在提示中使用特定關鍵字 (例如「minimal」或「least privileged」) 指定這項偏好設定。如需可用的關鍵字清單，請參閱「最小權限角色的關鍵字」。

用途	提示範例
找出一般服務管理的角色	「我需要哪些權限，才能管理 AlloyDB for PostgreSQL 設定？」
找出執行特定工作所需的角色	「建立、啟動和停止 VM 需要什麼角色？」或「建立、啟動及停止 VM 至少需要什麼角色？」
找出執行 Google Cloud CLI 指令所需的角色	「執行 `gcloud compute instances create instance-1` 需要什麼 IAM 角色？」或「服務帳戶執行 `gcloud datastore instances describe` 需要的最小角色為何？」
為包含轉換依附元件的工作識別角色	「我需要設定 Compute Engine 執行個體，根據 CPU 使用率自動調度資源。我應該將哪些 IAM 角色授予服務帳戶？」或「我需要設定 Compute Engine 執行個體，根據 CPU 使用率自動調度資源。我需要授予 Compute Engine 執行個體自動配置器使用的服務帳戶哪些最低權限？
找出可能需要結合多個精細角色的工作	「僅允許使用者存取 BigQuery 中的特定資料集。但無法建立或刪除資料集。」或「如要授予使用者 BigQuery 中單一資料集的唯讀存取權，但不允許在任何資料集執行建立或刪除動作，最安全的角色為何？」

選用安全性和安全防護設定

MCP 工具可執行的動作繁多，因此會帶來新的安全風險和考量。為盡可能降低及管理這些風險，Google Cloud 提供預設設定和可自訂的政策，控管 Google Cloud組織或專案中的 MCP 工具使用情形。

如要進一步瞭解 MCP 安全性和管理，請參閱「AI 安全性」。

使用 Identity and Access Management 拒絕政策控管 MCP

Identity and Access Management (IAM) 拒絕政策和允許政策可協助您保護 Google Cloud 和 Google MCP 伺服器。

您可以結合多項條件，根據下列項目允許或拒絕存取，建立自訂安全性和管理政策：

主體。
工具屬性，例如唯讀屬性。
服務或工具名稱。
應用程式的 OAuth 用戶端 ID。

詳情請參閱「使用 Identity and Access Management 控管 MCP 使用情形」。

後續步驟

請參閱 Policy Assist MCP 參考文件。
進一步瞭解 Google Cloud MCP 伺服器。