Usar o servidor MCP remoto do Cloud SQL

Este documento mostra como usar o servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) remoto do Cloud SQL para PostgreSQL para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP remoto do Cloud SQL permite acessar e executar ferramentas do Cloud SQL para criar, gerenciar e consultar recursos do Cloud SQL em ambientes de desenvolvimento com tecnologia de IA e plataformas de agentes de IA. .

O servidor MCP remoto do Cloud SQL para PostgreSQL é ativado quando você ativa a API Cloud SQL for PostgreSQL.

O padrão Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores do MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais
Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos
Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

O Google e os servidores MCP remotos Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:

  • Descoberta simplificada e centralizada.
  • Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados.
  • Autorização detalhada.
  • Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor.
  • Registro de auditoria centralizado.

Para informações sobre outros servidores MCP e controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Os servidores MCP remotos são gerenciados pelo Google e oferecem mais controles de segurança e governança em comparação com os servidores MCP locais fornecidos pela Caixa de ferramentas MCP do Cloud SQL para PostgreSQL para bancos de dados. Para mais informações sobre outros servidores MCP remotos e sobre os controles de segurança e governança disponíveis para o MCP, consulte Visão geral dos servidores MCP.Google Cloud

As seções a seguir se aplicam apenas ao servidor MCP remoto do Cloud SQL para PostgreSQL.

Antes de começar

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP remoto do Cloud SQL, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP remoto do Cloud SQL:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP remoto do Cloud SQL. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP remoto do Cloud SQL:

  • Faça chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
  • Acesse uma versão do secret no Secret Manager: secretmanager.secretVersions.access
  • Clonar uma instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.clone
  • Crie uma instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.create
  • Crie um usuário do Cloud SQL: cloudsql.users.create
  • Crie um backup do Cloud SQL: cloudsql.backupRuns.create
  • Executar instruções SQL (incluindo somente leitura) em uma instância do Cloud SQL:
    • cloudsql.instances.executeSql
    • cloudsql.instances.login
  • Receber uma instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.get
  • Receber uma operação de instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.get
  • Importar dados para uma instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.import
  • Listar instâncias do Cloud SQL em um projeto: cloudsql.instances.list
  • Listar usuários do Cloud SQL: cloudsql.users.list
  • Restaurar do backup do Cloud SQL:
    • cloudsql.backupRuns.get
    • cloudsql.instances.restoreBackup
  • Atualize uma instância do Cloud SQL: cloudsql.instances.update
  • Atualizar um usuário do Cloud SQL: cloudsql.users.update

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Cloud SQL

Programas host, como o Claude ou a CLI do Gemini, podem instanciar clientes MCP que se conectam a um único servidor MCP. Um programa host pode ter vários clientes que se conectam a servidores MCP diferentes. Para se conectar a um servidor MCP remoto, o cliente MCP precisa saber, no mínimo, o URL do servidor MCP remoto.

Use as instruções a seguir para configurar clientes do MCP e se conectar ao servidor remoto do MCP do Cloud SQL.

CLI do Gemini

Para adicionar um servidor MCP remoto do Cloud SQL à CLI do Gemini, configure-o como uma extensão.

  1. Crie um arquivo de extensão no seguinte local: ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json, em que ~/ é seu diretório inicial e EXT_NAME é o nome que você quer dar à extensão.

  2. Salve o conteúdo a seguir no arquivo de extensão:

            {
          "name": "EXT_NAME",
          "version": "1.0.0",
          "mcpServers": {
            "Cloud SQL MCP Server": {
              "httpUrl": "https://sqladmin.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. Salve o arquivo de extensões.

  4. Inicie a CLI do Gemini:

            gemini

  5. Execute /mcp para conferir o servidor MCP configurado e as ferramentas dele.

    O resultado parecido com este:

            Configured MCP servers:
        🟢 Cloud SQL MCP Server (from sqladmin )
          - list_instances
          - get_instance
          - clone_instance
          - create_instance
          - update_instance
          - execute_sql
          - execute_sql_readonly
          - get_operation
          - create_user
          - update_user
          - list_users
          - create_backup
          - restore_backup
          - import_data
          - postgres_upgrade_precheck

O servidor MCP remoto está pronto para uso na CLI do Gemini.

Antigravity

Para configurar o servidor MCP remoto do Cloud SQL para uso com o Antigravity, use as Application Default Credentials (ADC).

Autenticar no projeto Google Cloud

  1. Faça login no Google Cloud usando o ADC executando o seguinte comando. 
    gcloud auth application-default login
  2. Copie o URL e o token gerados em uma janela do navegador.
  3. Uma tela de login é exibida. Escolha a conta que tem permissões para chamar ferramentas do MCP e usar o servidor MCP remoto. Após o login, suas credenciais são armazenadas no arquivo de credenciais local usado pelo ADC.

Adicionar o servidor MCP remoto ao Antigravity

  1. Abra o Antigravity.
  2. No painel Agente, clique em para abrir o menu Opções adicionais e selecione Servidores MCP.
  3. Na janela MCP Store, selecione Gerenciar servidores MCP. Na janela principal do editor, o painel Gerenciar servidores MCP aparece.
  4. No painel Gerenciar servidores MCP, clique em Ver configuração bruta para abrir uma guia com o arquivo mcp_json.config.
  5. Adicione a seguinte configuração ao arquivo mcp_config.json: 
      {
     "mcpServers": {
        "cloud-sql": {
           "serverUrl": "https://sqladmin.googleapis.com/mcp",
            "authProviderType": "google_credentials",
            "disabled": false
      }
    }
  }
  6. Volte ao painel Gerenciar servidores MCP e clique em Atualizar. Uma lista de ferramentas disponíveis para o servidor MCP remoto do Cloud SQL aparece.
  7. No painel Agente, insira um comando para o agente que usa o servidor MCP do Cloud SQL remoto. Exemplo: 
    List the Cloud SQL instances in the project.
  8. Verifique se o agente está usando a ferramenta list_instances do servidor MCP remoto do Cloud SQL. No painel Agente, é possível conferir o trabalho do agente, incluindo o seguinte:

    MCP tool: cloud-sql/list_instance

Claude.ai

Você precisa ter o plano Claude Enterprise, Pro, Max ou Team para configurar os servidores do Google e do Google Cloud MCP no Claude.ai. Para informações sobre preços, consulte Preços do Claude.

Para adicionar um servidor MCP remoto do Google ou do Google Cloud ao Claude.ai, configure um conector personalizado com um ID do cliente OAuth e uma chave secreta do cliente OAuth:

Criar um ID e uma chave secreta do cliente OAuth 2.0

  1. No console do Google Cloud , acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes > Criar cliente.

    Acesse "Criar cliente"

    Se você não tiver um projeto selecionado, será solicitado a criar um.

  2. Na lista Tipo de aplicativo, selecione Aplicativo da Web.

  3. No campo Nome, insira um nome para o aplicativo.

  4. Na seção URIs de redirecionamento autorizados, clique em + Adicionar URI e adicione https://claude.ai/api/mcp/auth_callback no campo URIs.

  5. Clique em Criar. O cliente é criado. Para acessar o ID do cliente, acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes no console Google Cloud .

  6. Na lista IDs de cliente OAuth 2.0, selecione o nome do cliente.

  7. Na seção Chaves secretas do cliente, copie a Chave secreta do cliente e salve-a em um local seguro. Você só pode copiar uma vez. Se você perder a chave, exclua a chave secreta e crie outra.

Criar um conector personalizado no Claude.ai

Siga as instruções do plano do Claude que você está usando:

Enterprise e equipe

  1. No Claude.ai, acesse Configurações de administrador > Conectores.

  2. Clique em Adicionar conector personalizado.

  3. Na caixa de diálogo Adicionar conector personalizado, insira o seguinte:

    • Nome do servidor: um nome legível para o servidor.
    • URL do servidor MCP remoto: https://sqladmin.googleapis.com/mcp

  4. Abra o menu Configurações avançadas e insira o seguinte:

    • ID do cliente OAuth: o ID do cliente OAuth 2.0 que você criou.
    • Chave secreta do cliente OAuth: a chave secreta do seu cliente OAuth 2.0. Para recuperar o segredo, acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes e selecione o ID do cliente OAuth que você criou. Na seção Chaves secretas do cliente, clique para copiar a Chave secreta do cliente.

  5. Clique em Adicionar.

    O conector personalizado é criado.

  6. Abra o menu Ferramentas e ative o conector.

    O Claude.ai pode usar o servidor MCP.

Pro e Max

  1. No Claude.ai, navegue até Configurações > Conectores.

  2. Clique em Adicionar conector personalizado.

  3. Na caixa de diálogo Adicionar conector personalizado, insira o seguinte:

    • Nome do servidor: um nome legível para o servidor.
    • URL do servidor MCP remoto: https://sqladmin.googleapis.com/mcp

  4. Abra o menu Configurações avançadas e insira o seguinte:

    • ID do cliente OAuth: o ID do cliente OAuth 2.0 que você criou.
    • Chave secreta do cliente OAuth: a chave secreta do seu cliente OAuth 2.0. Para recuperar o segredo, acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes e selecione o ID do cliente OAuth que você criou. Na seção Chaves secretas do cliente, clique para copiar a Chave secreta do cliente.

  5. Clique em Adicionar.

    O conector personalizado é criado.

  6. Abra o menu Ferramentas e ative o conector.

    O Claude.ai pode usar o servidor MCP.

ChatGPT

Você precisa ter uma assinatura do ChatGPT Business para usar os servidores MCP do Google e do Cloud SQL com o ChatGPT.

Para adicionar um servidor MCP remoto do Google ou do Cloud SQL ao ChatGPT, crie um ID do cliente e uma chave secreta do Google OAuth 2.0 e adicione o servidor MCP como um app no ChatGPT.

Criar um ID e uma chave secreta do cliente OAuth 2.0

  1. No console do Google Cloud , acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes > Criar cliente.

    Acesse "Criar cliente"

    Se você não tiver um projeto selecionado, será solicitado a criar um.

  2. Na lista Tipo de aplicativo, selecione Aplicativo da Web.

  3. No campo Nome, insira um nome para o aplicativo.

  4. Na seção Origens JavaScript autorizadas, clique em + Adicionar URI e adicione https://chatgpt.com no campo URIs.

  5. Na seção URIs de redirecionamento autorizados, clique em + Adicionar URI e adicione https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect no campo URIs.

  6. Clique em Criar. O cliente é criado. Para acessar o ID do cliente, acesse Plataforma de autenticação do Google > Clientes no console Google Cloud .

  7. Na lista IDs de cliente OAuth 2.0, selecione o nome do cliente.

  8. Na seção Chaves secretas do cliente, copie a Chave secreta do cliente e salve-a em um local seguro. Você só pode copiar uma vez. Se você perder a chave, exclua a chave secreta e crie outra.

Adicionar o servidor MCP como um app no ChatGPT

  1. Faça login no ChatGPT.
  2. Ative o modo de desenvolvedor:
    1. No ChatGPT, clique no seu nome de usuário para abrir o menu de perfil e selecione Configurações.
    2. No menu "Configurações", selecione Apps e clique em Configurações avançadas.
    3. Em Configurações avançadas, clique na chave Modo de desenvolvedor para ativar.
  3. Em Configurações > Apps, clique no botão Criar app.
  4. Na caixa de diálogo Novo app, insira as seguintes informações:
    • Nome: o nome do servidor MCP.
    • Descrição: uma descrição opcional do servidor MCP.
    • URL do servidor MCP: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
    • Autenticação:
      • No menu Autenticação, selecione OAuth.
      • No campo ID do cliente OAuth, insira seu ID do cliente OAuth do Google.
      • No campo chave secreta OAuth, insira a chave secreta do cliente OAuth do Google.
    • Confirme que você entende o risco associado ao uso do servidor MCP e clique em Criar.

O servidor MCP aparece no menu Apps e está pronto para uso com comandos de chat.

Orientação geral para clientes da MCP

Se o cliente MCP não estiver listado em Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Cloud SQL, use as informações a seguir para se conectar a um servidor MCP remoto no programa host ou no aplicativo de IA. Você vai precisar inserir detalhes sobre o servidor, como nome e URL.

Para o servidor remoto do MCP do Cloud SQL, insira o seguinte conforme necessário:

  • Nome do servidor: servidor MCP do Cloud SQL
  • URL do servidor ou Endpoint: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP
  • Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente e a chave secreta do OAuth ou uma identidade e credenciais do agente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do Cloud SQL usam o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O servidor MCP remoto do Cloud SQL não aceita chaves de API.

Recomendamos criar uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP. Assim, é possível controlar e monitorar o acesso aos recursos. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

Escopos do OAuth do MCP do Cloud SQL

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Cloud SQL tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud Descrição
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Criar, atualizar e listar recursos do Cloud SQL, incluindo instâncias e usuários do banco de dados. Importar dados e executar instruções SQL em instâncias do Cloud SQL.
https://www.googleapis.com/auth/cloudsql.readonly Ver os recursos do Cloud SQL e os dados nas instâncias do Cloud SQL. É possível usar esse escopo para executar instruções SQL somente leitura.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista dos escopos necessários para o Cloud SQL, consulte a API Cloud SQL Admin.

Ferramentas disponíveis

  • clone_instance: cria uma instância do Cloud SQL como um clone da instância de origem.
  • create_backup: cria um backup de uma instância do Cloud SQL.
  • create_instance: inicia a criação de uma instância do Cloud SQL.
  • create_user: cria um usuário de banco de dados para uma instância do Cloud SQL.
  • execute_sql: executa qualquer instrução SQL válida (DDL, DCL, DQL, DML) em uma instância do Cloud SQL.
  • execute_sql_readonly: executa qualquer instrução SQL somente leitura válida em uma instância do Cloud SQL.
  • get_instance: recebe os detalhes de uma instância do Cloud SQL.
  • get_operation: recebe o status de uma operação de longa duração no Cloud SQL.
  • import_data: importa dados para uma instância do Cloud SQL do Cloud Storage.
  • list_instances: lista todas as instâncias do Cloud SQL em um projeto.
  • list_users: lista todos os usuários de banco de dados de uma instância do Cloud SQL.
  • postgres_upgrade_precheck: verifica se uma instância do Cloud SQL para PostgreSQL está pronta para uma atualização de versão principal para a versão de destino especificada.
  • restore_backup: restaura um backup de uma instância do Cloud SQL.
  • update_instance: atualiza as configurações compatíveis de uma instância do Cloud SQL.
  • update_user: atualiza um usuário de banco de dados para uma instância do Cloud SQL.

Para conferir mais detalhes sobre as ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP remoto do Cloud SQL, consulte a referência do MCP do Cloud SQL.

Ferramentas de lista

Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do Cloud SQL. O método tools/list não requer autenticação.

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

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

Criar uma instância

Por padrão, quando você cria uma instância do Cloud SQL usando a ferramenta create_instance, ela é configurada com um endereço IP público.

Para criar uma instância com um endereço IP particular, crie uma instância ativada com acesso a serviços particulares ou Private Service Connect. Quando você cria uma instância com um endereço IP particular, o endereço IP público dela é desativado automaticamente.

Para ativar o acesso a serviços particulares, uma conexão desse tipo precisa estar disponível para o projeto em que você está criando a instância do Cloud SQL. Para ativar o Private Service Connect, um endpoint do Private Service Connect já precisa existir em um projeto acessível à instância do Cloud SQL que você está criando.

Atualizar uma instância

Com a ferramenta update_instance, é possível fazer as seguintes atualizações na sua instância do Cloud SQL:

Criar um usuário

É possível criar usuários de banco de dados que usam a autenticação de banco de dados do IAM ou a autenticação integrada.

Se você criar um usuário do banco de dados que usa autenticação integrada, primeiro crie a senha no Secret Manager. Ao criar o usuário, especifique o caminho para a versão do secret.

Para mais informações sobre como criar um secret e acessar uma versão dele, consulte Criar um secret.

Executar instruções SQL

O servidor MCP remoto do Cloud SQL oferece duas ferramentas separadas para executar instruções SQL. É possível usar a ferramenta execute_sql para administrar e fazer mudanças no banco de dados. Para executar instruções SQL somente leitura, como consultas de dados, use a ferramenta execute_sql_readonly.

Em ambos os casos, para executar as instruções SQL, sua instância do Cloud SQL precisa atender aos seguintes requisitos:

Se a configuração data_api_access da instância não estiver definida como ALLOW_DATA_API, use a ferramenta update_instance para atualizar a configuração da instância.

Exemplos de casos de uso

Confira alguns exemplos de casos de uso do servidor MCP do Cloud SQL:

Desenvolvimento de apps da Web

Um exemplo de caso de uso pode ser o desenvolvimento rápido de aplicativos da Web e o provisionamento de instâncias do Cloud SQL como banco de dados de origem. Nesse caso de uso, o servidor MCP do Cloud SQL permite criar um novo banco de dados e preenchê-lo com dados iniciais para um novo projeto usando linguagem natural.

Exemplo de comando:

"Create a new PostgreSQL development instance and set up a table called products."

Fluxo de trabalho:

O fluxo de trabalho para configurar um aplicativo da Web pode ser semelhante a este:

  • Provisionamento: o agente chama a ferramenta create_instance para criar uma nova instância do Cloud SQL com especificações de tamanho de ambiente de desenvolvimento.

  • Verificação: o agente usa a ferramenta get_operation para pesquisar o status da operação de criação de instância.

  • Conexão: quando a operação é concluída, o agente usa a ferramenta get_instance para recuperar os metadados de conexão da instância.

  • Configuração do esquema: quando estiver tudo pronto, o agente usará o execute_sql para executar a instrução SQL CREATE TABLE products.

  • Início de dados: o agente usa execute_sql novamente para inserir dados iniciais de início (DML) na tabela recém-criada.

  • Início de dados: quando estiver pronto, o agente usará o import_data para importar um arquivo de dados do Cloud Storage de produtos.

Consultar um banco de dados usando linguagem natural

É possível consultar um banco de dados do Cloud SQL, atualizar registros e fazer atualizações de esquema usando linguagem natural.

Comando de exemplo:

"Add a `stock_count` column to the inventory table."

Fluxo de trabalho: o fluxo de trabalho para consultar um banco de dados com linguagem natural pode ser semelhante ao seguinte.

  • Migração de esquema: o agente chama execute_sql para executar uma instrução ALTER TABLE e adiciona a nova coluna stock_count ao esquema do banco de dados.

  • Validação: o agente usa get_instance para confirmar se a atualização da instância foi concluída.

Comando de exemplo:

"Show me a list of shoes that are priced above $100 from the inventory table."

Fluxo de trabalho:

  • Execução de consultas: o agente chama execute_sql para executar a instrução SQL que recupera os dados.

Limitações

O servidor MCP remoto do Cloud SQL tem as seguintes limitações:

  • Se a ferramenta execute_sql retornar uma resposta maior que 10 MB, ela será truncada.
  • Ao usar a ferramenta execute_sql, as consultas que são executadas por mais de 30 segundos podem atingir o tempo limite.

Configurações opcionais de segurança

A MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas dela. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona examinando de forma proativa os comandos e respostas do LLM, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Se você estiver implantando IA no seu ambiente de nuvem ou em provedores de nuvem externos, o Model Armor pode ajudar a evitar entradas mal-intencionadas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança e proteção de IA de maneira consistente em todo o cenário diversificado de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Console

  1. Ativar a API Model Armor.

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

    Ativar a API

  2. Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a CLI gcloud com a API Model Armor:

  1. No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

    Ativar o Cloud Shell

    Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI gcloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.

  2. Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.

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

    Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas da ferramenta MCP no projeto.

Configurar um valor mínimo do Model Armor com a limpeza da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

  • INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
  • ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma restrição.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança das configurações do filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores do Google MCP com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de limite mínimo deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações mínimas podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas de negação do IAM

As políticas de negação do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger Google Cloud servidores MCP remotos. Configure essas políticas para bloquear o acesso indesejado às ferramentas do MCP.

Por exemplo, é possível negar ou permitir o acesso com base em:

  • O diretor
  • Propriedades da ferramenta, como somente leitura
  • O ID do cliente OAuth do aplicativo

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir