Usar o servidor MCP remoto do Bigtable

Este documento mostra como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Bigtable para se conectar a aplicativos de IA, incluindo Antigravity, ChatGPT, Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. Os servidores MCP remotos do Bigtable permitem gerenciar instâncias e tabelas do Bigtable e consultar seus dados. Use o servidor MCP de administração para tarefas administrativas e o servidor MCP de dados para consultar suas tabelas no aplicativo de IA. O servidor MCP remoto do Bigtable é ativado quando você ativa as APIs do Bigtable.

O 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. Os servidores MCP permitem que você use 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, são executados na máquina local e usam os streams de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.

Servidores MCP remotos

São executados na infraestrutura do serviço e oferecem um endpoint HTTP para que os aplicativos de IA se comuniquem entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Núcleo sem estado

Com a versão 2026-07-28 do MCP, o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado. Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser roteada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de ida e volta (MRTR, na sigla em inglês).

Para ajudar a rotear e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:

• Cabeçalhos exigidos pela especificação do MCP, como o cabeçalho da versão do protocolo e os cabeçalhos da solicitação padrão.
• Cabeçalhos personalizados definidos pelo servidor MCP. Esses cabeçalhos são espelhados em cabeçalhos HTTP do esquema de entrada da ferramenta usando a propriedade x-mcp-header. Por exemplo, um servidor MCP pode definir um cabeçalho personalizado para especificar a região do Google Cloud ou o ID do projeto.

Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.

Antes de começar

1. 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

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data 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

4. Execute o seguinte comando para instalar a CLI cbt :

   gcloud components install cbt

Funções exigidas

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

• Fazer chamadas de ferramenta do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)
• Usar o servidor MCP de administrador: Administrador do Bigtable (roles/bigtable.admin)
• Usar o servidor MCP de dados: Leitor do Bigtable (roles/bigtable.reader)

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 os servidores MCP do Bigtable. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar os servidores MCP do Bigtable:

• Fazer chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
• Use o servidor MCP de administrador:
  • bigtable.instances.create
  • bigtable.instances.delete
  • bigtable.instances.get
  • bigtable.instances.list
  • bigtable.tables.create
  • bigtable.tables.delete
  • bigtable.tables.get
  • bigtable.tables.list
• Use o servidor MCP de dados: bigtable.instances.executeQuery

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

Autenticação e autorização

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

O servidor MCP remoto do Bigtable não aceita chaves de API.

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

Escopos OAuth do MCP do Bigtable

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

O Bigtable tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud	Descrição
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin	Concede acesso total aos recursos do Bigtable e permite atribuir papéis do IAM do Bigtable.
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.data	Permite acesso de leitura e gravação aos dados armazenados em tabelas do Bigtable.

Escopos adicionais podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para ver uma lista de escopos necessários para o Bigtable, consulte Escopos OAuth do Bigtable.

Configurar um cliente MCP para usar os servidores MCP do Bigtable

Os aplicativos e agentes de IA, como o Claude ou o Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para servidores MCP do Bigtable, insira as seguintes informações, conforme necessário:

• Nome do servidor:
  • Servidor MCP de administrador do Bigtable
  • Servidor MCP de dados do Bigtable
• URL do servidor ou Endpoint:
  • API Admin: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
  • API Data: https://bigtable.googleapis.com/mcp
• Transporte: HTTP com streaming
• Detalhes de autenticação: dependendo de como você quer fazer a autenticação, insira suas credenciais do Google Cloud , o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais de agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.
• Escopo do OAuth: o escopo do OAuth do Bigtable que você quer usar ao se conectar aos servidores MCP do Bigtable.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário incluir um URI de redirecionamento na lista de permissões ao criar um ID do cliente e uma chave secreta para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao aplicativo. A documentação do aplicativo precisa especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são compatíveis.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas para o cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

• Conectar-se a servidores MCP remotos.
• Configurar o MCP em um aplicativo de IA.

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Bigtable, consulte a referência do MCP do Bigtable.

Listar ferramentas

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente para um servidor MCP remoto do Bigtable. O método tools/list não requer autenticação.

Para o servidor MCP de administrador, envie a solicitação para:

curl -X POST https://bigtableadmin.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Para o servidor MCP de dados, envie a solicitação para:

curl -X POST https://bigtable.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Substitua:

• TOOLSET_ENDPOINT: o restante do endpoint do MCP após o nome do serviço. Por exemplo, para o Bigtable, pode ser mcp/toolset-name.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: a versão do protocolo MCP. Por exemplo, 2026-07-28.

Comandos de amostra

Use os exemplos de comandos a seguir para criar ou excluir recursos do Bigtable e receber informações sobre eles.

Exemplos de comandos administrativos

• "Crie uma instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID na zona ZONE_ID com nós NODES."
• "Listar instâncias no projeto PROJECT_ID."
• "Acessar a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Excluir a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Crie uma tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Listar tabelas na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."
• "Acessar a tabela TABLE_ID no projeto PROJECT_ID do INSTANCE_ID."
• "Excluir a tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• PROJECT_ID pelo ID do projeto do Google Cloud .
• INSTANCE_ID pelo ID da instância do Bigtable.
• ZONE_ID pela zona em que o cluster é executado.
• TABLE_ID pelo ID da tabela do Bigtable.
• Se você quiser controlar o número de nós em um cluster, substitua NODES pelo número de nós que você quer no cluster. Se não for especificado, o padrão será 1.

Exemplos de comandos para consultar dados

• "Execute uma consulta para recuperar até 10 linhas da tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Execute uma consulta SQL na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID: SELECT _key, column_family, value FROM TABLE_ID WHERE row_key LIKE USER_ID."
• "Recuperar dados da instância do Bigtable INSTANCE_ID, projeto PROJECT_ID usando o perfil de app APP_PROFILE_ID com a consulta: SELECT * FROM TABLE_ID WHERE cf1['status'] = 'ERROR'."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• TABLE_ID pelo ID da tabela do Bigtable.
• INSTANCE_ID pelo ID da instância do Bigtable.
• PROJECT_ID pelo ID do projeto do Google Cloud .
• USER_ID pelo padrão ou pela chave de linha do usuário que você quer consultar.
• APP_PROFILE_ID pelo ID do perfil do aplicativo.

Configurações opcionais de segurança e proteção

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

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

Usar o Model Armor

O Model Armor é um serviço doGoogle Cloud projetado para aprimorar a segurança dos seus aplicativos com a IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores de nuvem externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário 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 registros.

Encaminhamento de solicitações do MCP para o Model Armor

O Model Armor está disponível em determinadas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que não é compatível com o Model Armor, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para servidores MCP diferentes e pode violar a conformidade com a residência de dados para dados em uso e em trânsito. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usá-lo.

Console

1. Ative a API Model Armor, se ainda não estiver ativada.

   Funções necessárias para ativar APIs

   Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão pelo papel de proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível conseguir essa permissão pelo papel de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). 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 Google Cloud CLI com a API Model Armor:

1. Instale a Google Cloud CLI e faça login na CLI gcloud com sua identidade federada. Depois de fazer login, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando:

   gcloud init

2. Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API para o 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 do Google e do Google Cloud

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

Dica: não ative o filtro de injeção de comando e jailbreak, a menos que o tráfego do MCP carregue dados de linguagem natural.

Defina uma configuração de piso do Model Armor com a sanitização do MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar as configurações mínimas do Model Armor.

Observação: se o agente e o servidor MCP estiverem em projetos diferentes, será possível criar configurações de piso em ambos os projetos (o projeto do cliente e o projeto do recurso). Nesse caso, o Model Armor é invocado duas vezes, uma para cada projeto.

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 restrição que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia comandos e respostas que correspondem aos filtros.
• ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
• MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as 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 MCP do Google com base nas configurações de piso 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 ID do projeto do Google Cloud . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de base desse projeto a nenhum tráfego de servidor MCP do Google.

As configurações de piso e gerais do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, qualquer alteração feita nas configurações de base pode 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 do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger o Google Cloud e os servidores MCP do Google.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

• O principal.
• Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
• O nome do serviço ou da ferramenta.
• O ID do cliente OAuth do aplicativo.

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

A seguir

• Leia a documentação de referência do MCP do Bigtable.
• Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.
• Práticas recomendadas para proteger as interações do agente com o protocolo de contexto de modelo.