Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.
Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?
- Server MCP locali
- In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
- Server MCP remoti
- Viene eseguito sull'infrastruttura del servizio e offre un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client AI MCP e il server MCP. Per maggiori informazioni sull'architettura MCP, consulta la sezione Architettura MCP.
Stateless core
Con
MCP versione 2026-07-28,
MCP passa da un protocollo bidirezionale e stateful a un protocollo stateless.
Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere indirizzata utilizzando le intestazioni. Non è necessario
il handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché
ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere ulteriori informazioni richieste da uno strumento
tramite
richieste multi-round-trip (MRTR).
Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui le seguenti:
- Intestazioni richieste dalla specifica MCP, ad esempio l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
- Intestazioni personalizzate
definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP
dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà
x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare l'ID progetto o Google Cloud regione.
Per ulteriori informazioni sull'architettura MCP, consulta le specifiche e le modifiche principali della versione MCP 2026-07-28.
Per informazioni sul server MCP locale di Cloud Logging, consulta Server MCP di Cloud Logging su GitHub.
Google e server MCP Google Cloud remoti
Google e Google Cloud i server MCP remoti hanno le seguenti funzionalità e vantaggi:- Individuazione semplificata e centralizzata
- Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
- Autorizzazione granulare
- Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor
- Audit log centralizzato
Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.
Potresti voler utilizzare il server MCP locale di Cloud Logging per i seguenti motivi:
- Sviluppo e test locali
- Utilizzo offline di MCP
Per saperne di più su come utilizzare il nostro server MCP locale, consulta Server MCP di Cloud Logging. Le sezioni seguenti si applicano solo al server MCP remoto di Cloud Logging.
Prima di iniziare
-
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.
-
Abilita l'API Cloud Logging.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud Logging, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP di Cloud Logging:
-
Effettua chiamate allo strumento MCP:
MCP Tool User (
roles/mcp.toolUser) -
Utilizza gli strumenti MCP di Logging:
Amministratore Logging (
roles/logging.admin)
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud Logging. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per utilizzare il server MCP di Cloud Logging sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
Effettua chiamate allo strumento MCP:
mcp.tools.call
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Autenticazione e autorizzazione
Il server MCP remoto di Cloud Logging utilizza il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le Google Cloud identità sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.Il server MCP remoto di Logging accetta le chiavi API.
Consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
Ambiti OAuth MCP di Cloud Logging
OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un principal autenticato è autorizzato a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, leggi Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.
Cloud Logging ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:
| URI ambito per gcloud CLI | Descrizione |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/logging.admin |
Amministrare dati di log relativi al tuo Google Cloud progetto. |
https://www.googleapis.com/auth/logging.write |
Inviare dati di log relativi al progetto Google Cloud . |
Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata di strumenti. Per visualizzare un elenco degli ambiti richiesti per Cloud Logging, consulta Ambiti OAuth per l'API Cloud Logging.
Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Cloud Logging
Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.
Nella tua applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di Cloud Logging, inserisci le seguenti informazioni come richiesto:
| Campo | Valore |
|---|---|
| Nome del server | Server MCP di Cloud Logging |
| URL server o Endpoint | https://logging.googleapis.com/mcp |
| Trasporto | HTTP trasmissibile |
| Dettagli di autenticazione | A seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, il tuo ID client OAuth e il tuo segreto oppure l'identità e le credenziali di un agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi nei server MCP. |
| Ambito OAuth | L'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per connetterti al server MCP di Cloud Logging. |
Per indicazioni specifiche dell'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, vedi Indicazioni specifiche per il client.
Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:
Strumenti disponibili
Per visualizzare i dettagli sugli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP Cloud Logging, consulta il riferimento MCP di Cloud Logging.
Strumenti per le liste
Utilizza lo strumento di ispezione MCP per elencare gli strumenti o invia una
richiesta HTTP tools/list direttamente al server
MCP remoto di Cloud Logging. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: logging.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list"
}
Prompt di esempio
Di seguito sono riportati i prompt che puoi utilizzare per il server MCP di Cloud Logging:
- "Puoi elencare tutte le visualizzazioni di log nel bucket di log
my-bucket?" - "Mostra tutti i log critici delle ultime 24 ore."
- "Recupera le voci di log per l'istanza Compute Engine
web-serverdell'ultima ora." - "Mostra tutti i log degli ultimi 7 giorni che contengono un determinato account di servizio."
Configurazioni di sicurezza facoltative
MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.
Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.
Utilizzare Model Armor
Model Armor è un servizioGoogle Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia implementando l'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue norme di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.
Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.
Routing delle richieste MCP a Model Armor
Model Armor è disponibile in alcune regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione che Model Armor non supporta, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i diversi server MCP e potrebbe violare la conformità alla residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.Abilita Model Armor
Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.
Console
Abilita l'API Model Armor.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.
gcloud
Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:
Installa Google Cloud CLI, quindi accedi a gcloud CLI con la tua identità federata. Dopo aver eseguito l'accesso, inizializza Google Cloud CLI eseguendo il comando seguente:
gcloud init-
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Sostituisci
LOCATIONcon la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.
Configurare la protezione per i server MCP remoti di Google e Google Cloud
Per proteggere le chiamate e le risposte allo strumento MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che vengono applicati a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.
Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.
Vedi il seguente comando di esempio:
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"}]'
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud .
Tieni presente le seguenti impostazioni:
INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o l'applicazione.MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.
Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor
Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto a nessun traffico del server MCP di Google.
Le impostazioni di base di Model Armor e la configurazione generale possono influire su più di un solo MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.
Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri IAM
Identity and Access Management (IAM) le policy di negazione e le policy di autorizzazione ti aiutano a proteggere Google Cloud i server Google MCP.
Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:
- Il soggetto principale.
- Proprietà dello strumento come l'attributo di sola lettura.
- Il nome del servizio o dello strumento.
- L'ID client OAuth dell'applicazione.
Per saperne di più, consulta Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.
Passaggi successivi
- Leggi la documentazione di riferimento su MCP di Cloud Logging.
- Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.