Model Context Protocol (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות ה-Backend שלהם.
מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?
- שרתי MCP מקומיים
- בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.
- שרתי MCP מרוחקים
- פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.
ליבה בלי שמירת מצב
בגרסה MCP version 2026-07-28, פרוטוקול ה-MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב לפרוטוקול ללא שמירת מצב.
כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך ב-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 על ידי כלי מסוים באמצעות בקשות מרובות הלוך ושוב (MRTR).
כדי שנוכל לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, צריך לכלול כמה כותרות של MCP, כולל הכותרות הבאות:
- כותרות שנדרשות לפי המפרט של MCP, כמו כותרת גרסת הפרוטוקול וכותרות בקשה רגילות.
- כותרות מותאמות אישית שמוגדרות על ידי שרת ה-MCP. הכותרות האלה משוכפלות לכותרות HTTP
מסכימת הקלט של הכלי באמצעות המאפיין
x-mcp-header. לדוגמה, שרת MCP יכול להגדיר כותרת מותאמת אישית כדי לציין את Google Cloud האזור או מזהה הפרויקט.
מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט של MCP גרסה 2026-07-28 ובשינויים העיקריים.
מידע על שרת MCP מקומי של Cloud Logging זמין בשרת MCP של Cloud Logging ב-GitHub.
Google ושרתי MCP מרוחקים Google Cloud
לשרתי MCP מרוחקים של Google Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:- גילוי פשוט ומרכזי
- נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
- הרשאות פרטניות
- אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
- רישום מרכזי ביומן הביקורת
מידע על שרתים אחרים של MCP ועל אמצעי אבטחה ובקרה שזמינים לשרתים של Google Cloud MCP מופיע במאמר סקירה כללית על שרתים של Google Cloud MCP.
יכול להיות שתרצו להשתמש בשרת MCP מקומי של Cloud Logging מהסיבות הבאות:
- פיתוח ובדיקה באופן מקומי
- שימוש בכלי MCP במצב אופליין
מידע נוסף על השימוש בשרת MCP מקומי זמין במאמר שרת MCP של Cloud Logging. הקטעים הבאים רלוונטיים רק לשרת MCP מרוחק של Cloud Logging.
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 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.
-
מפעילים את Cloud Logging API.
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה
serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
התפקידים הנדרשים
כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת Cloud Logging MCP, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת Cloud Logging MCP:
-
ביצוע קריאות לכלי ה-MCP:
משתמש בכלי ה-MCP (
roles/mcp.toolUser) -
שימוש בכלי MCP של Logging:
Logging Admin (
roles/logging.admin)
להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.
התפקידים המוגדרים מראש כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת MCP של Cloud Logging. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:
ההרשאות הנדרשות
כדי להשתמש בשרת Cloud Logging MCP, נדרשות ההרשאות הבאות:
-
ביצוע 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 Cloud Logging משתמש בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולמתן הרשאות. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.שרת ה-MCP המרוחק של Logging מקבל מפתחות API.
אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים באמצעות כלי MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
היקפי הרשאות OAuth של Cloud Logging MCP
ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לגורם מאומת יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 לגישה ל-Google APIs.
לכלי MCP ב-Cloud Logging יש את היקפי ההרשאות הבאים של OAuth:
| URI של היקף ל-CLI של gcloud | תיאור |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin |
ניהול נתוני יומן עבור Google Cloud הפרויקט. |
https://www.googleapis.com/auth/logging.write |
שליחת נתוני יומן עבור Google Cloud הפרויקט. |
יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך הפעלת כלי. רשימת היקפי ההרשאות שנדרשים ל-Cloud Logging מופיעה במאמר היקפי OAuth ל-Cloud Logging API.
הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת MCP של Cloud Logging
אפליקציות וסוכנים מבוססי-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 או להתחבר לשרת MCP מרוחק. בשרת ה-MCP של Cloud Logging, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:
| שדה | ערך |
|---|---|
| שם השרת | שרת MCP של Cloud Logging |
| כתובת URL של השרת או נקודת קצה | https://logging.googleapis.com/mcp |
| תחבורה | Streamable HTTP |
| פרטי האימות | בהתאם לשיטת האימות שרוצים להשתמש בה, אפשר להזין את פרטי הכניסה Google Cloud , את מזהה הלקוח ואת סוד הלקוח ב-OAuth, או את הזהות ופרטי הכניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP. |
| היקף הרשאות OAuth | היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת Cloud Logging MCP. |
הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה וחיבור לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.
הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:
כלים זמינים
כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים והתיאורים שלהם לשרת MCP של Cloud Logging, אפשר לעיין בהפניה ל-MCP של Cloud Logging.
כלים ליצירת רשימות
אפשר להשתמש בכלי הבדיקה של MCP כדי להציג רשימה של כלים, או לשלוח בקשת HTTP tools/list ישירות לשרת MCP מרוחק של Cloud Logging. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: logging.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list"
}
פרומפטים לדוגמה
אלה הנחיות שאפשר להשתמש בהן בשרת MCP של Cloud Logging:
- "Can you list all log views in the log bucket
my-bucket?" (תציג את כל תצוגות היומן בדלי היומןmy-bucket) - "Show all critical logs from the last 24 hours" (הצגת כל היומנים הקריטיים מ-24 השעות האחרונות).
- "Retrieve the log entries for the Compute Engine instance
web-serverfrom the past hour." - "הצגת כל היומנים מ-7 הימים האחרונים שמכילים חשבון שירות מסוים".
הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות
השימוש ב-MCP כרוך בסיכוני אבטחה חדשים ובשיקולים חדשים, בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Google Cloud.
מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.
שימוש בהגנה מוגברת על המודל
Model Armor הואGoogle Cloud שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הכלי פועל על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים מסוג LLM, ומגן מפני סיכונים שונים. הוא גם תומך בשיטות עבודה מומלצות בתחום ה-AI האחראי. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.
כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. הפעולה הזו עלולה לחשוף מידע רגיש ביומני הרישום.
ניתוב בקשות של MCP אל Model Armor
Model Armor זמין באזורים מסוימים. כש-Model Armor מופעל ואתם משתמשים בשרת MCP בתחום שיפוט ש-Model Armor לא תומך בו, יכול להיות שהתנהגות הניתוב של השיחה תהיה שונה עבור שרתי MCP שונים, ושהיא תפגע בתאימות של נתוני השימוש והנתונים במעבר לדרישות של שמירת נתונים. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP בודדים זמין במאמר בנושא הגנה מוגברת על המודל: מוצרים נתמכים.הפעלת הגנה מוגברת על המודל
כדי להשתמש בהגנה מוגברת על המודל, צריך להפעיל קודם את ממשקי ה-API של הגנה מוגברת על המודל.
המסוף
מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API.
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה
serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידיםבוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את הגנה מוגברת על המודל.
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 קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
מחליפים את
LOCATIONבאזור שבו רוצים להשתמש בהגנה מוגברת על המודל.
הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי Google Cloud MCP מרוחקים
כדי להגן על השיחות עם כלי ה-MCP והתגובות שלו, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת בסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.
הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-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 מסנן או אכיפה. -
MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'AI אחראי – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של הגנה מוגברת על המודל.
השבתת סריקת תעבורת נתונים של MCP באמצעות הגנה מוגברת על המודל
כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor, על סמך הגדרות הרצפה 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 אבטחה מינימליות של הפרויקט הזה על תעבורת נתונים של שרת MCP.
ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הבסיס 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 ומדיניות ההרשאות של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח Google Cloud שרתים של Google MCP.
אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ומדיניות ניהול בהתאמה אישית, על ידי מתן או דחייה של גישה על סמך הקריטריונים הבאים:
- החשבון הראשי.
- מאפייני כלי כמו מאפיין הקריאה בלבד.
- שם השירות או שם הכלי.
- מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.
מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות וגישה.