החל מ-10 באפריל 2026, Dataplex Universal Catalog נקרא עכשיו Knowledge Catalog. השמות של ה-API, ספריית הלקוח, ה-CLI ו-IAM לא משתנים. מידע נוסף זמין במאמר הכרות עם קטלוג הידע של Google Cloud.

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

שימוש בשרת MCP מרוחק של קטלוג הידע

שרת Model Context Protocol‏ (MCP) המרוחק ב-Knowledge Catalog (לשעבר Dataplex Universal Catalog) מאפשר לכם לגלות נכסי נתונים, לחפש מטא-נתונים, לאחזר פרטי רשומות ולנהל מוצרי נתונים. אתם יכולים לחבר לקוחות AI, כמו Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית, כדי לבסס את תהליכי העבודה של הנציגים על ההקשר של הקטלוג שלכם.

‫Model Context Protocol (‏MCP) הוא תקן שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים: בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הסטנדרטיים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים: הם פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע שנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

כותרות שנדרשות לפי מפרט ה-MCP, כמו כותרת גרסת הפרוטוקול וכותרות בקשה רגילות.
כותרות בהתאמה אישית שמוגדרות על ידי שרת ה-MCP. הכותרות האלה משתקפות בכותרות HTTP מסכימת הקלט של הכלי באמצעות המאפיין x-mcp-header. לדוגמה, שרת MCP יכול להגדיר כותרת מותאמת אישית כדי לציין את האזור או את מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

למידע נוסף על הארכיטקטורה של MCP, קראו את המפרט של MCP בגרסה 2026-07-28 ואת השינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לשרתי MCP מרוחקים של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

חיפוש פשוט ומרוכז
נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
הרשאה פרטנית
אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP מוסבר על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי הבקרה לאבטחה ולמשילות שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

לפני שמתחילים

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.
Enable the Dataplex 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

כשמפעילים את Dataplex API, שרת ה-MCP המרוחק של Knowledge Catalog מופעל באופן אוטומטי.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת ה-MCP של Knowledge Catalog, בקשו מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP של Knowledge Catalog:

לבצע קריאות API לכלי MCP: משתמש בכלי MCP (roles/mcp.toolUser)
גישה מלאה למשאבים של Knowledge Catalog, כולל רשומות, קבוצות של רשומות ומילוני מונחים: אדמין של Dataplex Catalog (roles/dataplex.catalogAdmin)
כדי לגשת למשאבים של מוצרי נתונים: עיינו בקטע התפקידים הנדרשים

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת ה-MCP של Knowledge Catalog. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP של Knowledge Catalog, נדרשות ההרשאות הבאות:

serviceusage.mcppolicy.get
serviceusage.mcppolicy.update
מפעיל קריאות לכלי MCP: mcp.tools.call

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

אימות והרשאה

שרת ה-MCP המרוחק של Knowledge Catalog משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לאימות בשרתי MCP.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.

אילו היקפי הרשאות של MCP OAuth נדרשים ל-Knowledge Catalog?

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מסוים מותר לבצע פעולה מסוימת במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

ב-Knowledge Catalog יש את היקפי ההרשאות הבאים של OAuth לכלי MCP:

URI של היקף ההרשאות ל-CLI של gcloud	תיאור
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.readonly`	היקף ההרשאות הזה מאפשר גישה רק לקריאת נתונים.
`https://www.googleapis.com/auth/dataplex.read-write`	היקף ההרשאות הזה מאפשר לקרוא ולשנות נתונים.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך קריאת API לכלי. רשימת היקפי ההרשאות שנדרשים ל-Knowledge Catalog מופיעה במאמר Dataplex API.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Knowledge Catalog

אפליקציות וסוכני AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף שרת MCP מרוחק או להתחבר אליו. בשרת ה-MCP של Knowledge Catalog, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

שם השרת: שרת MCP של Knowledge Catalog
כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה: https://dataplex.googleapis.com/mcp (ל-Discovery) או https://dataplex.googleapis.com/mcp/data-products (למוצרי נתונים)
תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את Google Cloud פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Knowledge Catalog.

‫URI של הפניה אוטומטית

באפליקציות מבוססות-אינטרנט ובחלק מהאפליקציות למחשב, צריך להוסיף לרשימת ההיתרים URI להפניה אוטומטית כשיוצרים מזהה לקוח וסוד לאימות. שרת ההרשאות משתמש בכתובות URI להפניה אוטומטית כדי לשלוח אסימונים לאפליקציה. במסמכי התיעוד של האפליקציה צריך לציין את כתובת ה-URI להפניה אוטומטית שבה צריך להשתמש. אי אפשר להשתמש בכתובות URI מותאמות אישית להפניה אוטומטית.

בקטע הנחיות ספציפיות ללקוח מוסבר איך להגדיר שרת MCP ולהתחבר אליו באפליקציות ספציפיות.

למידע כללי נוסף, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:

אילו כלי MCP יש ב-Knowledge Catalog?

במסמכי העזרה של Knowledge Catalog MCP מפורטים כלי ה-MCP שזמינים בשרת Knowledge Catalog MCP והתיאורים שלהם.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Knowledge Catalog. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Knowledge Catalog, יכול להיות שהערך יהיה mcp/data-products.
‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

תרחיש שימוש לדוגמה

תרחיש לדוגמה לשימוש בשרת MCP של Knowledge Catalog הוא איתור רשומות ב-Knowledge Catalog שתואמות לקריטריונים של החיפוש בפרויקט או בארגון שצוינו.

פרומפטים לדוגמה

"אני רוצה למצוא את כל מערכי הנתונים שקשורים ל-customer churn and retention בארגון שלי כדי לנתח את התנהגות הלקוחות"
"חפש את כל הטבלאות ב-BigQuery שקשורות ל-marketing campaigns בפרויקט marketing-analytics-prod"
"הצגת רשימה של כל מוצרי הנתונים ב-test-project שיש להם את מערך הנתונים test_dp כמשאב"
"איך אפשר לקבל גישה אל test_dp dataset באמצעות מוצרי נתונים"
"יצירת מוצר נתונים ב-test-project ב-us-central1. קוראים לו test-data-product ומשתמשים בכתובת cloudysanfrancisco@gmail.com בתור כתובת האימייל של הבעלים"
"הוספת קבוצת הגישה 'ניתוח נתונים' לנכס הנתונים test-data-asset ב-test-dp והקצאת התפקיד 'אדמין ב-BigQuery'"
"Get me the schema of the data asset test-asset in data product test-dp"

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, הוא מביא איתו סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתן להתאים אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל היא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב"הגנה מוגברת על המודל" כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת והרישום ביומן מופעל, התכונה מתעדת ביומן את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שבה Model Armor לא נתמך, יכול להיות שההתנהגות של ניתוב הקריאה תהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהיא תפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.
התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים?
להפעלת ה-API
בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

התקינו את ה-CLI של Google Cloud ואז היכנסו ל-CLI של gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם. אחרי שנכנסתם לחשבון, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:
```
gcloud init
```
מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ו Google Cloud שרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על קריאות ה-API לכלי והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות אבטחה מינימליות של הגנה מוגברת על המודל. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות לכלים של MCP והתשובות שלהם בפרויקט.

מגדירים את ההגנה המוגברת על המודל עם הסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה סינון או אכיפה.
‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של AI אחראי – תוכן מסוכן. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של הגנה מוגברת על המודל לתעבורת נתונים אל שרתי MCP וממנה, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שהגנה מוגברת על המודל משתלבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רף הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

חשבון המשתמש.
מאפייני כלים כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
שם השירות או שם הכלי.
מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות והרשאות גישה.