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Utilizza il server MCP remoto di Cloud CLI

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Cloud CLI per connetterti alle applicazioni AI, tra cui Gemini CLI, ChatGPT, Claude e le applicazioni personalizzate che stai sviluppando.

Il server MCP remoto di Cloud CLI fornisce un ambiente sicuro che ti consente di inviare prompt in linguaggio naturale alla tua applicazione AI per eseguire comandi dell'interfaccia a riga di comando (CLI) per tuo conto. Sono supportati solo i comandi gcloud.

L'API per questa funzionalità si chiama Cloud CLI Execution.

Il server MCP remoto di Cloud CLI è abilitato quando abiliti l'API Cloud CLI Execution.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o gli agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.

Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?

Server MCP locali: In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti: Vengono eseguiti sull'infrastruttura del servizio e offrono un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client MCP AI e il server MCP. Per ulteriori informazioni sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.

Server MCP Google e remoti Google Cloud

I server MCP Google e Google Cloud remoti hanno le seguenti funzionalità e i seguenti vantaggi:

Rilevamento semplificato e centralizzato
Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
Autorizzazione granulare
Sicurezza di prompt e risposte facoltativa con la protezione Model Armor
Logging di audit centralizzato

Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.

Restrizioni e linee guida

Prima di iniziare a utilizzare il server MCP remoto di Cloud CLI, esamina le seguenti restrizioni e linee guida:

Comandi supportati

Il server MCP di Cloud CLI non supporta determinati gruppi di comandi gcloud (e le relative varianti alpha o beta) a causa degli standard di sicurezza e dell'inapplicabilità. Il seguente elenco mostra alcuni esempi di comandi gcloud non supportati; questo elenco non è esaustivo ed è soggetto all'aggiunta o alla rimozione di comandi.

gcloud auth
gcloud config
gcloud iam service-accounts
gcloud init
gcloud survey

Applicazione delle policy dell'organizzazione

I comandi eseguiti tramite il server MCP remoto vengono eseguiti con le autorizzazioni dell'identità del chiamante autenticata. Le autorizzazioni IAM standard e i vincoli del servizio Policy dell'organizzazione vengono applicati rigorosamente alle risorse di destinazione downstream.

Linee guida per gli sviluppatori di agenti

Entità e autorizzazioni IAM: l'entità che interagisce con l'API Cloud CLI Execution è la stessa che interagisce con Google Cloud le API durante l'esecuzione del comando gcloud. Poiché il server MCP di Cloud CLI può chiamare molte Google Cloud API, ti consigliamo di seguire il principio del privilegio minimo e di assegnare le autorizzazioni minime richieste per il tuo caso d'uso all'utente, all'identità dell'agente o al account di servizio che chiama il server MCP di Cloud CLI.
Selezione dei progetti: project è un parametro obbligatorio per le richieste del server MCP di Cloud CLI e rappresenta il progetto utilizzato per interagire con l'API Cloud CLI Execution. Tieni presente che il project parametro non è correlato ai flag --project o --billing-project impostati nel comando gcloud effettivo o nei comandi eseguiti dall'API Cloud CLI Execution.

Ti consigliamo di aggiornare i prompt o le competenze di sistema per l'agente in modo che selezioni il progetto corretto per l'esecuzione delle richieste del server MCP di Cloud CLI.

Prima di iniziare

Accedi al tuo Google Cloud account. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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

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.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud CLI Execution 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

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

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.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud CLI Execution API.

Roles required to enable APIs

Enable the API

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud CLI, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di Cloud CLI:

Esegui chiamate allo strumento MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud CLI. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP di Cloud CLI sono richieste le seguenti autorizzazioni:

Esegui chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto di Cloud CLI utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

Il server MCP remoto di Cloud CLI non accetta le chiavi API.

Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per ulteriori informazioni sull' autenticazione, consulta Autenticarsi ai server MCP.

Ambiti OAuth di Cloud CLI

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per ulteriori informazioni sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Il server MCP remoto di Cloud CLI ha i seguenti ambiti OAuth:

URI dell'ambito	Descrizione
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	Visualizza e gestisci i tuoi dati tra i servizi Google Cloud .

Configurare un client MCP per utilizzare il server MCP remoto di Cloud CLI

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.

Nella tua applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP remoto di Cloud CLI, inserisci le seguenti informazioni, se necessario:

Nome server: server MCP remoto di Cloud CLI
URL server o endpoint: https://cloudcli.googleapis.com/mcp
Trasporto: HTTP
Dettagli di autenticazione: le tue Google Cloud credenziali, l'ID client OAuth e il segreto o un'identità e le credenziali dell'agente

URI di reindirizzamento

Per le applicazioni basate sul web e per alcune applicazioni desktop, devi inserire nella lista consentita un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un segreto per l'autenticazione. I server di autorizzazione utilizzano gli URI di reindirizzamento per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento che devi utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.

Per indicazioni specifiche per l'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, consulta Indicazioni specifiche per il client.

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

Strumenti disponibili

Il server MCP remoto di Cloud CLI espone un singolo strumento:

run_gcloud_command

Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP di Cloud CLI, consulta il riferimento MCP di Google Cloud SDK.

Elencare gli strumenti

Utilizza l'ispettore MCP per elencare gli strumenti o invia una tools/list richiesta HTTP direttamente al server MCP remoto di Cloud CLI. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati esempi di casi d'uso per il server MCP remoto di Cloud CLI:

Provisioning delle risorse

Quando un utente invia un prompt in linguaggio naturale all'agente, quest'ultimo genera un comando gcloud CLI utilizzando lo strumento MCP. Cloud CLI esegue quindi il comando gcloud CLI.

Testo di esempio:

"Crea una nuova rete VPC denominata PROD_NETWORK nel progetto projects/PROJECT. Poi, crea una regola firewall che consenta il traffico TCP interno sulla porta 8080."

Flusso di lavoro:

L'agente chiama lo strumento run_gcloud_command con il comando "gcloud compute networks create PROD_NETWORK --project=projects/PROJECT --subnet-mode=auto", "project": "projects/PROJECT"
L'agente chiama lo strumento run_gcloud_command con il comando "gcloud compute firewall-rules create allow-internal-8080 --project=projects/PROJECT --network=PROD_NETWORK --allow=tcp:8080 --source-ranges=10.0.0.0/8.

Osservabilità e diagnostica

Un agente può ispezionare lo stato dell'ambiente ed eseguire query sui log degli errori recenti per risolvere i problemi.

Testo di esempio: "Trova gli ultimi 5 log degli errori per l'istanza Compute Engine my-web-server nel progetto projects/PROJECT."

Flusso di lavoro:

L'agente chiama lo strumento run_gcloud_command con il comando "gcloud logging read \"resource.type=gce_instance AND severity>=ERROR\" --limit=5 --order=DESC" e il progetto "projects/PROJECT".

Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa della vasta gamma di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua Google Cloud organizzazione o nel tuo progetto.

Per ulteriori informazioni sulla sicurezza e la governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un Google Cloud servizio progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando le pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider di servizi cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le policy di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. In questo modo, le informazioni sensibili potrebbero essere esposte nei log.

Abilitare Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

Abilita l'API Model Armor.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Abilitare l'API
Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.

gcloud

Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:

Nella Google Cloud console, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Nella parte inferiore della Google Cloud console, viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già inclusa e installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Esegui il comando seguente per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Sostituisci LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configurare la protezione per i server MCP Google e Google Cloud remoti

Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano al progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte degli strumenti MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP abilitata. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.

Vedi il seguente comando di esempio:

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"}]'

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .

Tieni presente le seguenti impostazioni:

INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti del server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
ENABLED: l'impostazione che abilita un filtro o un'applicazione.
MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di attendibilità per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero generare più falsi positivi. Per ulteriori informazioni, consulta Livelli di attendibilità di Model Armor.

Disabilitare l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui il comando seguente:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l' Google Cloud ID progetto. Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico del server MCP di Google.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su più di un solo MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sull'analisi del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.

Passaggi successivi

Leggi la documentazione di riferimento MCP di Google Cloud SDK.
Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.