מעקב אחרי Cloud SQL ל-MySQL באמצעות שרת MCP של Database Insights

שרת MCP מרוחק של Database Insights מאפשר לכם לעקוב אחרי אשכולות ומופעים של Cloud SQL for MySQL מסביבות פיתוח מבוססות-AI ופלטפורמות סוכני AI, על ידי אחזור של מדדי שאילתות ומערכת.

במאמר הזה נסביר איך להשתמש בשרת Model Context Protocol ‏ (MCP) מרוחק של Database Insights כדי לנטר את Cloud SQL ל-MySQL מאפליקציות AI כמו Gemini CLI, מצב סוכן ב-Gemini Code Assist,‏ Claude Code או באפליקציות AI שאתם מפתחים.

שרת ה-MCP המרוחק של Database Insights מופעל כשמפעילים את Database Insights.

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות ה-Backend שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.

Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים יש את התכונות והיתרונות הבאים: Google Cloud

  • גילוי פשוט ומרכזי
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
  • הרשאות פרטניות
  • אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי אבטחה ובקרה שזמינים לשרתי Google Cloud MCP מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

  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. 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.

  4. Enable the Cloud SQL, Database Insights APIs.

    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 APIs

  5. מתקינים את ה-CLI של gcloud.

  6. אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

  7. כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה: 

    gcloud init

  8. 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

  9. 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.

  10. Enable the Cloud SQL, Database Insights APIs.

    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 APIs

  11. מתקינים את ה-CLI של gcloud.

  12. אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

  13. כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה: 

    gcloud init

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש ב-Database Insights MCP server, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש ב-Database Insights MCP server:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש ב-Database Insights MCP server. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש ב-Database Insights MCP server, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • ביצוע קריאות לכלי ה-MCP: mcp.tools.call
  • קבלת מדדים של שאילתות: queryMetrics.fetch
  • קבלת מדדים של המערכת: systemMetrics.fetch
  • הצגת מדדי מעקב: monitoring.timeseries.list

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Database Insights משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

שרת ה-MCP המרוחק של Database Insights לא מקבל מפתחות API.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.

היקפי הרשאות OAuth של Database Insights MCP

ל-Database Insights יש את היקפי ההרשאות הבאים של OAuth בכלי MCP:

URI של היקף ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform שאילתות וניתוח של ביצועי מסד הנתונים ומדדי המערכת.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך הפעלת כלי.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Database Insights

אפליקציות וסוכנים מבוססי-AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף או להתחבר לשרת MCP מרוחק. בשרת ה-MCP של Database Insights, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • שם השרת: Database Insights MCP server
  • כתובת URL של השרת או נקודת קצה: https://databaseinsights.googleapis.com/mcp
  • Transport: HTTP
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שבה רוצים להשתמש, אפשר להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח וסוד הלקוח של OAuth, או את הזהות ופרטי הכניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת MCP של Database Insights.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה וחיבור לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

כלים זמינים

כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים והתיאורים שלהם ב-Database Insights MCP server, אפשר לעיין בהפניה ל-Database Insights MCP.

כלים ליצירת רשימות

אפשר להשתמש בכלי לבדיקת MCP כדי להציג רשימה של כלים, או לשלוח בקשת HTTP tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Database Insights. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.

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

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

תרחישים לדוגמה

אלה כמה תרחישים לדוגמה לשימוש בשרת Database Insights MCP כדי לנטר את Cloud SQL ל-MySQL.

מעקב אחר ביצועי השאילתות

אתם יכולים להשתמש ב-Database Insights MCP server כדי לזהות שאילתות איטיות ולהבין את דפוסי עומס העבודה במסד הנתונים.

הנחיה לדוגמה:

‫Find the top 5 queries with the highest execution time on my Cloud SQL ל-MySQL instance in project PROJECT_ID over the last hour.

תהליך העבודה: תהליך העבודה למעקב אחרי ביצועי שאילתות כולל את השלבים הבאים:

  • אחזור נתונים: הסוכן קורא לכלי get_query_metrics עם שאילתת PromQL שהוגדרה לאחזור cloudsql.googleapis.com/database/mysql/insights/aggregate/execution_time.

  • ניתוח: הסוכן מעבד את נתוני הסדרות העיתיות שמוחזרים כדי לזהות את השאילתות עם זמן הביצוע המצטבר הכי גבוה.

  • דיווח: הסוכן מפרט את הגיבובים של השאילתות ואת זמני הביצוע שלהן, כדי לעזור לכם לזהות צווארי בקבוק פוטנציאליים.

בדיקת תקינות המערכת

אתם יכולים לעקוב אחרי ניצול המשאבים של מכונות Cloud SQL ל-MySQL כדי לוודא שהגודל שלהן מתאים ושהן פועלות בצורה אופטימלית.

הנחיה לדוגמה:

"מה היה השימוש הממוצע במעבד והזיכרון הזמין במכונת Cloud SQL ל-MySQL‏ INSTANCE_ID ב-24 השעות האחרונות?"

תהליך העבודה: תהליך העבודה לבדיקת תקינות המערכת כולל את השלבים הבאים:

  • אחזור מדדים: הסוכן משתמש בכלי get_system_metrics כדי לאחזר את cloudsql.googleapis.com/database/cpu/utilization עבור המופע שצוין.

  • סיכום: הסוכן יצבור את הנתונים על פני תקופה של 24 שעות.

  • דיווח: הסוכן מספק סיכום של מגמות השימוש ב-CPU ובזיכרון, ומעדכן אתכם אם השימוש הגיע לשיא קרוב למגבלות.

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

ה-MCP מציג סיכוני אבטחה חדשים ושיקולים חדשים בגלל המגוון הרחב של פעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. היא פועלת על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), הגנה מפני סיכונים שונים ותמיכה בשיטות עבודה אחראיות בתחום ה-AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. הפעולה הזו עלולה לחשוף מידע רגיש ביומני הרישום.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק 'שימוש בשירות'' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, צריך לבצע את השלבים הבאים באמצעות ה-CLI של gcloud עם הגנה מוגברת על המודל:

  1. במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של Google Cloud המסוף יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. ‫Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של gcloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud

כדי להגן על השיחות והתשובות של כלי ה-MCP, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת בסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה מסנן או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'שימוש אחראי ב-AI – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של Model Armor.

השבתת סריקת תעבורת נתונים של MCP באמצעות הגנה מוגברת על המודל

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor על סמך הגדרות הרצפה של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט הזה על תעבורת נתונים של שרת Google MCP.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרה הכללית יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הבסיס יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות כללי מדיניות דחייה ב-IAM

כללי מדיניות הדחייה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח שרתי MCP מרוחקים. Google Cloud כדאי להגדיר את המדיניות הזו כדי לחסום גישה לא רצויה לכלי MCP.

לדוגמה, אתם יכולים לדחות או לאשר גישה על סמך:

  • הקרן
  • מאפייני כלי כמו קריאה בלבד
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות וגישה.

המאמרים הבאים