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Compute Engine-Remote-MCP-Server verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Compute Engine verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Antigravity, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Der Remote-MCP-Server der Compute Engine bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, mit denen LLM-Agenten eine Reihe von Aufgaben zur Infrastrukturverwaltung ausführen können, darunter:

VM-Instanzen verwalten
Verwaltete Instanzgruppenmanager und Instanzvorlagen verwalten
Laufwerke und Snapshots verwalten.

Informationen zu Reservierungen und Zusicherungen abrufen. Der Compute Engine-Remote-MCP-Server wird aktiviert, wenn Sie die Compute Engine 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
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Make sure that you have the following role or roles on the project: Compute Instance Admin (v1), Compute Security Admin, Service Account User, Service Usage Admin
Check for the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.
  Go to IAM
2. Select the project.
3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.
  Go to IAM
2. Select the project.
3. Click Grant access.
4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the identifier for a user in a workforce identity pool. For details, see Represent workforce pool users in IAM policies, or contact your administrator.
5. Click Select a role, then search for the role.
6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
7. Click Save.
Aktivieren Sie die Compute Engine API.
Compute Engine-API aktivieren

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Google Cloud -Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des Compute Engine-Remote-MCP-Servers benötigen:

MCP-Toolaufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

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 Compute Engine erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Compute Engine-Remote-MCP-Server zu verwenden:

MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call

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

Außerdem benötigen Sie die Rollen und Berechtigungen, die zum Ausführen der Compute Engine-Vorgänge erforderlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter Compute Engine-Rollen und -Berechtigungen.

Authentifizierung und Autorisierung

Compute Engine-MCP-Server verwenden 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.

Wir empfehlen, für Agenten, die MCP-Tools verwenden, eine separate Identität zu erstellen, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Compute Engine-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.

Compute Engine hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI	Beschreibung
`https://www.googleapis.com/auth/compute.read-only`	Erlaubt nur den Zugriff zum Lesen von Daten.
`https://www.googleapis.com/auth/compute.read-write`	Ermöglicht den Zugriff zum Lesen und Ändern von Daten.

Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Compute Engine erforderlichen Bereiche finden Sie unter Compute Engine API.

MCP-Client für die Verwendung des Compute Engine-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 Compute Engine-MCP-Server die folgenden Informationen ein:

Servername: Compute Engine-MCP-Server
Server-URL oder Endpunkt: https://compute.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 Compute Engine-MCP-Server verwenden möchten.

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:

Verfügbare Tools

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Compute Engine-MCP-Server finden Sie in der Compute Engine-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 Compute Engine. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

curl -X POST https://compute.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 Compute Engine kann dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispielanwendungsfälle

In den folgenden Beispielanwendungsfällen wird beschrieben, wie Sie mit dem Compute Engine-MCP-Server Compute Engine-Ressourcen verwalten können:

Ressourcen prüfen und verwalten Wenn Sie beispielsweise die Ressourcenzuweisung und -konfiguration in Ihrem Projekt nachvollziehen möchten, können Sie alle Compute-Instanzen auflisten. Sie können auch alle laufenden Compute-Instanzen in einer Zone finden, an die ein bestimmter Beschleuniger angehängt ist, und deren Standort und Namen für die Ressourcenverwaltung anzeigen lassen.
Nicht verwendete Ressourcen bereinigen, um die Betriebskosten zu senken Sie können beispielsweise Laufwerk-Snapshots in einer Zone identifizieren und bereinigen, die nicht mehr mit einem Quelllaufwerk verknüpft sind, oder beendete VM-Instanzen identifizieren und löschen, an die kostspielige GPU-Ressourcen angehängt sind.
Instanzleistung optimieren Sie können beispielsweise die Größe einer unterdimensionierten VM-Instanz auf einen größeren Maschinentyp in derselben Familie ändern und die erfolgreiche Aktualisierung bestätigen.
Spezialisierte VMs für KI-Arbeitslasten mit Zonenflexibilität bereitstellen Sie können beispielsweise eine VM-Instanz mit einem bestimmten GPU-Beschleuniger in einer beliebigen Zone in einer angegebenen Region erstellen, in der sie verfügbar ist.
Fehlerbehebung und Validierung von Instanzkonfigurationen Rufen Sie beispielsweise Konfigurationsdetails für eine bestimmte VM-Instanz ab, auf der der Job eingefroren ist, starten Sie sie neu und prüfen Sie, ob der zugrunde liegende Beschleuniger und das Laufwerk angehängt sind.

Beispiel-Prompts

Im Folgenden finden Sie Beispiel-Prompts, mit denen Sie Aufgaben über den Compute Engine-MCP-Server ausführen können:

„Listen Sie alle VMs in PROJECT_ID auf, einschließlich des VM-Namens und der Zone.“
„Zeige die Instanzdetails für VM_NAME an.“
„Suchen Sie in REGION alle Laufwerk-Snapshots, für die das Quelllaufwerk nicht mehr vorhanden ist.“
„Ändere den Maschinentyp von VM_NAME in den nächstgrößeren Maschinentyp in derselben Maschinenfamilie, sende eine Benachrichtigung, wenn er wieder online ist, und bestätige den neuen Maschinentyp.“
„Suchen Sie alle laufenden VMs in REGION mit NVIDIA-Beschleunigern und zeigen Sie die Zone und den Namen für diese VMs an.“
"Erstellen Sie eine VM in ZONE mit einem angehängten NVIDIA T4-Beschleuniger. Nennen Sie die VM my-nvidiat4-vm.“
„Suchen Sie alle beendeten VMs in REGION mit NVIDIA Tesla T4-Beschleunigern und löschen Sie sie.“

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: die Projekt-ID in Google Cloud .
REGION: der Name der Region, in der sich Ihre Ressourcen befinden.
ZONE: der Name der Zone, in der sich Ihre VMs befinden.
VM_NAME ist der Name Ihrer VM-Instanz.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. 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 verwenden

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

Lesen Sie die Compute Engine-MCP-Referenzdokumentation.
Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern