Cloud Trace te permite analizar el comportamiento y el rendimiento de las aplicaciones de agentes que llaman a servidores de MCP de Google Cloud remotos. Puedes instrumentar tu aplicación para registrar instrucciones, respuestas e invocaciones de métodos, mientras que los servidores de MCP remotos generan intervalos para las llamadas a herramientas. Un seguimiento captura la operación de extremo a extremo para mostrar las secuencias de llamadas y la latencia general, mientras que los intervalos individuales proporcionan detalles de estado y tiempo para funciones específicas.
Acerca de las herramientas
Las herramientas permiten que un agente recopile información fuera de sus datos de entrenamiento, por lo general, interactuando con APIs externas. Con los servidores de MCP de Google Cloud, tus aplicaciones de agentes pueden llamar a herramientas que invocan métodos de la API de Google Cloud . Por ejemplo, tu aplicación puede llamar a la herramienta list_log_entries para recuperar datos de registro recientes.
El Protocolo de contexto del modelo (MCP) es una especificación que define una forma estandarizada para que los agentes de IA se comuniquen y, además, interactúen con herramientas, fuentes de datos y recursos externos. Para obtener una lista completa de los productos que proporcionan un servidor de MCP y vínculos a su documentación de referencia, consulta Productos compatibles.
Cómo se pasa el contexto de seguimiento a un servidor de MCP
Las páginas de referencia de MCP, como la documentación de
list_log_entries, proporcionan un comando curl de ejemplo
que puedes usar para enviar solicitudes HTTP a la herramienta. La carga útil de JSON
que se envía en la solicitud es similar a la siguiente:
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "NAME",
"arguments": {
// provide these details according to the tool's MCP specification
}
},
"id": 1
}
El valor del campo name enumera el nombre de la herramienta, como list_log_entries.
El campo arguments contiene la información que requiere la operación para
completar la solicitud.
El estándar de MCP define un campo _meta, que permite que los clientes y
los servidores adjunten metadatos a sus interacciones. Los clientes y los servidores pueden usar este
campo para pasar el contexto de seguimiento:
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "NAME",
"arguments": {
// provide these details according to the tool's MCP specification
},
"_meta": {
"traceparent": "00-TRACE_ID-PARENT_SPAN_ID-SAMPLED_FLAG",
"tracestate": "Vendor specific information."
},
},
"id": 1
}
Los datos de _meta incluyen un campo traceparent. El formato del valor de este campo se define en el encabezado traceparent del World Wide Web Consortium (W3C). El valor incluye lo siguiente:
- Es la versión de la especificación de
traceparent(00). - Es el ID del seguimiento (TRACE_ID).
- Es el ID del intervalo de llamada (PARENT_SPAN_ID).
- Indica si el intervalo de llamada muestreó la solicitud (SAMPLED_FLAG). Este campo
tiene un valor de
01cuando se muestrea y00cuando no se muestrea.
El campo tracestate contiene información de seguimiento específica del proveedor.
Limitaciones
El contexto de seguimiento debe seguir el estándar de contexto de seguimiento de W3C, y la marca
sampleddebe establecerse en 1.Los servidores de MCP de Google Cloud remotos pueden generar un solo intervalo para una operación
tools/call, pero no generan intervalos para otros tipos de operaciones ni intervalos secundarios para la operacióntools/call.Los servidores de MCP remotos de Google Cloud generan un intervalo solo cuando la solicitud se autentica, se autoriza y pasa otras verificaciones internas.
Servidores de MCP que admiten el seguimiento
En esta sección, se enumeran los servidores de MCP remotos de Google y Google Cloud que admiten el seguimiento. También se describe cómo tus servidores de MCP alojados de forma independiente pueden generar intervalos de seguimiento.
Servidores autoalojados
Te recomendamos que instrumentes tus servidores de MCP alojados de forma independiente para que envíen datos de telemetría a tu proyecto de Google Cloud .
Si usas Python, la instrumentación puede generar intervalos para las operaciones de tools/call. Para obtener más información, consulta
Instrumenta un servidor de MCP alojado de forma independiente con OpenTelemetry.
Servidores de Google y Google Cloud remotos de MCP que admiten el seguimiento
Los siguientes productos contienen una integración que permite que su servidor de MCP remoto
genere un intervalo de seguimiento para una operación tools/call:
Configura tu aplicación
Puedes usar cualquier framework o SDK que pase el contexto de seguimiento con el
campo _meta. Estos frameworks y SDK incluyen aquellos que
admiten las convenciones semánticas de OpenTelemetry para MCP.
Por ejemplo, puedes usar el framework del Kit de desarrollo de agentes (ADK). Para obtener más información, consulta Instrumenta aplicaciones de ADK con OpenTelemetry.
Visualiza los intervalos
Para ver tus datos de seguimiento, usa el Explorador de seguimiento. En esta página, puedes ver información agregada sobre tus datos de seguimiento y explorar seguimientos y períodos individuales. Para obtener más información, consulta Busca y explora seguimientos.
Para ver los intervalos que escriben los servidores de MCP, filtra tus datos de seguimiento por el nombre
del intervalo. Por ejemplo, algunos servidores de MCP remotos de Google Cloud pueden generar un intervalo de seguimiento cuando
reciben una operación tools/call. Estos intervalos tienen la siguiente convención de nombres:
tools/call NAME
En la expresión anterior, NAME hace referencia a la herramienta invocada, por
ejemplo, list_keys. Esta convención de nombres
se define en las convenciones semánticas de OpenTelemetry para MCP.
Para encontrar estos intervalos, usa la barra de filtros y agrega un filtro de atributos para
mcp.method.name. Establece el valor del filtro en tools/call. Para obtener información detallada
sobre estos pasos, consulta
Visualiza llamadas a servidores de MCP remotos.
Ejemplos de instrumentación
Para obtener recomendaciones de instrumentación, consulta Elige un enfoque de instrumentación.
Las muestras de instrumentación que proporcionamos usan OpenTelemetry:
Para ver ejemplos que usan una exportación basada en recopiladores, consulta lo siguiente:
Estas muestras envían datos de registros, métricas y seguimientos que siguen el formato del protocolo de OpenTelemetry (OTLP) a tu proyecto con la API de Telemetry.
Para obtener información sobre cómo usar una exportación directa de datos de seguimiento y enviarlos a la API de Telemetry, consulta Migra del exportador de Trace al extremo de OTLP.
Para ver ejemplos que muestran cómo configurar una aplicación de agentes para recopilar instrucciones y respuestas, consulta Observabilidad para desarrolladores de agentes de IA.