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MCP konfigurieren

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Google Security Operations verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Antigravity, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Der Remote-MCP-Server von Google Security Operations wird aktiviert, wenn Sie die Google Security Operations API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten mit externen Datenquellen verbunden werden. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Backend-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server: Werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standardeingabe- und ‑ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server: Werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten KI-Anwendungen einen HTTP-Endpunkt für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit der MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll geändert. Jede MCP-Anfrage ist selbsterklärend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im Parameter _meta enthält. MCP-Server können über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) zusätzliche Informationen anfordern, die von einem Tool benötigt werden.

Damit Anfragen ohne Parsen des Anfragetexts weitergeleitet und verarbeitet werden können, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header aus dem Eingabeschema des Tools in HTTP-Header gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud -Region oder Projekt-ID anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für die MCP-Version 2026-07-28.

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

Vereinfachte, zentrale Erkennung
Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
Detaillierte Autorisierung
Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
Zentralisiertes Audit-Logging

Informationen zu anderen MCP-Servern sowie zu den Sicherheits- und Governance-Steuerelementen für Google Cloud-MCP-Server finden Sie in der Übersicht über Google Cloud-MCP-Server.

Hinweis

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
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.
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Chronicle API, if it is 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 API

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.
Configure the gcloud CLI to use your federated identity.

For more information, see Sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Google SecOps-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie für die Verwendung des Google SecOps-MCP-Servers benötigen:

MCP-Toolaufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
Zugriff auf den Chronicle API-Dienst: Chronicle API-Administrator (roles/chronicle.admin)
Administratorzugriff auf Google SecOps gewähren: Chronicle SOAR-Administrator (roles/chronicle.soarAdmin)
Optional: Konfigurieren Sie benutzerdefinierte IAM-Rollen mit den Berechtigungen, die für die von den MCP-Tools aufgerufenen Chronicle API-Methoden erforderlich sind.

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des Remote-MCP-Servers von Google SecOps erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Remote-MCP-Server von Google SecOps zu verwenden:

MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Der Remote-MCP-Server von Google Security Operations verwendet das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud -Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Google SecOps MCP-OAuth-Bereiche

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto berechtigt ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Google SecOps hat den folgenden OAuth-Bereich für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI	Beschreibung
`https://www.googleapis.com/auth/chronicle`	Ermöglicht den Zugriff zum Lesen und Ändern von Daten.

MCP-Client für die Verwendung des Google SecOps-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und -Agenten wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den Google SecOps-MCP-Server die folgenden Informationen ein:

Servername: Google SecOps MCP-Server
Server-URL oder Endpunkt: Wählen Sie den regionalen Endpunkt aus und fügen Sie am Ende „/mcp“ hinzu. Beispiel: https://us-chronicle.googleapis.com/mcp
Transport: Streamable HTTP
Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud -Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agentenidentität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
OAuth-Bereich: Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie für die Verbindung mit dem Google SecOps-MCP-Server verwenden möchten. Verwenden Sie für Google SecOps https://www.googleapis.com/auth/chronicle.

Weiterleitungs-URIs

Für webbasierte Anwendungen und einige Desktopanwendungen müssen Sie einen Weiterleitungs-URI auf die Zulassungsliste setzen, wenn Sie eine Client-ID und einen Clientschlüssel für die Authentifizierung erstellen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Weiterleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Verbinden mit einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Antigravity für die Verwendung des Google SecOps-MCP-Servers konfigurieren

Sie können Google Antigravity (sowohl die Desktop-IDE als auch die Befehlszeile) so konfigurieren, dass eine Verbindung zum Google SecOps-MCP-Server hergestellt wird.

Gemeinsame MCP-Konfigurationsdatei konfigurieren

Antigravity verwendet eine gemeinsame Konfigurationsdatei für alle MCP-Server.

Öffnen Sie die freigegebene MCP-Konfigurationsdatei ~/.gemini/config/mcp_config.json in einem Texteditor.

Fügen Sie die Google SecOps-MCP-Serverkonfiguration dem mcpServers-Objekt hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "google-cloud-secops": {
      "serverUrl": "https://us-chronicle.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": [
          "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
        ]
      },
      "timeout": 300000
    }
  }
}

Ersetzen Sie https://us-chronicle.googleapis.com/mcp durch den entsprechenden regionalen Endpunkt für Ihre Google SecOps-Instanz.

Mandantenspezifischen Kontext konfigurieren

Der Google SecOps-MCP-Server benötigt zusätzlichen Kontext: customer_id, project_id und region. In Antigravity verwalten Sie dies über eine arbeitsbereichsspezifische Konfiguration.

Erstellen Sie ein dediziertes Arbeitsbereichsverzeichnis für Ihren Mandanten (z. B. ~/workspace/secops/tenant-a/).
Erstellen Sie in diesem Verzeichnis eine Konfigurationsdatei mit dem Namen secops_tenant.json und folgendem Inhalt:
```
{
  "customer_id": "YOUR_CUSTOMER_ID",
  "project_id": "YOUR_PROJECT_ID",
  "region": "YOUR_REGION"
}
```
Ersetzen Sie YOUR_CUSTOMER_ID, YOUR_PROJECT_ID und YOUR_REGION durch Ihre tatsächlichen Mandantendetails. Die Region muss in Kleinbuchstaben angegeben werden (z. B. us oder eu).

Konfiguration verwenden

Sie können die Konfiguration entweder in der Antigravity CLI oder in der Desktop-IDE verwenden.

In der Antigravity CLI

Wechseln Sie in Ihrem Terminal zum von Ihnen erstellten Arbeitsbereichsverzeichnis:
```
cd ~/workspace/secops/tenant-a/
```
Starten Sie die Antigravity CLI:
```
agy
```
Die Befehlszeile lädt den Kontext beim Start automatisch aus secops_tenant.json.
Prüfen Sie die Konfiguration, indem Sie den Befehl /mcp in der Befehlszeile ausführen, um die aktiven Tools aufzurufen. Wenn das Laden des Kontexts nicht erfolgreich war, können Sie die Antigravity CLI-Logs in ~/.gemini/antigravity-cli/log/ zur Fehlerbehebung verwenden.

In der Antigravity-Desktop-IDE

Öffnen Sie die Antigravity-Desktopanwendung.
Erstellen Sie ein neues Projekt und wählen Sie den von Ihnen erstellten Arbeitsbereichsordner aus, der secops_tenant.json enthält.
Neue Unterhaltung starten. Der Agent hat Zugriff auf die Google SecOps-MCP-Tools mit dem richtigen Mandantenkontext.

Gemini Enterprise für die Verwendung des Google SecOps-MCP-Servers konfigurieren

Sie können Google SecOps über einen benutzerdefinierten MCP-Datenspeicher in Gemini Enterprise einbinden. So können Nutzer Google SecOps direkt über den Hauptchat von Gemini Enterprise abfragen.

Vorbereitung

Der Remote-MCP-Server muss für Ihre Google SecOps-Instanz aktiviert sein.
Achten Sie darauf, dass Organisationsrichtlinien das Erstellen benutzerdefinierter MCP-Server nicht verhindern.

Schritt 1: OAuth 2.0-Webanwendung einrichten

Sie müssen eine OAuth 2.0-Webanwendung im Projekt „ Google Cloud “ erstellen, das mit Ihrer Google SecOps-Instanz verknüpft ist.

Rufen Sie in der Google Cloud Console APIs und Dienste > Anmeldedaten auf.
Klicken Sie auf Anmeldedaten erstellen und wählen Sie OAuth-Client-ID aus.
Wählen Sie als Anwendungstyp Webanwendung aus.
Geben Sie einen Namen für den Client ein (z. B. Gemini Enterprise SecOps MCP).
Fügen Sie unter Autorisierte Weiterleitungs-URIs die folgenden URLs hinzu:
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/static/oauth/oauth.html
Klicken Sie auf Erstellen und speichern Sie die generierte Client-ID und den Clientschlüssel.

Schritt 2: Google SecOps-Datenspeicher in Gemini Enterprise hinzufügen

Ein Administrator muss den benutzerdefinierten MCP-Connector global konfigurieren.

Öffnen Sie Gemini Enterprise und rufen Sie Ihre Anwendung auf oder erstellen Sie eine neue.
Rufen Sie Verbundene Datenspeicher auf und klicken Sie auf Neuer Datenspeicher.
Wählen Sie Benutzerdefinierter MCP aus und geben Sie die folgenden Details ein:
- MCP-Server-URL: Wählen Sie Ihren regionalen Endpunkt aus und fügen Sie am Ende /mcp hinzu (z. B. https://us-chronicle.googleapis.com/mcp).
- Autorisierungs-URL: https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth
- URL-Parameter für die Autorisierung: &access_type=offline&prompt=consent
- Token-URL: https://oauth2.googleapis.com/token
- Client-ID: Geben Sie die Client-ID aus Schritt 1 ein.
- Clientschlüssel: Geben Sie den Clientschlüssel aus Schritt 1 ein.
- OAuth-Bereiche: Geben Sie https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform https://www.googleapis.com/auth/chronicle ein (durch ein Leerzeichen getrennt).
Speichern Sie den Datenspeicher (z. B. unter dem Namen Agentic SOC).
Wählen Sie in Ihrer Gemini Enterprise App Verbundene Datenspeicher aus und prüfen Sie, ob der neue Datenspeicher aktiviert ist.
Wählen Sie im Menü Aktionen aus und klicken Sie auf Benutzerdefinierte Aktionen neu laden.
Wählen Sie die Aktionen aus, die Sie für Ihre Nutzer aktivieren möchten, und klicken Sie auf Aktionen aktivieren.

Schritt 3: Connector im Chat authentifizieren

Jeder Nutzer muss Gemini autorisieren, in seinem Namen auf Google SecOps zuzugreifen.

Öffnen Sie den Gemini Enterprise-Hauptchat.
Suchen Sie unten im Chatfenster nach Ihrem verbundenen Datenspeicher (z. B. Agentic SOC) und aktivieren Sie ihn (EIN).
Folgen Sie der Aufforderung zur Anmeldung, um die erforderlichen OAuth-Berechtigungen zu gewähren.

Schritt 4: Gemini-Funktion „Memory“ für Kontext einrichten

Damit Gemini API-Aufrufe korrekt mit dem erforderlichen Mandantenkontext weiterleitet, müssen Sie Ihre Umgebungsdetails im Gemini-Informationsspeicher speichern.

Senden Sie einen Prompt wie den folgenden an Gemini (ersetzen Sie die Platzhalterwerte durch Ihre tatsächlichen Daten):

Remember that for all Google SecOps and Agentic SOC queries, my Customer ID is CUSTOMER_ID, my Region is REGION, and my Google Cloud project ID is PROJECTID.

Gemini bestätigt, dass diese Informationen gespeichert wurden.

Schritt 5: Abfragen starten

Sie können Google SecOps jetzt im Hauptchat in natürlicher Sprache abfragen. Beispiel:

„Suchen Sie mit dem Agentic SOC-Connector nach Anmeldeversuchen der letzten 3 Tage.“
„Fasse die neuesten offenen Fälle in SecOps zusammen.“

Verfügbare Tools

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Google SecOps-MCP-Server finden Sie in der Google SecOps-MCP-Referenz.

Tools auflisten

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Google Security Operations. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

curl -X POST https://chronicle.REGION.rep.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

TOOLSET_ENDPOINT: Der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für Google Security Operations kann dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
MCP_PROTOCOL_VERSION: Die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispiele für Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den Google SecOps-MCP-Server:

Tool: list_rule_errors

Beispiel-Prompt:

List rule errors for the rule: ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb

Antwort:

Here are the rule errors for ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb:

Error Message: query took too long to execute, see https://docs.cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T10:00:00Z to 2025-02-16T11:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
Error Message: query took too long to execute, see https://docs.cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T11:00:00Z to 2025-02-16T12:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
The errors indicate that the queries for this rule took too long to execute during the specified time ranges. You may want to review the YARA-L best practices for optimizing rules.

Tool: create_rules

Beispiel-Prompt:

Create the following rule:
successful_user_logins_from_outside_us_test {
meta:
author = "Google SecOps Gemini"
description = "Detect successful user logins originating from outside the United States."
severity = "Medium"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.security_result.action = "ALLOW"
$e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region != "United States"
outcome:
$user = array($e.principal.user.userid)
$source_ip = array($e.principal.ip)
$country = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
$city = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.city)
condition:
$e
}

Antwort:

The rule successful_user_logins_from_outside_us_test has been successfully created with the following details:

Name: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_cff9cae1-bb88-4456-b725-4c08f21803ed
Revision ID: v_1768208899_054095000
Display Name: successful_user_logins_from_outside_us_test
Author: Google SecOps Gemini
Description: Detect successful user logins originating from outside the United States.
Severity: Medium
Compilation State: SUCCEEDED
Create Time: 2026-01-12T09:08:19.054095Z

Optionale Sicherheitskonfigurationen

Das MCP bringt neue Sicherheitsrisiken und Überlegungen mit sich, da mit MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen ausgeführt werden können. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietetGoogle Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Organisation oder Ihrem Projekt in Google Cloudsteuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor

Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Model Armor prüft proaktiv LLM-Prompts und ‑Antworten, schützt vor verschiedenen Risiken und unterstützt eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Inhaltssicherheit zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch könnten vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragenrouting zu Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung von Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und Daten während der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.
Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen
API aktivieren
Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:

Installieren Sie die Google Cloud CLI und melden Sie sich dann mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI an. Nach der Anmeldung initialisieren Sie die Google Cloud CLI mit dem folgenden Befehl:
```
gcloud init
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Zum Schutz Ihrer MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Mindesteinstellungen konfigurieren.

Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:

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"}]'

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder eine Maßnahme aktiviert wird.
MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, wobei niedrigere Werte zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen können. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzniveaus.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu verhindern, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID in Google Cloud . Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google-MCP-Servern an.

Die Model Armor-Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern

Mit Ablehnungsrichtlinien und Zulassungsrichtlinien von Identity and Access Management (IAM) können Sie Google Cloud und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen. Dazu können Sie den Zugriff anhand der folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

Das Hauptkonto.
Toolattribute wie das Attribut „read-only“.
Der Name des Dienstes oder Tools.
Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.

Nächste Schritte

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