‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

שימוש בשרת MCP מרוחק ב-Cloud Run

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud Run מופעל כשמפעילים את Cloud Run Admin 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 לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים: בדרך כלל פועלים 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 בלי שמירת מצב

בגרסה MCP version 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב לפרוטוקול בלי שמירת מצב. כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך ב-initialize/initialized handshake או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע שנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש על ידי כלי מסוים באמצעות בקשות מרובות הלוך ושוב (MRTR).

כדי שנוכל לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, צריך לכלול כמה כותרות של MCP, כולל הכותרות הבאות:

כותרות שנדרשות על פי מפרט ה-MCP, כמו כותרת גרסת הפרוטוקול וכותרות בקשה רגילות.
כותרות בהתאמה אישית שמוגדרות על ידי שרת ה-MCP. הכותרות האלה משוכפלות בכותרות HTTP מתוך סכימת הקלט של הכלי באמצעות המאפיין x-mcp-header. לדוגמה, שרת MCP יכול להגדיר כותרת מותאמת אישית כדי לציין את Google Cloud האזור או מזהה הפרויקט.

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

מידע על שרת ה-MCP המקומי של Cloud Run זמין במאמר שרת ה-MCP של Cloud Run ב-GitHub.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

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

גילוי פשוט ומרכזי
נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
הרשאות פרטניות
אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתים אחרים של MCP ועל אמצעי אבטחה ובקרה שזמינים לשרתים של Google Cloud MCP מופיע במאמר סקירה כללית על שרתים של Google Cloud MCP.

כדאי להשתמש בשרת MCP מקומי של Cloud Run מהסיבות הבאות:

פיתוח ובדיקה באופן מקומי
שימוש בכלי MCP במצב אופליין

לפני שמתחילים

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.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

מפעילים את Cloud Run API, אם הוא עדיין לא מופעל.
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת 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 Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
להפעלת ה-API

מתקינים ומפעילים את ה-CLI של gcloud.
מעדכנים את הרכיבים:
```
gcloud components update
```

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת MCP ב-Cloud Run, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת MCP ב-Cloud Run:

יצירת שירותים של Cloud Run: Cloud Run Developer (roles/run.developer)
הפעלת פעולות כחשבון השירות: משתמש בחשבון שירות (roles/iam.serviceAccountUser)
גישה למאגר Artifact Registry של תמונת הקונטיינר שנפרסה: Artifact Registry Reader (roles/artifactregistry.reader)
שימוש בחשבון שירות חוצה-פרויקטים כדי לפרוס שירות: יצירת אסימונים בחשבון שירות (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)
ביצוע קריאות לכלי ה-MCP: משתמש בכלי ה-MCP (roles/mcp.toolUser)

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

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

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של Cloud Run, נדרשות ההרשאות הבאות:

ביצוע קריאות לכלי MCP: mcp.tools.call
קבלת פרומפטים ל-Cloud Run: run.prompts.get
רשימת שירותי Cloud Run: run.services.list
יוצרים שירותים חדשים של Cloud Run: run.services.create
מורידים את קובץ האימג' של הקונטיינר של שירות Cloud Run:‏ artifactregistry.repositories.downloadArtifacts

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

רשימת ההרשאות והתפקידים ב-IAM שמשויכים ל-Cloud Run מופיעה במאמרים תפקידי IAM ב-Cloud Run והרשאות IAM ב-Cloud Run. אם שירות Cloud Run שלכם מתקשר עםGoogle Cloud ממשקי API, כמו ספריות לקוח ב-Cloud, כדאי לעיין במדריך להגדרת זהות שירות. מידע נוסף על מתן תפקידים זמין במאמרים הרשאות פריסה וניהול גישה.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud Run משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud Run לא מקבל מפתחות API.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.

היקפי הרשאות OAuth ב-Cloud Run MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לגורם מאומת יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

אלה היקפי ההרשאות של כלי ה-MCP ב-Cloud Run:

URI של היקף ל-CLI של gcloud	תיאור
`https://www.googleapis.com/auth/run.readonly`	היקף ההרשאות הזה מאפשר גישה רק לקריאת נתונים.
`https://www.googleapis.com/auth/run`	היקף ההרשאות הזה מאפשר לקרוא ולשנות נתונים.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך הפעלת כלי. רשימת ההיקפים שנדרשים ל-Cloud Run זמינה במאמר בנושא Cloud Run Admin API.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Cloud Run

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 Cloud Run, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

שם השרת: שרת MCP של Cloud Run
כתובת URL של השרת או נקודת קצה: https://run.googleapis.com/mcp או https://run.REGION.rep.googleapis.com/mcp (תצוגה מקדימה)
העברה: Streamable HTTP
פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שרוצים להשתמש בה, אפשר להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, מזהה לקוח וסוד לקוח של OAuth, או זהות ופרטי כניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
היקף הרשאות OAuth: היקף הרשאות OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת Cloud Run MCP.

‫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 URI להפניה אוטומטית כדי לשלוח טוקנים לאפליקציה שלכם. במסמכי האפליקציה צריך לציין את ה-URI להפניה אוטומטית שבו צריך להשתמש. אין תמיכה בכתובות URI מותאמות אישית להפניה אוטומטית.

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

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

באילו כלים אפשר להשתמש

כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים והתיאורים שלהם לשרת ה-MCP של Cloud Run, אפשר לעיין בהפניה ל-MCP של Cloud Run.

כלים ליצירת רשימות

כדי להציג רשימה של כלים, אפשר להשתמש בכלי לבדיקת MCP או לשלוח בקשת HTTP‏ tools/list ישירות לשרת MCP המרוחק של Cloud Run. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.

curl -X POST https://run.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-Cloud Run, יכול להיות שזה יהיה mcp/toolset-name.
‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

אלה תרחישים לדוגמה לשימוש בשרת MCP של Cloud Run:

לאפשר לסוכן לפרוס שירות Cloud Run בפרויקט.
סוכן יכול לפרוס אפליקציות עם קוד ויברציה ב-Cloud Run מקוד מקור או מקובץ ZIP.
קבלת רשימה של שירותי Cloud Run ופרטי השירות לפי שם, פרויקט ואזור.
פריסה של שירות אינטרנט ציבורי או פרטי ב-Cloud Run מקובץ אימג' של Docker שנבנה מראש מ-Artifact Registry או מ-Docker Hub עם קבוצה של משתני סביבה ספציפיים לפרויקט ולאזור.

פרומפטים לדוגמה

אפשר להשתמש בהנחיות לדוגמה הבאות כדי לקבל מידע על שירותי Cloud Run ולנתח את יומני השירות של Cloud Run:

‫פרוס שירות Cloud Run פרטי בשם SERVICE_NAME מקובץ אימג' של Docker us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello לפרויקט PROJECT_ID.
‫"List the services in project PROJECT_ID."
‫"Find the details of a service that I deployed on project PROJECT_ID using the MCP server in the REGION region."

בהנחיות, מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫SERVICE_NAME: השם של שירות Cloud Run
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט Google Cloud
‫REGION: שם האזור

שימוש בפרומפט `/deploy`

אתם יכולים להשתמש בהנחיה /deploy כדי לפרוס במהירות שירות Cloud Run באמצעות שרת Cloud Run MCP. יכול להיות שתצטרכו לנווט בתפריט של הצ'אטבוט כדי למצוא את הכלי או ההנחיה שאתם צריכים.

כדי לפרוס את ספריית העבודה הנוכחית ב-Cloud Run, מריצים את ההנחיה /deploy הבאה:
```
/deploy SERVICE_NAME \
  --project PROJECT_ID \
  --region REGION \
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫SERVICE_NAME: השם של שירות Cloud Run
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט Google Cloud
- ‫REGION: שם האזור

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

השימוש ב-MCP כרוך בסיכוני אבטחה חדשים ובשיקולים חדשים, בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. 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 בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הכלי פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים מסוג LLM, ומגן מפני סיכונים שונים. הוא גם תומך בשיטות עבודה מומלצות בתחום ה-AI האחראי. 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. הפעולה הזו עלולה לחשוף מידע רגיש ביומני הרישום.

ניתוב בקשות של MCP אל 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 בודדים זמין במאמר בנושא הגנה מוגברת על המודל: מוצרים נתמכים.

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

כדי להשתמש בהגנה מוגברת על המודל, צריך להפעיל קודם את ממשקי ה-API של הגנה מוגברת על המודל.

המסוף

מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API, אם הוא עדיין לא מופעל.
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת 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 Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
להפעלת ה-API
בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את הגנה מוגברת על המודל.

gcloud

לפני שמתחילים, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

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.
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 ושרתי Google Cloud 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 המהימנות של ההגדרות של המסנן 'AI אחראי – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של הגנה מוגברת על המודל.

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor, על סמך הגדרות הרצפה 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 . התכונה הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט הזה על תעבורת נתונים של שרת MCP.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הבסיס 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 הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את שרתי Google Cloud ו-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 כלי כמו מאפיין הקריאה בלבד.
שם השירות או שם הכלי.
מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

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

שימוש בשרת MCP מרוחק ב-Cloud Run קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

ליבה בלי שמירת מצב

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לפני שמתחילים

התפקידים הנדרשים

ההרשאות הנדרשות

אימות והרשאה

היקפי הרשאות OAuth ב-Cloud Run MCP

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Cloud Run

‫URI של הפניה לכתובת אחרת

באילו כלים אפשר להשתמש

כלים ליצירת רשימות

תרחישים לדוגמה

פרומפטים לדוגמה

שימוש בפרומפט /deploy

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

ניתוב בקשות של MCP אל Model Armor

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

המסוף

gcloud

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי Google Cloud MCP מרוחקים

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

המאמרים הבאים

שימוש בשרת MCP מרוחק ב-Cloud Run

שימוש בפרומפט `/deploy`