O Google usa tecnologia de IA na tradução de conteúdos para seu idioma de preferência. As traduções com IA podem ter erros.

Usar o servidor MCP do Developer Connect

Neste documento, mostramos como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Developer Connect para se conectar a aplicativos de IA, incluindo Antigravity, ChatGPT, Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. É possível usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Developer Connect para se conectar a aplicativos de IA, incluindo o Antigravity, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você ou sua organização estão desenvolvendo.

O servidor MCP remoto do Developer Connect permite que seus aplicativos de IA e assistentes de programação trabalhem com os repositórios de código-fonte que você vinculou ao Developer Connect, usando um conjunto de ferramentas que funciona da mesma maneira para GitHub, GitHub Enterprise, GitLab e GitLab Enterprise. Os agentes podem ler commits, diffs, blame e solicitações de pull, além de abrir, comentar e atualizar solicitações de pull, sem precisar de credenciais de SCM. O servidor MCP remoto do Developer Connect é ativado quando você ativa a API Developer Connect.

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 fluxos 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.

Servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud

Os servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:

Descoberta simplificada e centralizada
Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
Autorização detalhada
Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
Geração de registros de auditoria centralizada

Para informações sobre outros servidores MCP e sobre os controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Antes de começar

Antes de usar o servidor MCP do Developer Connect para trabalhar com um repositório, é necessário ter uma conexão do Developer Connect com seu provedor de gerenciamento de código-fonte (SCM) e um link de repositório Git para o repositório.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Developer Connect, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto que contém suas conexões do Developer Connect:

Fazer chamadas de ferramenta do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)
Listar conexões e links de repositório do Git: Leitor do Developer Connect (roles/developerconnect.viewer)
Ler commits, diffs, blame e solicitações de pull, além de abrir, comentar e modificar solicitações de pull (somente projetos aprovados durante o pré-lançamento): Usuário do Developer Connect (roles/developerconnect.user)
Criar conexões e links de repositório Git: Administrador do Developer Connect (roles/developerconnect.admin)

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 o servidor MCP do Developer Connect. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Developer Connect:

Fazer chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call

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

Autenticação e autorização

O servidor MCP remoto do Developer Connect usa 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 do Developer Connect requer um principal para controle do Identity and Access Management (IAM) e não aceita chaves de API. Recomendamos que você crie uma identidade separada para os agentes que usam ferramentas do MCP para controlar e monitorar o acesso aos recursos.

O servidor MCP nunca retorna tokens de SCM ou outras credenciais para o agente. O Developer Connect usa as credenciais armazenadas em cada conexão para chamar o provedor de SCM. Para limitar quais repositórios um agente pode usar, conceda papéis em conexões específicas ou use tags e políticas de negação.

Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.

Escopos OAuth do MCP do Developer Connect

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a 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 Developer Connect tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a Google Cloud CLI	Descrição
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	Acesso total a todos os recursos do Google Cloud .

Talvez sejam necessárias outras permissões nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para ver uma lista de papéis e permissões necessários para o Developer Connect, consulte Controle de acesso com o IAM.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Developer Connect

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.

Nome do servidor: servidor MCP do Developer Connect
URL do servidor ou Endpoint: https://developerconnect.googleapis.com/mcp. O servidor MCP do Developer Connect está disponível apenas no endpoint global.
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 2.0 que você quer usar ao se conectar ao servidor MCP do Developer Connect.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar a um servidor MCP, consulte Orientações específicas para clientes.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

Ferramentas disponíveis

Para ver detalhes das ferramentas MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Developer Connect, consulte a referência do MCP do Developer Connect.

A maioria das ferramentas usa o nome do recurso de um link de repositório do Git, no formato projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID. Um agente pode encontrá-lo com as ferramentas list-connections e list-repo-links.

As ferramentas fetch-repo-commit e diff-repo-commit retornam apenas caminhos de arquivo e status de alteração por padrão. Para retornar também as mudanças linha por linha, transmita path_filters, por exemplo, ["**"] para todos os arquivos.

Listar ferramentas

Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente ao servidor MCP remoto do Developer Connect. O método tools/list não requer autenticação.

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"
    }'

Exemplos de casos de uso

Ao conectar um agente de IA ou assistente de ambiente de desenvolvimento integrado ao servidor MCP do Developer Connect, é possível revisar e mudar o código em provedores de SCM usando linguagem natural.

É possível usar o servidor MCP do Developer Connect para os seguintes casos de uso:

Analisar mudanças: permita que um agente leia os commits e as diferenças entre duas ramificações ou commits e os resuma ou analise.
Investigar o histórico de código: descubra quais commits mudaram linhas específicas de um arquivo e leia as mensagens de commit.
Automatizar fluxos de trabalho solicitação de envio pull: abra solicitações de pull, adicione comentários de discussão e revisão inline e atualize ou feche solicitações de pull. Durante o pré-lançamento, esse caso de uso está disponível apenas para projetos aprovados.

Exemplos de comandos

Confira alguns exemplos de comandos que você pode usar com seu aplicativo de IA conectado:

Resumir uma mudança: "Resuma a diferença entre main e feature/login em https://github.com/my-org/my-repo."
Analisar uma solicitação de envio pull: "Liste os arquivos alterados na solicitação de envio nº 42 em my-repo e indique qualquer função que não tenha tratamento de erros."
Rastrear uma linha: "Quem mudou as linhas 10 a 20 de service.go em main pela última vez e por quê?"

Os comandos a seguir usam ferramentas que, durante o pré-lançamento, estão disponíveis apenas para projetos aprovados:

Abrir uma solicitação de envio pull: "Abra uma solicitação de envio de feature/login para main em my-repo com o título 'Adicionar página de login'".
Comentar em uma solicitação de envio pull: "Adicione um comentário inline na linha 45 de auth.go na solicitação de envio nº 42 sugerindo um tratamento de erros melhor".

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 segurança e 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.

Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor

O servidor MCP do Developer Connect só está disponível no endpoint global, que usa roteamento entre jurisdições. Quando você ativa o Model Armor, o servidor MCP sempre envia solicitações e respostas para ele. Para mais informações sobre o comportamento de outros servidores MCP, consulte Produtos compatíveis com o Model Armor.

As respostas das ferramentas geralmente contêm código-fonte e diferenças. A desidentificação da Proteção de Dados Sensíveis pode mudar os identificadores no código, o que invalida as diferenças. Se os agentes trabalham com código, considere deixar a Proteção de Dados Sensíveis desativada na configuração do Model Armor para o Developer Connect e use a detecção de injeção de comandos e jailbreak, a detecção de URLs maliciosos e os filtros de IA responsável.

Ativar o Model Armor

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

Console

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
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:

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
```
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

Para ajudar a proteger as chamadas de ferramenta e as respostas de ferramentas do MCP, use as configurações mínimas 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 de ferramenta e respostas do MCP no projeto.

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.

Veja 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 restrição.
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 mudança 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 as políticas de 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

Consulte a documentação de referência do MCP do Developer Connect.
Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.
Saiba mais sobre o controle de acesso com o IAM.