Usa el servidor de MCP remoto de Spanner

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Spanner para conectarse con aplicaciones de IA, como Gemini CLI, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. El servidor de MCP de Spanner te permite acceder a las herramientas de Spanner y ejecutarlas para crear, administrar y consultar recursos de Spanner desde tus entornos de desarrollo habilitados para IA y plataformas de agentes de IA. El servidor de MCP remoto de Spanner se habilita cuando habilitas la API de Spanner.

El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

Servidores de MCP locales
Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
Servidores de MCP remotos
Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

Para obtener información sobre el servidor de MCP local de Spanner, consulta MCP Toolbox for Databases.

Servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

Google y los Google Cloud servidores de MCP remotos tienen las siguientes funciones y beneficios:

  • Descubrimiento simplificado y centralizado
  • Extremos HTTP administrados globales o regionales
  • Autorización detallada
  • Seguridad opcional de instrucciones y respuestas con protección de Model Armor
  • Registro de auditoría centralizado

Para obtener información sobre otros servidores de MCP y sobre los controles de seguridad y administración disponibles para los servidores de MCP de Google Cloud, consulta la descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

  2. 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. 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

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Habilita la API de Spanner.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

    Para los proyectos nuevos, la API de Spanner se habilita automáticamente.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar el servidor de MCP de Spanner, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que quieres usar el servidor de MCP de Spanner:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar el servidor de MCP de Spanner. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar el servidor de MCP de Spanner:

  • Realiza llamadas a la herramienta del MCP: mcp.tools.call
  • Usa las herramientas de MCP de Spanner:
    • spanner.instances.create
    • spanner.instances.get
    • spanner.databases.create
    • spanner.databases.update
    • spanner.sessions.create
    • spanner.instanceOperations.get
    • spanner.databases.getDdl
    • spanner.databases.select
    • spanner.databases.write

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

Los servidores de MCP de Spanner usan el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en los servidores de MCP.

El servidor MCP remoto de Spanner no acepta claves de API.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que se pueda controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Permisos de OAuth de MCP de Spanner

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado está autorizado a realizar una acción específica en un recurso. Si deseas obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Spanner tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI del alcance para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/spanner.admin Permite acceder a la administración de tus instancias y bases de datos de Spanner.
https://www.googleapis.com/auth/spanner.data Permite acceder a los datos de una base de datos de Spanner para verlos y administrarlos.

Para obtener más información sobre estos permisos, consulta la API de Spanner.

Configura un cliente de MCP para que use el servidor de MCP de Spanner

Los programas host, como Claude o Gemini CLI, pueden crear instancias de clientes de MCP que se conectan a un solo servidor de MCP. Un programa host puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Para conectarse a un servidor de MCP remoto, el cliente de MCP debe conocer, como mínimo, la URL del servidor de MCP remoto.

Sigue estas instrucciones para configurar los clientes de MCP para que se conecten a tu servidor de MCP de Spanner remoto.

Gemini CLI

Para agregar un servidor de MCP remoto de Spanner a tu Gemini CLI, configúralo como una extensión.

  1. Crea un archivo de extensión en la siguiente ubicación: ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json, donde ~/ es tu directorio principal y EXT_NAME es el nombre que deseas darle a la extensión.

  2. Agrega el siguiente contenido a tu archivo de extensión:

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

  3. Guarda el archivo de extensiones.

  4. Inicia Gemini CLI:

            gemini

  5. Ejecuta /mcp en la CLI para ver el servidor de MCP configurado y sus herramientas.

    La respuesta es similar a lo que se muestra a continuación:

            Configured MCP servers:
        🟢 Spanner MCP Server (from spanner )
          - get_database_ddl
          - get_instance
          - get_operation
          - create_database
          - create_instance
          - create_session
          - commit
          - execute_sql
          - list_databases
          - list_instances

El servidor de MCP remoto está listo para usarse en Gemini CLI.

Claude.ai

Debes tener el plan Claude Enterprise, Pro, Max o Team para configurar los servidores de Google y Google Cloud MCP en Claude.ai. Para obtener información sobre los precios, consulta Precios de Claude.

Para agregar un servidor de MCP remoto de Spanner a Claude.ai, configura un conector personalizado con un ID de cliente de OAuth y un secreto del cliente de OAuth:

Crea un ID y un secreto de cliente de OAuth 2.0

  1. En la consola de Google Cloud , ve a Google Auth Platform > Clients > Create client.

    Ir a Crear cliente

    Se te solicitará que crees un proyecto si no tienes uno seleccionado.

  2. En la lista Tipo de aplicación, selecciona Aplicación web.

  3. En el campo Nombre, ingresa un nombre para tu aplicación.

  4. En la sección URIs de redireccionamiento autorizados, haz clic en + Agregar URI y, luego, agrega https://claude.ai/api/mcp/auth_callback en el campo URIs.

  5. Haz clic en Crear. Se creó el cliente. Para acceder al ID de cliente, en la consola de Google Cloud , ve a Google Auth Platform > Clients.

  6. En la lista IDs de cliente de OAuth 2.0, selecciona el nombre del cliente.

  7. En la sección Secretos del cliente, copia el Secreto del cliente y guárdalo en un lugar seguro. Solo puedes copiarlo una vez. Si la pierdes, borra el secreto y crea uno nuevo.

Crea un conector personalizado en Claude.ai

  1. En Claude.ai, navega a la configuración de los conectores de tu plan:

    • En el plan Enterprise o Team, navega a Configuración del administrador > Conectores.
    • En el plan Pro o Max, navega a Configuración > Conectores.

  2. Haz clic en Agregar conector personalizado.

  3. En el cuadro de diálogo Agregar conector personalizado, ingresa lo siguiente:

    • Nombre del servidor: Es un nombre legible para el servidor.
    • URL del servidor de MCP remoto: https://spanner.googleapis.com/mcp

  4. Expande el menú Configuración avanzada y, luego, ingresa lo siguiente:

    • ID de cliente de OAuth: Es el ID de cliente de OAuth 2.0 que creaste.
    • Secreto del cliente de OAuth (solo para los planes Pro y Max): Es el secreto de tu cliente de OAuth 2.0. Para recuperar el secreto, ve a Google Auth Platform > Clients y, luego, selecciona el ID de cliente de OAuth que creaste. En la sección Client secrets, haz clic para copiar el Client secret.

  5. Haz clic en Agregar.

    Se creó el conector personalizado.

  6. Abre el menú Herramientas y habilita el conector.

    Claude.ai puede usar el servidor de MCP.

ChatGPT

Debes tener una suscripción a ChatGPT Business para usar los servidores de MCP de Google y Spanner con ChatGPT.

Para agregar un servidor de MCP remoto de Spanner a ChatGPT, crea un ID y un secreto de cliente de Google OAuth 2.0 y, luego, agrega el servidor de MCP como una app en ChatGPT.

Crea un ID y un secreto de cliente de OAuth 2.0

  1. En la consola de Google Cloud , ve a Google Auth Platform > Clients > Create client.

    Ir a Crear cliente

    Se te solicitará que crees un proyecto si no tienes uno seleccionado.

  2. En la lista Tipo de aplicación, selecciona Aplicación web.

  3. En el campo Nombre, ingresa un nombre para tu aplicación.

  4. En la sección Orígenes autorizados de JavaScript, haz clic en + Agregar URI y, luego, agrega https://chatgpt.com en el campo URIs.

  5. En la sección URIs de redireccionamiento autorizados, haz clic en + Agregar URI y, luego, agrega https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect en el campo URIs.

  6. Haz clic en Crear. Se creó el cliente. Para acceder al ID de cliente, en la consola de Google Cloud , ve a Google Auth Platform > Clients.

  7. En la lista IDs de cliente de OAuth 2.0, selecciona el nombre del cliente.

  8. En la sección Secretos del cliente, copia el Secreto del cliente y guárdalo en un lugar seguro. Solo puedes copiarlo una vez. Si la pierdes, borra el secreto y crea uno nuevo.

Agrega el servidor de MCP como una app en ChatGPT

  1. Accede a ChatGPT.
  2. Activa el modo de desarrollador:
    1. En ChatGPT, haz clic en tu nombre de usuario para abrir el menú de perfil y, luego, selecciona Configuración.
    2. En el menú Configuración, selecciona Apps y, luego, haz clic en Configuración avanzada.
    3. En la Configuración avanzada, haz clic en el botón de activación Modo de desarrollador para activarlo.
  3. En Configuración > Apps, haz clic en el botón Crear app.
  4. En el diálogo App nueva, ingresa la siguiente información:
    • Nombre: Es el nombre del servidor de MCP.
    • Descripción: Es una descripción opcional del servidor de MCP.
    • URL del servidor de MCP: https://spanner.googleapis.com/mcp
    • Autenticación:
      • En el menú Authentication, selecciona OAuth.
      • En el campo ID de cliente de OAuth, ingresa tu ID de cliente de OAuth de Google.
      • En el campo Secreto de OAuth, ingresa el secreto del cliente de Google OAuth.
    • Confirma que comprendes el riesgo asociado con el uso del servidor de MCP y, luego, haz clic en Crear.

El servidor de MCP se muestra en el menú Apps y está listo para usarse a través de instrucciones de chat.

Orientación general para los clientes de MCP

Si no se incluyen instrucciones específicas para tu cliente de MCP en Configura un cliente de MCP para usar el servidor de MCP de Spanner, usa la siguiente información para conectarte a un servidor de MCP remoto en tu programa host o aplicación de IA. Se te solicitará que ingreses detalles sobre el servidor, como su nombre y URL.

Para el servidor de MCP remoto de Spanner, ingresa la siguiente información:

  • Nombre del servidor: Servidor de MCP de Spanner
  • URL del servidor o Extremo: https://spanner.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID de cliente y secreto de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente.

Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:

Herramientas disponibles

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Spanner, consulta la referencia de MCP de Spanner.

Herramientas de lista

Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente al servidor de MCP remoto de Spanner. El método tools/list no requiere autenticación.

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

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

Observabilidad

El servidor de MCP de Spanner admite herramientas de observabilidad y de introspección de Spanner.

Etiquetas de solicitud

Las consultas ejecutadas o las transacciones confirmadas con el servidor de MCP de Spanner se etiquetan automáticamente con etiquetas de solicitud específicas. Puedes usar estas etiquetas para depurar consultas y transacciones. Para obtener más información, consulta Soluciona problemas con etiquetas de solicitud y etiquetas de transacción.

Nombre de la herramienta Etiqueta de solicitud
execute_sql mcp_execute_sql
execute_sql_readonly mcp_execute_sql_readonly
commit mcp_commit

Ejemplos de casos de uso

A continuación, se muestran ejemplos de casos de uso para el servidor de MCP de Spanner.

Desarrollo de aplicaciones con Spanner

Un desarrollador de aplicaciones puede usar el servidor de MCP de Spanner para aprovisionar recursos, crear bases de datos y propagar datos de muestra.

Instrucción de ejemplo: "Crea una instancia regional de Spanner en el proyecto PROJECT_ID con la configuración de instancia regional us-central1". Crea una base de datos para hacer un seguimiento del inventario y propaga 5 productos de muestra".

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud .

Flujo de trabajo:

El flujo de trabajo para desarrollar una aplicación podría verse de la siguiente manera:

  • El agente llama a la herramienta create_instance para aprovisionar una nueva instancia de Spanner con la configuración de instancia especificada. El agente puede invocar la herramienta get_operation para verificar si la instancia está lista para usarse.

  • El agente llama a la herramienta create_database para crear una base de datos nueva con el esquema requerido. El agente puede llamar a la herramienta get_operation para verificar el estado de la operación de creación de la base de datos.

  • El agente puede usar una combinación de las herramientas create_session, execute_sql y commit para insertar datos de muestra.

  • De manera opcional, el agente puede llamar a la herramienta execute_sql para consultar y validar la creación de datos de muestra.

Estadísticas operativas y administración de la configuración de la base de datos

Los administradores de Spanner pueden usar el servidor MCP de Spanner para recopilar información sobre las instancias y bases de datos de Spanner con herramientas como list_instances, get_instance, list_databases y get_database_ddl.

Ejemplos de instrucciones:

  • Enumera todas las instancias de Spanner en el proyecto actual.
  • Enumera todas las bases de datos en la instancia actual de Spanner.
  • Muestra el esquema de la base de datos de Spanner actual.

Configuraciones opcionales de seguridad

La MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos,Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu organización o proyecto de Google Cloud.

Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de la MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando las prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger los datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

  1. Habilita la API de Model Armor.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

gcloud

Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

  1. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

    En la parte inferior de la consola de Google Cloud , se inicia una sesión de Cloud Shell que muestra una ventana emergente con una línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

  2. Ejecuta el siguiente comando para configurar el extremo de API del servicio de Model Armor.

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

    Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

Para proteger las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de las herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un ajuste mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura la configuración mínima de Model Armor.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

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"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
  • ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

La configuración general y de configuración mínima de Model Armor puede afectar a más que solo al MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.

Controla el uso del MCP con políticas de IAM de rechazo

Las políticas de denegación de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los Google Cloud servidores de MCP remotos. Configura estas políticas para bloquear el acceso no deseado a las herramientas de MCP.

Por ejemplo, puedes rechazar o permitir el acceso según lo siguiente:

  • La entidad principal
  • Propiedades de herramientas, como solo lectura
  • ID de cliente de OAuth de la aplicación

Para obtener más información, consulta Controla el uso de MCP con Identity and Access Management.

¿Qué sigue?