Utiliser le serveur MCP Developer Connect

Ce document explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant de Developer Connect pour vous connecter à des applications d'IA, y compris Antigravity, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Vous pouvez utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant de Developer Connect pour vous connecter à des applications d'IA, y compris Antigravity, ChatGPT, Claude et des applications personnalisées que vous ou votre organisation développez.

Le serveur MCP distant Developer Connect permet à vos applications d'IA et à vos assistants d'assistance au codage de travailler avec les dépôts de code source que vous avez associés à Developer Connect, à l'aide d'un ensemble d'outils qui fonctionnent de la même manière pour GitHub, GitHub Enterprise, GitLab et GitLab Enterprise. Les agents peuvent lire les commits, les diffs, les blame et les demandes d'extraction, et ouvrir, commenter et mettre à jour les demandes d'extraction, sans avoir besoin d'identifiants SCM. Le serveur MCP distant Developer Connect est activé lorsque vous activez l'API Developer Connect.

Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, leurs ressources et leurs prompts pour effectuer des actions et obtenir des données à jour à partir de leur service de backend.

Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?

Serveurs MCP locaux
Ils s'exécutent généralement sur votre ordinateur local et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.
Serveurs MCP distants
S'exécuter sur l'infrastructure du service et proposer un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez Architecture MCP.

Noyau sans état

Avec la version 2026-07-28 du MCP, le MCP passe d'un protocole bidirectionnel avec état à un protocole sans état. Chaque requête MCP est auto-descriptive et peut être acheminée à l'aide d'en-têtes. Le handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id n'est pas nécessaire, car chaque requête inclut toutes les informations requises dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des requêtes multi-aller-retour (MRTR).

Pour faciliter le routage et le traitement des requêtes sans analyser le corps de la requête, certains en-têtes MCP sont requis, y compris les suivants :

  • En-têtes requis par la spécification MCP, tels que l'en-tête de version du protocole et les en-têtes de requête standards.
  • En-têtes personnalisés définis par le serveur MCP. Ces en-têtes sont mis en miroir dans les en-têtes HTTP à partir du schéma d'entrée de l'outil à l'aide de la propriété x-mcp-header. Par exemple, un serveur MCP peut définir un en-tête personnalisé pour spécifier la région ou l'ID du projet Google Cloud .

Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la spécification et les principaux changements de la version 2026-07-28 de MCP.

Serveurs MCP distants Google et Google Cloud

Les serveurs MCP distants Google et Google Cloud présentent les fonctionnalités et avantages suivants :

  • Découverte simplifiée et centralisée
  • Points de terminaison HTTP gérés mondiaux ou régionaux
  • Autorisations précises
  • Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
  • Journaux d'audit centralisés

Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Avant de commencer

Avant de pouvoir utiliser le serveur MCP Developer Connect pour travailler avec un dépôt, vous devez disposer d'une connexion Developer Connect à votre fournisseur de gestion de code source (SCM) et d'un lien de dépôt Git pour le dépôt.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP Developer Connect, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet contenant vos connexions Developer Connect :

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP Developer Connect. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Les autorisations suivantes sont requises pour utiliser le serveur MCP Developer Connect :

  • Effectuer des appels d'outils MCP : mcp.tools.call

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Authentification et autorisation

Le serveur MCP distant Developer Connect utilise le protocole OAuth 2.0 avec Identity and Access Management (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les identitésGoogle Cloud sont acceptées pour l'authentification auprès des serveurs MCP.

Le serveur MCP Developer Connect nécessite un compte principal pour le contrôle IAM (Identity and Access Management) et n'accepte pas les clés API. Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources.

Le serveur MCP ne renvoie jamais de jetons SCM ni d'autres identifiants à l'agent. Developer Connect utilise les identifiants stockés avec chaque connexion pour appeler le fournisseur SCM. Pour limiter les dépôts qu'un agent peut utiliser, accordez des rôles sur des connexions spécifiques ou utilisez des tags et des stratégies de refus.

Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.

Champs d'application OAuth MCP Developer Connect

OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

Developer Connect dispose des champs d'application OAuth suivants pour l'outil MCP :

URI de champ d'application pour Google Cloud CLI Description
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Accès complet à toutes les ressources Google Cloud .

Des autorisations supplémentaires peuvent être requises sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des rôles et des autorisations requis pour Developer Connect, consultez Contrôle des accès avec IAM.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP Developer Connect

Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application ne figure pas dans les instructions spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à partir de la plupart des applications.
  • Nom du serveur : serveur MCP Developer Connect
  • URL du serveur ou Point de terminaison : https://developerconnect.googleapis.com/mcp. Le serveur MCP Developer Connect n'est disponible que sur le point de terminaison global.
  • Transport : HTTP diffusable en streaming
  • Détails de l'authentification : selon la façon dont vous souhaitez vous authentifier, vous pouvez saisir vos identifiants Google Cloud , votre ID client et votre code secret OAuth, ou l'identité et les identifiants d'un agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.
  • Champ d'application OAuth : champ d'application OAuth 2.0 que vous souhaitez utiliser lors de la connexion au serveur MCP Developer Connect.
Pour obtenir des conseils spécifiques à une application sur la configuration et la connexion à un serveur MCP, consultez Conseils spécifiques au client.

Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :

Outils disponibles

Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP Developer Connect, consultez la documentation de référence sur le MCP Developer Connect.

La plupart des outils utilisent le nom de ressource d'un lien de dépôt Git, au format projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID. Un agent peut le trouver à l'aide des outils list-connections et list-repo-links.

Par défaut, les outils fetch-repo-commit et diff-repo-commit ne renvoient que les chemins d'accès aux fichiers et les états de modification. Pour renvoyer également les modifications ligne par ligne, transmettez path_filters, par exemple ["**"] pour tous les fichiers.

Lister les outils

Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant Developer Connect. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

curl -X POST https://developerconnect.googleapis.com/mcp \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list"
    }'

Exemples de cas d'utilisation

La connexion d'un agent IA ou d'un assistant IDE au serveur MCP Developer Connect vous permet d'examiner et de modifier le code de différents fournisseurs SCM en langage naturel.

Vous pouvez utiliser le serveur MCP Developer Connect pour les cas d'utilisation suivants :

  • Examiner les modifications : permettez à un agent de lire les commits et les différences entre deux branches ou commits, et de les résumer ou de les examiner.
  • Examiner l'historique du code : recherchez les commits qui ont modifié des lignes spécifiques d'un fichier et lisez leurs messages de commit.
  • Automatiser les workflows de demande d'extraction d'extraction : ouvrez des demandes d'extraction, ajoutez des commentaires de discussion et d'examen intégrés, et mettez à jour ou fermez des demandes d'extraction. En version preview, ce cas d'utilisation n'est disponible que pour les projets approuvés.

Exemples de prompts

Voici des exemples de prompts que vous pouvez utiliser avec votre application d'IA connectée :

  • Résumer une modification : "Résume la différence entre main et feature/login dans https://github.com/my-org/my-repo."
  • Examiner une demande d'extraction d'extraction : "Liste les fichiers modifiés dans la demande d'extraction d'extraction n° 42 dans my-repo et signale toute fonction pour laquelle il manque une gestion des exceptions."
  • Tracer une ligne : "Qui a modifié pour la dernière fois les lignes 10 à 20 de service.go le main, et pourquoi ?"

Les requêtes suivantes utilisent des outils qui, pendant la version Preview, ne sont disponibles que pour les projets approuvés :

  • Ouvrir une demande d'extraction d'extraction : "Ouvre une demande d'extraction d'extraction de feature/login vers main dans my-repo intitulée 'Ajouter une page de connexion'."
  • Commenter une demande d'extraction#39;extraction : "Ajoute un commentaire intégré à la ligne 45 de auth.go dans la demande d'extraction d'extraction #42 suggérant une meilleure gestion des exceptions."

Configurations de sécurité facultatives

Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques,Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables pour contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou projet Google Cloud.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de MCP, consultez Sécurité et protection de l'IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un serviceGoogle Cloud conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il analyse de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, protège contre divers risques et favorise les pratiques pour une IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou sur des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à empêcher les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans l'ensemble de votre paysage d'IA.

Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il consigne l'intégralité de la charge utile. Cela pourrait exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Routage des requêtes MCP vers Model Armor

Le serveur MCP Developer Connect n'est disponible que sur le point de terminaison global, qui utilise le routage interjuridictionnel. Lorsque vous activez Model Armor, le serveur MCP envoie toujours les requêtes et les réponses à Model Armor. Pour en savoir plus sur le comportement des autres serveurs MCP, consultez Produits compatibles avec Model Armor.

Les réponses des outils contiennent souvent du code source et des différences. L'anonymisation de Sensitive Data Protection peut modifier les identifiants dans le code, ce qui rend les différences non valides. Si vos agents travaillent avec du code, envisagez de désactiver Sensitive Data Protection dans votre configuration Model Armor pour Developer Connect, et utilisez la détection des injections de prompts et du jailbreaking, la détection des URL malveillantes et les filtres d'IA responsable.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

  1. Activez l'API Model Armor si ce n'est pas déjà fait.

    Rôles requis pour activer les API

    Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

    Activer l'API

  2. Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes en utilisant la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

  1. Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à la gcloud CLI avec votre identité fédérée. Après vous être connecté, initialisez la Google Cloud CLI en exécutant la commande suivante : 

    gcloud init

  2. Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.

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

    Remplacez LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection des serveurs MCP

Pour protéger les appels et les réponses de vos outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble de filtres cohérent à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher de Model Armor.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud .

Notez les paramètres suivants :

  • INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.
  • ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une mesure d'application.
  • MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable - Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de base du projet, exécutez la commande suivante :

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

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud . Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de base de ce projet au trafic du serveur MCP Google.

Les paramètres de base et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur d'autres éléments que MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification que vous apportez aux paramètres de seuil peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans MCP.

Contrôler l'utilisation de MCP avec des stratégies IAM

Les stratégies de refus et les stratégies d'autorisation IAM (Identity and Access Management) vous aident à sécuriser Google Cloud et les serveurs MCP Google.

Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des règles de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :

  • Le compte principal.
  • Propriétés de l'outil, comme l'attribut en lecture seule.
  • Nom du service ou de l'outil.
  • ID client OAuth de l'application.

Pour en savoir plus, consultez Contrôler l'utilisation de MCP avec Identity and Access Management.

Étapes suivantes