Cloud CLI 원격 MCP 서버는 AI 애플리케이션에 자연어 프롬프트를 전송하여 사용자를 대신해 명령줄 인터페이스 (CLI) 명령어를 실행할 수 있는 안전한 환경을 제공합니다. gcloud 명령어만 지원됩니다.
이 기능의 API는 Cloud CLI 실행이라고 합니다.
Cloud CLI 원격 MCP 서버는 Cloud CLI 실행 API를 사용 설정할 때 사용 설정됩니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 대규모 언어 모델 (LLM)과 AI 애플리케이션 또는 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결하는 방식을 표준화합니다. MCP 서버를 사용하면 도구, 리소스, 프롬프트를 사용하여 작업을 수행하고 백엔드 서비스에서 업데이트된 데이터를 가져올 수 있습니다.
로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점은 무엇인가요?
- 로컬 MCP 서버
- 일반적으로 로컬 머신에서 실행되며 동일한 기기의 서비스 간 통신에 표준 입력 및 출력 스트림 (stdio)을 사용합니다.
- 원격 MCP 서버
- 서비스의 인프라에서 실행되며 AI MCP 클라이언트와 MCP 서버 간의 통신을 위해 AI 애플리케이션에 HTTP 엔드포인트를 제공합니다. MCP 아키텍처에 대한 자세한 내용은 MCP 아키텍처를 참조하세요.
Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버
Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버에는 다음과 같은 기능과 이점이 있습니다.- 간소화되고 중앙 집중식 검색
- 관리형 전역 또는 리전 HTTP 엔드포인트
- 세부적인 승인
- Model Armor 보호를 통한 선택적 프롬프트 및 응답 보안
- 중앙 집중식 감사 로깅
다른 MCP 서버에 대한 정보와 Google Cloud MCP 서버에 사용할 수 있는 보안 및 거버넌스 제어에 대한 자세한 내용은 Google Cloud MCP 서버 개요를 참조하세요.
제한사항 및 가이드라인
Cloud CLI 원격 MCP 서버 작업을 시작하기 전에 다음 제한사항 및 가이드라인을 검토하세요.
지원되는 명령어
Cloud CLI MCP 서버는 보안 표준 및 적용 불가능성으로 인해 특정 gcloud 명령어 그룹 (및 alpha 또는 beta 변형)을 지원하지 않습니다. 다음 목록은 지원되지 않는 gcloud 명령어의 몇 가지 예를 보여줍니다. 이 목록은 완전하지 않으며 명령어의 추가 또는 삭제가 적용될 수 있습니다.
gcloud authgcloud configgcloud iam service-accountsgcloud initgcloud survey
조직 정책 적용
원격 MCP 서버를 통해 실행되는 명령어는 인증된 호출자 ID의 권한으로 실행됩니다. 표준 IAM 권한 및 조직 정책 서비스 제약조건은 다운스트림 대상 리소스에 대해 엄격하게 적용됩니다.
에이전트 개발자를 위한 가이드라인
보안 주체 및 IAM 권한: Cloud CLI 실행 API와 상호작용하는 보안 주체는 명령어 실행 중에 API와 상호작용하는 보안 주체와 동일합니다. Google Cloud
gcloudCloud CLI MCP 서버는 여러 Google Cloud API를 호출할 수 있으므로 최소 권한의 원칙을 따르고 Cloud CLI MCP 서버를 호출하는 사용자, 에이전트 ID 또는 서비스 계정에 사용 사례에 필요한 최소 권한을 할당하는 것이 좋습니다.프로젝트 선택:
project는 Cloud CLI MCP 서버 요청에 필요한 매개변수이며 Cloud CLI 실행 API와 상호작용하는 데 사용되는 프로젝트를 나타냅니다.project매개변수는 Cloud CLI 실행 API가 실행하는 실제gcloud명령어 또는 명령어에 설정된--project또는--billing-project플래그와 관련이 없습니다.Cloud CLI MCP 서버 요청을 실행할 올바른 프로젝트를 선택하도록 에이전트의 시스템 프롬프트 또는 기술을 업데이트하는 것이 좋습니다.
시작하기 전에
- 계정에 로그인합니다. Google Cloud 를 처음 사용하는 경우 Google Cloud, 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
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.enablepermission. 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.-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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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.enablepermission. 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.
필요한 역할
Cloud CLI MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 Cloud CLI MCP 서버를 사용하려는 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.
-
MCP 도구 호출:
MCP 도구 사용자 (
roles/mcp.toolUser)
역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
이러한 사전 정의된 역할에는 Cloud CLI MCP 서버를 사용하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.
필수 권한
Cloud CLI MCP 서버를 사용하려면 다음 권한이 필요합니다.
-
MCP 도구 호출:
mcp.tools.call
커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.
인증 및 승인
Cloud CLI 원격 MCP 서버는 인증 및 승인을 위해 Identity and Access Management (IAM) 와 함께 OAuth 2.0 프로토콜을 사용합니다. 모든 Google Cloud ID 는 MCP 서버에 대한 인증에 지원됩니다.Cloud CLI 원격 MCP 서버는 API 키를 허용하지 않습니다.
리소스에 대한 액세스를 제어하고 모니터링할 수 있도록 MCP 도구를 사용하는 에이전트에 대해 별도의 ID를 만드는 것이 좋습니다. 인증에 대한 자세한 내용은 MCP 서버에 인증을 참조하세요.
Cloud CLI OAuth 범위
OAuth 2.0은 범위와 사용자 인증 정보를 사용하여 인증된 보안 주체가 리소스에 대해 특정 작업을 수행할 권한이 있는지 확인합니다. Google의 OAuth 2.0 범위에 대한 자세한 내용은 OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스를 참조하세요.
Cloud CLI 원격 MCP 서버에는 다음과 같은 OAuth 범위가 있습니다.
| 범위 URI | 설명 |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
서비스 전반에서 데이터를 보고 관리합니다. Google Cloud |
Cloud CLI 원격 MCP 서버를 사용하도록 MCP 클라이언트 구성
Claude 또는 Antigravity와 같은 AI 애플리케이션 및 에이전트는 단일 MCP 서버에 연결되는 MCP 클라이언트를 인스턴스화할 수 있습니다. AI 애플리케이션에는 여러 MCP 서버에 연결되는 여러 클라이언트가 있을 수 있습니다. 애플리케이션이 클라이언트별 안내에 나열되어 있지 않으면 다음 정보를 사용하여 대부분의 애플리케이션에서 연결할 수 있습니다.
AI 애플리케이션에서 원격 MCP 서버를 추가하거나 연결하는 방법을 찾습니다. Cloud CLI 원격 MCP 서버의 경우 필요에 따라 다음 정보를 입력합니다.
- 서버 이름: Cloud CLI 원격 MCP 서버
- 서버 URL 또는 엔드포인트:
https://cloudcli.googleapis.com/mcp - 전송: HTTP
- 인증 세부정보: 사용자 Google Cloud 인증 정보, OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀 또는 에이전트 ID 및 사용자 인증 정보
리디렉션 URI
웹 기반 애플리케이션과 일부 데스크톱 애플리케이션의 경우 인증을 위한 클라이언트 ID와 보안 비밀을 만들 때 리디렉션 URI를 허용 목록에 추가해야 합니다. 리디렉션 URI는 승인 서버에서 애플리케이션으로 토큰을 전송하는 데 사용됩니다. 애플리케이션의 문서에는 사용해야 하는 리디렉션 URI가 지정되어야 합니다. 커스텀 리디렉션 URI 는 지원되지 않습니다.
MCP 서버 설정 및 연결에 대한 애플리케이션별 안내는 클라이언트별 안내를 참조하세요.
일반적인 안내는 다음 리소스를 참조하세요.
사용 가능한 도구
Cloud CLI 원격 MCP 서버는 단일 도구를 노출합니다.
run_gcloud_command
Cloud CLI MCP 서버에 사용 가능한 MCP 도구 및 설명의 세부정보를 보려면 Google Cloud SDK MCP 참조를 확인하세요.
도구 나열
MCP 검사기를 사용하여 도구를 나열하거나 tools/list
HTTP 요청을 Cloud CLI 원격 MCP 서버로 직접 전송합니다.
tools/list 메서드에는 인증이 필요하지 않습니다.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: cloudcli.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
샘플 사용 사례
다음은 Cloud CLI 원격 MCP 서버의 샘플 사용 사례입니다.
리소스 프로비저닝
사용자가 에이전트에 자연어 프롬프트를 전송하면 에이전트는 MCP 도구를 사용하여 gcloud CLI 명령어를 생성합니다. 그러면 Cloud CLI가 gcloud CLI 명령어를 실행합니다.
샘플 프롬프트:
"프로젝트
projects/PROJECT에 PROD_NETWORK라는 새 VPC 네트워크를 만듭니다. 그런 다음 포트 8080에서 내부 TCP 트래픽을 허용하는 방화벽 규칙을 만듭니다.'
워크플로:
에이전트는
run_gcloud_command도구를 명령어"gcloud compute networks create PROD_NETWORK --project=projects/PROJECT --subnet-mode=auto", "project": "projects/PROJECT"로 호출합니다.에이전트는
run_gcloud_command도구를 명령어"gcloud compute firewall-rules create allow-internal-8080 --project=projects/PROJECT --network=PROD_NETWORK --allow=tcp:8080 --source-ranges=10.0.0.0/8으로 호출합니다.
관찰 기능 및 진단
에이전트는 환경 상태를 검사하고 최근 오류 로그를 쿼리하여 문제를 해결할 수 있습니다.
샘플 프롬프트: "프로젝트
projects/PROJECT에서 Compute Engine
인스턴스 my-web-server의 최근 5개 오류 로그를 찾습니다."
워크플로:
에이전트는 run_gcloud_command 도구를 명령어
"gcloud logging read \"resource.type=gce_instance AND severity>=ERROR\" --limit=5 --order=DESC"
및 프로젝트 "projects/PROJECT"로 호출합니다.
선택적 보안 및 안전 구성
MCP는 MCP 도구로 수행할 수 있는 다양한 작업으로 인해 새로운 보안 위험과 고려사항을 도입합니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해 Google Cloud 조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구의 사용을 제어하는 기본 설정과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다. Google Cloud
MCP 보안 및 거버넌스에 대한 자세한 내용은 AI 보안 및 안전을 참조하세요.
Model Armor 사용
Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된 Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 응답을 선제적으로 검사하고, 다양한 위험으로부터 보호하며, 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경 또는 외부 클라우드 제공업체에 AI를 배포하는 경우 Model Armor를 사용하면 다양한 AI 환경에서 악의적인 입력을 차단하고, 콘텐츠 안전을 확인하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.
로깅이 사용 설정된 상태에서 Model Armor를 사용 설정하면 Model Armor가 전체 페이로드를 로깅합니다. 이렇게 하면 로그에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.
Model Armor 사용 설정
Model Armor를 사용하려면 먼저 Model Armor API를 사용 설정해야 합니다.
콘솔
Model Armor API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면
serviceusage.services.enable권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할 (roles/owner)을 통해 이 권한을 이미 보유하고 있을 가능성이 높습니다. 그렇지 않으면 서비스 사용량 관리자 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 얻을 수 있습니다. 역할 부여 방법을 알아보세요.Model Armor를 활성화할 프로젝트를 선택합니다.
gcloud
시작하기 전에 Model Armor API와 함께 Google Cloud CLI를 사용하여 다음 단계를 따르세요.
콘솔에서 Cloud Shell을 활성화합니다. Google Cloud
콘솔 하단에 Cloud Shell 세션이 시작되고 명령줄 프롬프트가 표시됩니다. Google Cloud Cloud Shell은 Google Cloud CLI가 사전 설치된 셸 환경으로, 현재 프로젝트의 값이 이미 설정되어 있습니다. 세션이 초기화되는 데 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다.
-
다음 명령어를 실행하여 Model Armor 서비스의 API 엔드포인트를 설정합니다.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
LOCATION을 Model Armor를 사용하려는 리전으로 바꿉니다.
Google 및 Google Cloud 원격 MCP 서버의 보호 구성
MCP 도구 호출 및 응답을 보호하려면 Model Armor 최소 기준 설정을 사용하면 됩니다. 최소 기준 설정은 프로젝트 전반에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 집합을 적용합니다.
MCP 정리 기능이 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 구성합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참조하세요.
다음 명령어 예를 살펴보세요.
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"}]'
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.
다음 설정을 참고하세요.
INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP 서버의 콘텐츠를 검사하고 필터와 일치하는 프롬프트와 응답을 차단하는 적용 유형입니다.ENABLED: 필터 또는 적용을 사용 설정하는 설정입니다.MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮을수록 거짓양성이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰 수준을 참조하세요.
Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 중지
Model Armor가 프로젝트의 최소 기준 설정에 따라 Google MCP 서버 간의 트래픽을 자동으로 스캔하지 않도록 하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트
ID로 바꿉니다. Model Armor는 이 프로젝트의 최소 기준 설정에 정의된 규칙을 Google MCP 서버 트래픽에 자동으로 적용하지 않습니다.
Model Armor 최소 기준 설정 및 일반 구성은 MCP뿐만 아니라 더 많은 것에 영향을 미칠 수 있습니다. Model Armor는 Vertex AI와 같은 서비스와 통합되므로 최소 기준 설정을 변경하면 MCP뿐만 아니라 모든 통합 서비스의 트래픽 스캔 및 안전 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.
다음 단계
- Google Cloud SDK MCP 참조 문서를 읽어보세요.
- Google Cloud MCP 서버에 대해 자세히 알아보세요.