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

שרת ה-MCP המרוחק של Database Insights מאפשר לכם לעקוב אחרי אשכולות ומכונות של Cloud SQL ל-MySQL מסביבות הפיתוח ומפלטפורמות הסוכנים שמבוססות על AI, על ידי אחזור של מדדי שאילתות ומדדי מערכת.

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

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

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

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הסטנדרטיים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
הם פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה בלי שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע הנדרש בכותרות ה-HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות מרובות-סבבים (MRTR).

כדי לעזור לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט של גרסת MCP ‏2026-07-28 ובשינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • חיפוש פשוט ומרוכז
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP תוכלו לקרוא על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי האבטחה והפיקוח שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב- Google Cloudליצור חשבון כדי שיוכלו 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, if any are not already enabled.

    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. Install the gcloud CLI.

  6. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  7. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    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, if any are not already enabled.

    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. Install the gcloud CLI.

  12. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  13. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת Database Insights MCP, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת Database Insights MCP:

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

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

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת Database Insights MCP, צריך את ההרשאות הבאות:

  • להפעיל קריאות API לכלי MCP: mcp.tools.call
  • קבלת מדדי שאילתות: queryMetrics.fetch
  • מקבלים מדדי מערכת: 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 לאימות בשרתי 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 בשרתי MCP.

היקפי ההרשאות של Database Insights MCP OAuth

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

URI של היקף ההרשאות ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform מריץ שאילתות ומנתח את הביצועים של מסד הנתונים ואת מדדי המערכת.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך קריאת API לכלי.

הגדרת לקוח MCP לשימוש ב-Database Insights MCP server

אפליקציות וסוכני 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 שרת MCP מרוחק או להתחבר אליו. בשרת Database Insights MCP, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • ‫Server name: Database Insights MCP server
  • כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה (endpoint): https://databaseinsights.googleapis.com/mcp
  • תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. Google Cloud מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
  • היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Database Insights.
להנחיות ספציפיות לאפליקציה לגבי הגדרה והתחברות לשרת MCP, עיינו בהנחיות ספציפיות ללקוח.

להנחיות כלליות נוספות, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

באילו כלים אפשר להשתמש

במאמר העזר בנושא Database Insights MCP מפורטים כלי ה-MCP שזמינים לשרת Database Insights MCP והתיאורים שלהם.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Database Insights. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

curl -X POST https://databaseinsights.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק של נקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Database Insights, יכול להיות שזה יהיה mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחישים לדוגמה

הנה כמה תרחישים לדוגמה למעקב אחרי Cloud SQL ל-MySQL באמצעות שרת Database Insights MCP.

מעקב אחרי ביצועי השאילתות

אתם יכולים להשתמש בשרת Database Insights MCP 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 for MySQL instance in project PROJECT_ID over the last hour."

תהליך עבודה: תהליך העבודה למעקב אחרי ביצועי השאילתות כולל את השלבים הבאים:

  • אחזור נתונים: הנציג קורא לכלי get_query_metrics באמצעות שאילתת PromQL שמוגדרת לאחזור cloudsql.googleapis.com/database/mysql/insights/aggregate/execution_time.

  • ניתוח: הנציג מעבד את נתוני הסדרות העיתיות שהוחזרו כדי לזהות את השאילתות עם זמן הביצוע המצטבר הגבוה ביותר.

  • דיווח: הסוכן מציג את ערכי ה-hash 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 שהן בגודל הנכון ופועלות בצורה אופטימלית.

הנחיה לדוגמה:

What has been the average CPU utilization and available memory for my Cloud SQL ל-MySQL instance INSTANCE_ID over the past 24 hours?

תהליך עבודה: תהליך העבודה של בדיקת תקינות המערכת כולל את השלבים הבאים:

  • אחזור מדדים: הנציג משתמש בכלי get_system_metrics כדי לאחזר את cloudsql.googleapis.com/database/cpu/utilization למכונה שצוינה.

  • סיכום: הנציג צובר את הנתונים לאורך תקופה של 24 שעות.

  • דיווח: הסוכן מספק סיכום של מגמות השימוש במעבד ובזיכרון, ומתריע אם השימוש הגיע לשיא קרוב למגבלות.

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, הוא מביא איתו סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים. כדי לצמצם את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת והרישום ביומן מופעל, התכונה מתעדת ביומן את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שלא נתמכת על ידי Model Armor, יכול להיות שהניתוב של הקריאה יהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהוא יפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. למידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים, קראו את המאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

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

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים 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, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות ה-CLI של gcloud עם Model Armor API:

  1. מפעילים את Cloud Shell במסוף Google Cloud .

    הפעלת Cloud Shell

    בחלק התחתון של מסוף Google Cloud 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 הקצה ל-API של שירות Model Armor.

    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 ו Google Cloud שרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על קריאות ה-API לכלי והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות אבטחה מינימליות של הגנה מוגברת על המודל. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל קריאות ה-API לכלי של MCP והתשובות שלהם בפרויקט.

מגדירים את הסף של Model Armor כשהסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP מופעלת. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של 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 הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של Model Armor לתנועה אל שרתי Google MCP וממנה על סמך הגדרות הסף 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 המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע לא רק על MCP. מכיוון שההגנה המוגברת על המודל משולבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

  • חשבון המשתמש.
  • מאפייני כלים כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או הכלי.
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

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

המאמרים הבאים