本文档介绍了如何使用 Database Insights 远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器从 Gemini CLI、Gemini Code Assist 中的智能体模式、Claude Code 或您正在开发的 AI 应用等 AI 应用监控 Spanner。
启用 Database Insights 时,系统会启用 Database Insights 远程 MCP 服务器。Model Context Protocol (MCP) 规范了大语言模型 (LLM) 以及 AI 应用或 智能体连接到外部数据源的方式。借助 MCP 服务器,您可以使用其工具、资源和提示来执行操作,并从其后端服务获取更新后的数据。
本地 MCP 服务器和远程 MCP 服务器有何区别?
- 本地 MCP 服务器
- 通常在本地机器上运行,并使用标准输入和输出流 (stdio) 在同一设备上的服务之间进行通信。
- 远程 MCP 服务器
- 在服务的基础设施上运行,并向 AI 应用提供 HTTP 端点,以便在 AI MCP 客户端和 MCP 服务器之间进行通信。如需详细了解 MCP 架构,请参阅 MCP 架构。
Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器
Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器具有以下 功能和优势:- 简化、集中式发现
- 托管式全球或区域 HTTP 端点
- 细粒度授权
- 使用 Model Armor 保护的可选提示和响应安全性
- 集中式审核日志记录
如需了解其他 MCP 服务器以及适用于 Google Cloud MCP 服务器的安全性 控制和治理控制, 请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览。
准备工作
- 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud的新用户, 请创建一个账号,以评估我们的产品在 实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金,用于 运行、测试和部署工作负载。
-
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.
Enable the Spanner, Database Insights APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.-
安装 Google Cloud CLI。
-
如果您使用的是外部身份提供方 (IdP),则必须先使用联合身份登录 gcloud CLI。
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如需初始化 gcloud CLI,请运行以下命令:
gcloud init -
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.
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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.
Enable the Spanner, Database Insights APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.-
安装 Google Cloud CLI。
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如果您使用的是外部身份提供方 (IdP),则必须先使用联合身份登录 gcloud CLI。
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如需初始化 gcloud CLI,请运行以下命令:
gcloud init
所需的角色
如需获得使用 Database Insights MCP 服务器所需的权限,请让您的管理员向您授予要在其中使用 Database Insights MCP 服务器的项目中的以下 IAM 角色:
-
进行 MCP 工具调用:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
查看 Cloud Monitoring 数据:
Monitoring Viewer (
roles/monitoring.viewer) -
查看 Database Insights 数据:Database Insights Viewer (
roles/databaseinsights.viewer)
如需详细了解如何授予角色,请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。
这些预定义角色包含 使用 Database Insights MCP 服务器所需的权限。如需查看所需的确切权限,请展开所需权限部分:
所需权限
如需使用 Database Insights MCP 服务器,需要以下权限:
-
进行 MCP 工具调用:
mcp.tools.call -
获取查询指标:
queryMetrics.fetch -
获取系统指标:
systemMetrics.fetch -
查看 Monitoring 指标:
monitoring.timeseries.list
身份验证和授权
Spanner 远程 MCP 服务器使用 OAuth 2.0 协议和 Identity and Access Management (IAM) 进行身份验证和授权。支持所有 Google Cloud 身份 用于向 MCP 服务器进行身份验证。
Database Insights 远程 MCP 服务器不接受 API 密钥。
我们建议您为使用 MCP 工具的智能体创建单独的身份,以便控制和监控对资源的访问权限。如需详细了解 身份验证,请参阅 向 MCP 服务器进行身份验证。
Database Insights MCP OAuth 范围
Database Insights 具有以下 MCP 工具 OAuth 范围:
| gcloud CLI 的范围 URI | 说明 |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform |
查询和分析数据库性能和系统指标。 |
在工具调用期间访问的资源可能需要其他范围。
配置 MCP 客户端以使用 Database Insights MCP 服务器
Claude 或 Gemini CLI 等 AI 应用和智能体可以实例化连接到单个 MCP 服务器的 MCP 客户端。一个 AI 应用可以有多个连接到不同 MCP 服务器的客户端。 如需连接到远程 MCP 服务器,MCP 客户端必须知道远程 MCP 服务器的网址。
在 AI 应用中,找到连接到远程 MCP 服务器的方法。系统会提示您输入有关服务器的详细信息,例如其名称和网址。
对于 Database Insights MCP 服务器,请根据需要输入以下内容:
- 服务器名称: Database Insights MCP 服务器
- 服务器网址 或 端点:
https://databaseinsights.googleapis.com/mcp - 传输:HTTP
- 身份验证详细信息:您可以根据所需的身份验证方式, 输入凭证、OAuth 客户端 ID 和密钥,或代理身份和凭证。 Google Cloud 如需详细了解 身份验证,请参阅 向 MCP 服务器进行身份验证。
- OAuth 范围:您在连接到 Database Insights MCP 服务器时要使用的 OAuth 2.0 范围。
如需查看有关设置和连接到 MCP 服务器的特定于主机的指导,请参阅以下内容:
如需查看更通用的指导,请参阅以下资源:
可用的工具
如需查看 Database Insights MCP 服务器的可用 MCP 工具的详细信息及其说明,请参阅 Database Insights MCP 参考文档。
列出工具
使用 MCP 检查器 列出工具,或将
tools/list HTTP 请求直接发送到 Database Insights
远程 MCP 服务器。tools/list 方法不需要身份验证。
POST /mcp HTTP/1.1
Host: databaseinsights.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
示例应用场景
以下是使用 Database Insights MCP 服务器监控 Spanner 的示例应用场景。
系统健康检查
您可以监控 Spanner 实例的资源利用率,以确保其大小正确且性能最佳。
提示示例:
"What has been the average CPU utilization and available memory for my Spanner instance INSTANCE_ID over the past 24 hours?"
工作流:系统健康检查的工作流包括以下 步骤:
指标检索:智能体使用
get_system_metrics工具为 指定的实例提取spanner.googleapis.com/instance/cpu/utilization。汇总:智能体汇总 24 小时内的数据。
报告:智能体提供 CPU 和内存趋势的摘要, 并在利用率接近上限时提醒您。
可选的安全配置
由于您可以使用 MCP 工具执行各种操作,因此 MCP 会引入新的安全风险和注意事项。为了最大限度地降低和管理这些风险, Google Cloud 提供了默认设置和可自定义的 政策,以控制组织或项目中使用 MCP 工具的方式。 Google Cloud
如需详细了解 MCP 安全性和治理,请参阅 AI 安全性。
使用 Model Armor
Model Armor 是一项旨在增强 AI 应用安全性和 安全性的 Google Cloud 服务。它通过主动筛选 LLM 提示和回答来防范各种风险,并支持 Responsible AI 实践。无论您是在云环境还是外部云服务提供商中部署 AI,Model Armor 都能帮助您防止恶意输入、验证内容安全性、保护敏感数据、保持合规性,并在各种 AI 环境中以一致的方式实施 AI 安全政策。
在启用 Model Armor 并启用 日志记录后,Model Armor 会记录整个 载荷。这可能会在日志中公开敏感信息。
启用 Model Armor
您必须先启用 Model Armor API,然后才能使用 Model Armor。
控制台
gcloud
在开始之前,请使用 Google Cloud CLI 和 Model Armor API 按照以下步骤操作:
在 Google Cloud 控制台中,激活 Cloud Shell。
Cloud Shell 会话随即会在控制台的底部启动,并显示命令行提示符。 Google Cloud Cloud Shell 是一个已安装 Google Cloud CLI 且已为当前项目设置值的 Shell 环境 。该会话可能需要几秒钟来完成初始化。
-
运行以下命令,为 Model Armor 服务设置 API 端点。
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
将
LOCATION替换为您要使用 Model Armor 的区域。
为 Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器配置保护
为了帮助保护 MCP 工具调用和响应,您可以使用 Model Armor 下限设置。下限设置定义了适用于整个项目的最低安全过滤条件。此配置将一组一致的过滤条件应用于项目中的所有 MCP 工具调用和响应。
设置启用了 MCP 清理的 Model Armor 下限设置。如需了解详情,请参阅配置 Model Armor 的下限 设置。
请参阅以下示例命令:
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"}]'
请将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID。
请注意以下设置:
INSPECT_AND_BLOCK:一种强制执行类型,用于 检查 Google MCP 服务器的内容,并屏蔽与 过滤条件匹配的提示和响应。ENABLED:用于启用过滤条件或 强制执行的设置。MEDIUM_AND_ABOVE:Responsible AI - Dangerous 过滤条件设置的置信度。您可以修改此设置, 但较低的值可能会导致更多误报。如需了解详情,请参阅 Model Armor 置信度。
禁止使用 Model Armor 扫描 MCP 流量
如需阻止 Model Armor 根据项目的下限设置自动扫描进出 Google MCP 服务器的流量,请运行以下命令:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
将 PROJECT_ID 替换为 Google Cloud 项目
ID。Model Armor 不会自动将此项目的下限设置中定义的规则应用于任何 Google MCP 服务器流量。
Model Armor 下限设置和常规配置不仅会影响 MCP。由于 Model Armor 与 Agent Platform 等服务集成,因此您对下限设置所做的任何更改都可能会影响所有集成服务的流量扫描和安全行为,而不仅仅是 MCP。
使用 IAM 拒绝政策控制 MCP 的使用
Identity and Access Management (IAM) 拒绝政策 有助于 保护 Google Cloud 远程 MCP 服务器。配置这些政策以阻止不必要的 MCP 工具访问。
例如,您可以根据以下条件拒绝或允许访问:
- 正文
- 工具属性,例如只读
- 应用的 OAuth 客户端 ID
如需了解详情,请参阅使用 Identity and Access Management 控制 MCP 的使用。