Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung von Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder ‑Agenten mit externen Datenquellen. Mit MCP-Servern können Sie die Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten aus dem 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 Standard-Ein- und Ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
- Remote-MCP-Server
- Auf der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bietet einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.
Zustandsloser Kern
Mit MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll.
Jede MCP-Anfrage ist selbstbeschreibend 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 _meta-Parameter enthält. MCP-Server können zusätzliche Informationen, die für ein Tool erforderlich sind, über MRTR-Anfragen (Multi-Round-Trip Requests) anfordern.
Damit Anfragen weitergeleitet und verarbeitet werden können, ohne dass der Anfragetext geparst werden muss, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:
- Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und die Standardanfrageheader.
- Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs
x-mcp-headerin HTTP-Header aus dem Eingabeschema des Tools 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 der MCP-Version 2026-07-28.
Informationen zum lokalen MCP-Server für Cloud Logging finden Sie unter Cloud Logging MCP server on GitHub.
Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server
Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server bieten folgende Funktionen und Vorteile:- Vereinfachte, zentrale Suche
- 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 Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die für Google Cloud-MCP-Server verfügbar sind, finden Sie unter Google Cloud-MCP-Server – Übersicht.
Es gibt folgende Gründe, den lokalen MCP-Server von Cloud Logging zu verwenden:
- Lokale Entwicklung und Tests
- Offline-Nutzung von MCP
Weitere Informationen zur Verwendung unseres lokalen MCP-Servers finden Sie unter Cloud Logging MCP-Server. Die folgenden Abschnitte gelten nur für den Remote-MCP-Server von Cloud Logging.
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
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.
-
Cloud Logging API aktivieren
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
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 Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen
Erforderliche Rollen
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Cloud Logging MCP-Server verwenden möchten, um die erforderlichen Berechtigungen dafür zu erhalten:
-
MCP-Tool-Aufrufe ausführen:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
Logging MCP-Tools verwenden:
Logging Admin (
roles/logging.admin)
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 Cloud Logging MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:
Erforderliche Berechtigungen
Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Cloud Logging MCP-Server 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 Cloud Logging 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.Der Remote-MCP-Server für Logging akzeptiert API-Schlüssel.
Wir empfehlen, eine separate Identität für Kundenservicemitarbeiter zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern.
OAuth-Bereiche für Cloud Logging MCP
OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifiziertes Hauptkonto autorisiert 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.
Für Cloud Logging sind die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools verfügbar:
| Bereichs-URI für die gcloud CLI | Beschreibung |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin |
Protokolldaten für Ihr Google Cloud -Projekt verwalten. |
https://www.googleapis.com/auth/logging.write |
Protokolldaten für Ihr Google Cloud -Projekt einreichen |
Möglicherweise sind zusätzliche Bereiche für die Ressourcen erforderlich, auf die während eines Tool-Aufrufs zugegriffen wird. Eine Liste der für Cloud Logging erforderlichen Bereiche finden Sie unter OAuth-Bereiche für die Cloud Logging API.
MCP-Client für die Verwendung des Cloud Logging-MCP-Servers konfigurieren
KI-Anwendungen und ‑Agents 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 aus 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 Cloud Logging MCP-Server die folgenden Informationen nach Bedarf ein:
| Feld | Wert |
|---|---|
| Server name | Cloud Logging-MCP-Server |
| Server-URL oder Endpunkt | https://logging.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 Secret oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Authentifizierung bei MCP-Servern. |
| OAuth-Bereich | Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie beim Herstellen einer Verbindung zum Cloud Logging-MCP-Server verwenden möchten. |
Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Herstellen einer Verbindung zum MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.
Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Verfügbare Tools
Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Cloud Logging-MCP-Server finden Sie in der Cloud Logging-MCP-Referenz.
Tools für Listen
Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Cloud Logging. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: logging.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list"
}
Prompt-Beispiele
Hier sind einige Prompts, die Sie für den Cloud Logging MCP-Server verwenden können:
- „Can you list all log views in the log bucket?“ (Kannst du alle Logansichten im Log-Bucket
my-bucketauflisten?) - „Show all critical logs from the last 24 hours.“ (Zeige alle kritischen Logs der letzten 24 Stunden.)
- „Rufe die Logeinträge für die Compute Engine-Instanz
web-serveraus der letzten Stunde ab.“ - „Show all logs from the last 7 days that contain a certain service account.“ (Zeige alle Logs der letzten 7 Tage an, die ein bestimmtes Dienstkonto enthalten.)
Optionale Sicherheitskonfigurationen
MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen möglich ist. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud -Organisation oder Ihrem -Projekt steuern können.
Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.
Model Armor verwenden
Model Armor ist einGoogle Cloud Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu unterstützen. 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 Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.
Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.
MCP-Anfragenrouting an 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 der Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und in Transit 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
Die Model Armor API aktivieren
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
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 Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von RollenWählen Sie das Projekt aus, für das Sie Model Armor aktivieren möchten.
gcloud
Führen Sie zuerst die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus:
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
LOCATIONdurch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.
Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren
Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.
Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.
Hier ein Beispielbefehl:
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, die einen Filter oder die Erzwingung ermöglicht.MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern. Niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Vertrauenswürdigkeitsstufen für Model Armor.
Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren
Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:
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 Google Cloud Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den gesamten Google MCP-Server-Traffic an.
Die Mindesteinstellungen für Model Armor und die allgemeine Konfiguration können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf die Traffic-Analyse und Sicherheitsfunktionen aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.
MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern
IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) und Zulassungsrichtlinien helfen Ihnen, Google Cloud und Google MCP-Server zu schützen.
Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf den folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:
- Der Auftraggeber.
- Tool-Attribute wie das schreibgeschützte Attribut.
- 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.