使用 Pub/Sub 遠端 MCP 伺服器管理 Pub/Sub 資源及發布訊息

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這項功能適用《服務專屬條款》中「一般服務條款」一節的《正式發布前產品條款》，以及《生成式 AI 預先發布版產品附加條款》。正式發布前功能是依「原樣」提供，支援服務可能受限。 詳情請參閱推出階段說明。

本文說明如何使用 Pub/Sub 遠端 MCP 伺服器，從 Gemini CLI、Gemini Code Assist 的代理模式、Claude Code 等 AI 應用程式，或您正在開發的 AI 應用程式連線至 Pub/Sub。

您可以使用 Pub/Sub MCP 伺服器管理 Pub/Sub 資源及發布訊息。您可以建立、列出、取得、更新及刪除 Pub/Sub 主題、訂閱項目和快照，也可以將訊息發布至主題。

啟用 Pub/Sub API 時，系統會啟用 Pub/Sub 遠端 MCP 伺服器。

Model Context Protocol (MCP) 標準可將大型語言模型 (LLM) 和 AI 應用程式/代理程式連結至外部資料來源的方式標準化。MCP 伺服器可讓您使用工具、資源和提示，從後端服務採取行動及取得更新資料。

本機和遠端 MCP 伺服器有何不同？

本機 MCP 伺服器

通常在本機執行，並使用標準輸入和輸出串流 (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，供 AI MCP 用戶端與 MCP 伺服器通訊。如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱 MCP 架構。

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器具備下列功能和優點：

• 簡化集中式探索作業。
• 管理全域或區域 HTTP 端點。
• 精細授權。
• 可選用 Model Armor 防護功能，確保提示詞和回覆安全無虞。
• 集中式稽核記錄。

如要瞭解其他 MCP 伺服器，以及 Google Cloud MCP 伺服器適用的安全性與控管措施，請參閱 Google Cloud MCP 伺服器總覽。

事前準備

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Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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1. 啟用 Pub/Sub API。

   啟用 API 時所需的角色

   如要啟用 API，您需要服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

   啟用 API

必要的角色

如要取得使用 Pub/Sub MCP 伺服器所需的權限，請要求管理員在您要使用 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)
• 建立、更新及刪除 Pub/Sub 資源： Pub/Sub 編輯者 (roles/pubsub.editor)

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 Pub/Sub 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

如要使用 Pub/Sub MCP 伺服器，必須具備下列權限：

• 發出 MCP 工具呼叫： mcp.tools.call

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。

您需要哪些 Pub/Sub 權限，取決於要執行的特定作業。詳情請參閱「Pub/Sub 角色和權限」。

驗證及授權

Pub/Sub 遠端 MCP 伺服器會使用 OAuth 2.0 通訊協定搭配 Identity and Access Management (IAM) 進行驗證及授權。所有Google Cloud 身分皆支援 MCP 伺服器的驗證。

Pub/Sub 不支援以 API 金鑰做為驗證方法。

建議您使用 MCP 工具為代理商建立個別身分，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 伺服器進行驗證」。

Pub/Sub MCP OAuth 範圍

OAuth 2.0 會使用範圍和憑證，判斷經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」。Pub/Sub 具有下列 MCP 工具 OAuth 範圍：

範圍 URI	說明
https://www.googleapis.com/auth/pubsub	查看及管理 Pub/Sub 資源。

在工具呼叫期間存取的資源可能需要其他範圍。如要查看 Pub/Sub 必要的範圍清單，請參閱 Pub/Sub API。

設定 MCP 用戶端，以使用 Pub/Sub MCP 伺服器

AI 應用程式和代理程式 (例如 Claude 或 Gemini CLI) 可以例項化 MCP 用戶端，並連線至單一 MCP 伺服器。AI 應用程式可以有多個連至不同 MCP 伺服器的用戶端。如要連線至遠端 MCP 伺服器，MCP 用戶端需要遠端 MCP 伺服器的網址。

在 AI 應用程式中，尋找連線至遠端 MCP 伺服器的方法。系統會提示你輸入伺服器的詳細資料，例如名稱和網址。

如果是 Pub/Sub MCP 伺服器，請視需要輸入下列資訊：

• 伺服器名稱：Pub/Sub MCP 伺服器
• 伺服器網址或端點：https://pubsub.googleapis.com/mcp
• 傳輸：HTTP
• 驗證詳細資料：視驗證方式而定，您可以輸入 Google Cloud 憑證、OAuth 用戶端 ID 和密鑰，或是代理程式身分和憑證。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器進行驗證」。
• OAuth 範圍：連線至 Pub/Sub MCP 伺服器時要使用的 OAuth 2.0 範圍。詳情請參閱「Pub/Sub MCP OAuth 範圍」。

如需代管商專用指南，請參閱下列文章：

• Claude.ai
• Gemini CLI

如要將 Pub/Sub MCP 伺服器新增至 Gemini CLI，擴充功能檔案應包含下列項目：

{
  "name": "EXT_NAME",
  "version": "1.0.0",
  "mcpServers": {
    "MCP_SERVER_NAME": {
      "httpUrl": "https://pubsub.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/pubsub"]
      },
      "timeout": 30000,
      "headers": {
        "x-goog-user-project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

如需更多一般指引，請參閱下列資源：

• 連線至遠端 MCP 伺服器
• 在 AI 應用程式中設定 MCP

可用的工具

如要查看 Pub/Sub MCP 伺服器的可用 MCP 工具詳細資料和說明，請參閱 Pub/Sub MCP 參考資料。

列出工具

使用 MCP 檢查器列出工具，或直接將 tools/list HTTP 要求傳送至 Pub/Sub 遠端 MCP 伺服器。「tools/list」方法不需要驗證。

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

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

應用實例

以下是 Pub/Sub MCP 伺服器的範例用途：

• 建立 Pub/Sub 管道，其中包含具有訂閱項目的主題。

• 建立使用 Pub/Sub 功能的訂閱項目，例如訊息篩選。

• 在現有的 Pub/Sub 管道中新增單一訊息轉換 (SMT)。

提示範例

• 建立管道，從 Pub/Sub 主題 my-topic 接收訊息、篩除具有屬性 priority=low 的訊息，並將訊息寫入 Cloud Storage bucket my-bucket。

• 「從主題 my-topic 建立 BigQuery 資料表 my-table 的訂閱項目，並將傳送失敗的訊息傳送至 my-dead-letter-topic。」

選用的安全防護設定

MCP 工具可執行各種動作，因此會帶來新的安全風險和考量。為盡量降低及管理這些風險，Google Cloud 提供預設和可自訂的政策，控管貴機構或專案中 MCP 工具的使用情形。 Google Cloud

如要進一步瞭解 MCP 安全性和控管措施，請參閱這篇文章。

使用 Model Armor

Model Armor 是一項Google Cloud 服務，可提高 AI 應用程式的安全性。這項功能會主動篩選 LLM 提示詞和回覆，防範各種風險並支援負責任的 AI 做法。無論您是在雲端環境或外部雲端服務供應商部署 AI，Model Armor 都能協助您防範惡意輸入內容、驗證內容安全性、保護私密資料、維持法規遵循狀態，並在多元的 AI 環境中，持續強制執行 AI 安全政策。

Model Armor 僅適用於特定地區。如果專案已啟用 Model Armor，且對該專案的呼叫來自不支援的區域，Model Armor 會進行跨區域呼叫。詳情請參閱Model Armor 位置。

注意： 如果要求失敗，Model Armor 會記錄整個酬載。這可能會導致記錄中的機密資訊外洩。

啟用 Model Armor

您必須先啟用 Model Armor API，才能使用 Model Armor。

控制台

1. 啟用 Model Armor API。

   啟用 API 時所需的角色

   如要啟用 API，您需要服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

   啟用 API

2. 選取要啟用 Model Armor 的專案。

gcloud

開始前，請使用 Google Cloud CLI 搭配 Model Armor API 執行下列步驟：

1. 在 Google Cloud 控制台中啟用 Cloud Shell。

   啟用 Cloud Shell

   Google Cloud 主控台底部會開啟一個 Cloud Shell 工作階段，並顯示指令列提示。Cloud Shell 是已安裝 Google Cloud CLI 的殼層環境，並已針對您目前的專案設定好相關值。工作階段可能要幾秒鐘的時間才能初始化。

2. 執行下列指令，為 Model Armor 服務設定 API 端點。

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

   將 LOCATION 替換為要使用 Model Armor 的區域。

設定 Google 和遠端 MCP 伺服器的防護功能 Google Cloud

如要保護 MCP 工具呼叫和回應，可以使用 Model Armor 底限設定。底限設定會定義專案適用的最低安全性篩選條件。這項設定會對專案中的所有 MCP 工具呼叫和回應套用一致的篩選器。

提示： 除非 MCP 流量攜帶自然語言資料，否則請勿啟用提示注入和越獄篩選器。

設定 Model Armor 底限設定，並啟用 MCP 消毒功能。詳情請參閱「設定 Model Armor 底限設定」。

注意： 如果代理程式和 MCP 伺服器位於不同專案，您可以在這兩個專案 (用戶端專案和資源專案) 中建立樓層設定。在本例中，Model Armor 會針對每個專案各叫用一次，因此共叫用兩次。

請參閱下列指令範例：

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"}]'

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

請注意下列設定：

• INSPECT_AND_BLOCK：強制執行類型，可檢查 Google MCP 伺服器的內容，並封鎖符合篩選條件的提示和回應。
• ENABLED：啟用篩選器或強制執行的設定。
• MEDIUM_AND_ABOVE：負責任的 AI 技術 - 危險篩選器設定的信心水準。您可以修改這項設定，但較低的值可能會導致更多誤判。詳情請參閱「Model Armor 信心水準」。

使用 Model Armor 停用掃描 MCP 流量

如要停止使用 Model Armor 掃描 Google MCP 流量，請執行下列指令：

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

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

Model Armor 不會掃描專案中的 MCP 流量。

使用 IAM 拒絕政策控管 MCP 使用情形

身分與存取權管理 (IAM) 拒絕政策可協助您保護遠端 MCP 伺服器。 Google Cloud 設定這些政策，封鎖不必要的 MCP 工具存取權。

舉例來說，您可以根據下列條件拒絕或允許存取：

• 主體
• 工具屬性 (例如唯讀)
• 應用程式的 OAuth 用戶端 ID

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

後續步驟

• 參閱 Pub/Sub MCP 參考文件。
• 進一步瞭解 Google Cloud MCP 伺服器。