Utilizzare il server MCP remoto di Spanner

Anteprima

Queste funzionalità sono ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini di servizio generali dei Termini di servizio specifici e ai Termini aggiuntivi per i prodotti in anteprima dell'AI generativa. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Spanner per connettersi ad applicazioni AI, tra cui Gemini CLI, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP di Spanner ti consente di accedere ed eseguire gli strumenti Spanner per creare, gestire ed eseguire query sulle risorse Spanner dai tuoi ambienti di sviluppo abilitati all'AI e dalle piattaforme di agenti AI. .

Il server MCP remoto Spanner viene abilitato quando abiliti l'API Spanner.

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

Viene eseguito sull'infrastruttura del servizio e offre un endpoint HTTP alle applicazioni di AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.

Per informazioni sul server MCP locale di Spanner, consulta la pagina Server MCP di Spanner su GitHub.

Google e Google Cloud server MCP remoti

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

• Rilevamento semplificato e centralizzato.
• Endpoint HTTP globali o regionali gestiti.
• Autorizzazione granulare.
• Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor.
• Audit logging 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.

Prima di iniziare

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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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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1. Attiva l'API Spanner.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

   Per i nuovi progetti, l'API Spanner viene abilitata automaticamente.

Ruoli obbligatori

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

• Effettua chiamate allo strumento MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
• Utilizza gli strumenti MCP di Spanner: Cloud Spanner Admin (roles/spanner.admin)

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 Spanner MCP. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server Spanner MCP sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

• Effettua chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call
• Utilizza gli strumenti MCP di 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

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

Autenticazione e autorizzazione

I server Spanner MCP utilizzano il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le identitàGoogle Cloud sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

Il server MCP remoto Spanner non accetta chiavi API.

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 saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.

Ambiti OAuth Spanner MCP

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un principal autenticato è autorizzato a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, leggi Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Spanner ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

URI dell'ambito per gcloud CLI	Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/spanner.admin	Consente l'accesso per amministrare le istanze e i database Spanner.
https://www.googleapis.com/auth/spanner.data	Consente l'accesso per visualizzare e gestire i dati in un database Spanner.

Per saperne di più su questi ambiti, consulta API Spanner.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Spanner

Le applicazioni e gli agenti AI, come Gemini CLI o Claude, 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. Per connettersi a un server MCP remoto, il client MCP deve conoscere almeno l'URL del server MCP remoto.

Nella tua applicazione AI, cerca un modo per connetterti a un server MCP remoto. Ti viene chiesto di inserire i dettagli del server, ad esempio il nome e l'URL.

Per il server MCP Spanner, inserisci quanto segue in base alle tue esigenze:

• Nome server: server Spanner MCP
• URL server o endpoint: https://spanner.googleapis.com/mcp
• Trasporto: HTTP
• Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client e il client secret OAuth oppure un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
• Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per connetterti al server MCP di Spanner.

Per indicazioni specifiche per l'host, consulta quanto segue:

• Gemini CLI
• Claude.ai

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

• Connettiti ai server MCP remoti.
• Configura MCP in un'applicazione AI.

Strumenti disponibili

Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP Spanner, consulta il riferimento a Spanner MCP.

Strumenti per le liste

Utilizza lo strumento di controllo MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di Spanner. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso di esempio per il server MCP di Spanner.

Sviluppo di applicazioni con Spanner

Uno sviluppatore di applicazioni può utilizzare il server Spanner MCP per eseguire il provisioning delle risorse, creare database e popolare i dati di esempio.

Prompt di esempio: crea un'istanza Spanner regionale nel progetto PROJECT_ID nella configurazione dell'istanza regionale us-central1. Crea un database per monitorare l'inventario e compila 5 prodotti di esempio.

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .

Workflow:

Il flusso di lavoro per lo sviluppo di un'applicazione potrebbe essere il seguente:

• L'agente chiama lo strumento create_instance per eseguire il provisioning di una nuova istanza Spanner utilizzando la configurazione dell'istanza specificata. L'agente potrebbe richiamare lo strumento get_operation per verificare se l'istanza è pronta per l'uso.

• L'agente chiama lo strumento create_database per creare un nuovo database con lo schema richiesto. L'agente potrebbe chiamare lo strumento get_operation per controllare lo stato dell'operazione di creazione del database.

• L'agente può utilizzare una combinazione di create_session, execute_sql e degli strumenti commit per inserire dati di esempio.

• Facoltativamente, l'agente può chiamare lo strumento execute_sql per eseguire query e convalidare la creazione di dati di esempio.

Insight operativi e gestione della configurazione del database

Gli amministratori di Spanner possono utilizzare il server Spanner MCP per raccogliere informazioni sulle istanze e sui database Spanner utilizzando strumenti come list_instances, get_instance, list_databases e get_database_ddl.

Prompt di esempio:

• Elenca tutte le istanze Spanner nel progetto corrente.
• Elenca tutti i database nell'istanza Spanner corrente.
• Mostra lo schema del database Spanner corrente.

Configurazioni di sicurezza facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che possono essere intraprese con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre criteri predefiniti e personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua Google Cloud organizzazione o nel tuo progetto.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona controllando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider 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 tue norme di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.

Model Armor è disponibile solo in località regionali specifiche. Se Model Armor è abilitato per un progetto e una chiamata a quel progetto proviene da una regione non supportata, Model Armor effettua una chiamata tra regioni. Per maggiori informazioni, vedi Località di Model Armor.

Attenzione :se una richiesta non va a buon fine, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.

Abilita Model Armor

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

Console

1. Abilita l'API Model Armor.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

2. 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:

1. Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

   Attiva Cloud Shell

   Nella parte inferiore della console Google Cloud 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 installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

2. Esegui questo comando 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 Google e Google Cloud server MCP remoti

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

Suggerimento: non attivare il filtro per prompt injection e jailbreak a meno che il traffico MCP non contenga dati in linguaggio naturale.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.

Nota: se l'agente e il server MCP si trovano in progetti diversi, puoi creare impostazioni del piano in entrambi i progetti (il progetto client e il progetto di risorsa). In questo caso, Model Armor viene richiamato due volte, una per ogni progetto.

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 per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
• ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o l'applicazione.
• MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.

Disattivare l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Se vuoi interrompere la scansione del traffico Google MCP con Model Armor, esegui questo comando:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .

Model Armor non eseguirà la scansione del traffico MCP nel progetto.

Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri di negazione IAM

I criteri di negazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud i server MCP remoti. Configura queste policy per bloccare l'accesso indesiderato allo strumento MCP.

Ad esempio, puoi negare o consentire l'accesso in base a:

• Il preside
• Proprietà degli strumenti come di sola lettura
• L'ID client OAuth dell'applicazione

Per saperne di più, consulta Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

Passaggi successivi

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