Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, leurs ressources et leurs prompts pour effectuer des actions et obtenir des données mises à jour à partir de leur service backend.
Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?
- Serveurs MCP locaux
- S'exécutent généralement sur votre machine locale et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.
- Serveurs MCP distants
- S'exécutent sur l'infrastructure du service et proposent un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la section Architecture MCP.
Serveurs MCP Google et Google Cloud distants
Les serveurs MCP Google et Google Cloud distants présentent les fonctionnalités et avantages suivants :- Découverte centralisée et simplifiée
- Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés
- Autorisations précises
- Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
- Journalisation d'audit centralisée
Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez la présentation des serveurs MCP Google Cloud.
Avant de commencer
-
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.
Enable the Policy Analyzer API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. 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.
Rôles requis
Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP de Policy Analyzer, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP de Policy Analyzer :
- Lecteur d'éléments Cloud (
roles/cloudasset.viewer) -
Pour analyser les stratégies avec des rôles IAM personnalisés :
Lecteur de rôle (
roles/iam.roleViewer) -
Pour utiliser la Google Cloud CLI afin d'analyser les stratégies:
Consommateur Service Usage (
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer) -
Pour effectuer des appels d'outils MCP:
Utilisateur de l'outil MCP (
roles/mcp.toolUser)
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.
Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP de Policy Analyzer. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :
Autorisations requises
Vous devez disposer des autorisations suivantes pour utiliser le serveur MCP de Policy Analyzer :
-
cloudasset.assets.analyzeIamPolicy -
cloudasset.assets.searchAllResources -
cloudasset.assets.searchAllIamPolicies -
Pour analyser les stratégies avec des rôles IAM personnalisés :
iam.roles.get -
Pour utiliser la Google Cloud CLI afin d'analyser les stratégies :
serviceusage.services.use -
Pour effectuer des appels d'outils MCP :
mcp.tools.call
Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Authentification et autorisation
Le serveur MCP distant de Policy Analyzer utilise le protocole OAuth 2.0 avec la gestion de l'authentification et des accès (IAM) pour l'authentification et l'autorisation. Toutes Google Cloud les identités sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.Le serveur MCP distant de Policy Analyzer n'accepte pas les clés API.
Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez la section S'authentifier auprès des serveurs MCP.
Champs d'application OAuth du MCP de Policy Analyzer
OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 dans Google, consultez la page Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.
Policy Analyzer dispose des champs d'application OAuth suivants pour les outils MCP :
| URI du champ d'application pour la gcloud CLI | Description |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/cloudasset |
Consultez, modifiez, configurez et supprimez vos données d'inventaire des éléments cloud, et voyez l'adresse e-mail de votre compte Google. |
Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des champs d'application requis pour Policy Analyzer, consultez la section Champs d'application OAuth pour l'API Policy Analyzer.
Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP de Policy Analyzer
Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application ne figure pas dans les conseils spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à la plupart des applications.
Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter un serveur MCP distant ou de vous y connecter. Pour le serveur MCP de Policy Analyzer, saisissez les informations suivantes, si nécessaire :
- Nom du serveur : serveur MCP de Policy Analyzer
- URL du serveur ou Point de terminaison :
https://cloudasset.googleapis.com/mcp - Transport: HTTP
- Informations d'authentification : selon la méthode d'authentification souhaitée, vous pouvez saisir vos Google Cloud identifiants, votre ID client OAuth et votre code secret, ou une identité et des identifiants d'agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez la section S'authentifier auprès des serveurs MCP.
- Champ d'application OAuth : pour accéder au serveur MCP de Policy Analyzer, utilisez le champ d'application OAuth 2.0
https://www.googleapis.com/auth/cloudasset
Pour obtenir des conseils spécifiques à l'application sur la configuration et la connexion au serveur MCP, consultez la section Conseils spécifiques au client.
Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :
URI de redirection
Pour les applications Web et certaines applications de bureau, vous devez autoriser une URI de redirection lorsque vous créez un ID client et un code secret pour l'authentification. Les URI de redirection sont utilisées par le serveur d'autorisation pour envoyer des jetons à votre application. La documentation de votre application doit spécifier l'URI de redirection que vous devez utiliser. Les URI de redirection personnalisées ne sont pas acceptées.
Outils disponibles
Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP de Policy Analyzer, consultez la documentation de référence du MCP de Policy Analyzer.
Répertorier les outils
Utilisez l'inspecteur MCP pour répertorier les outils ou envoyez une
tools/list requête HTTP directement au serveur MCP distant
de Policy Analyzer. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: cloudasset.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list"
}
Exemples de cas d'utilisation
Le serveur MCP de Policy Analyzer permet à votre agent d'analyser et d'auditer les chemins d'accès IAM. Voici des exemples de cas d'utilisation du serveur MCP de Policy Analyzer :
| Cas d'utilisation | Exemples d'invites |
|---|---|
| Analyse des stratégies d'autorisation IAM dans un champ d'application donné pour répondre aux questions sur qui peut accéder à quoi | "Générer un rapport complet de toutes les identités qui peuvent supprimer des ensembles de données BigQuery n'importe où dans le projet data-analytics-prod" |
| Exportation des résultats d'une analyse de stratégie vers un ensemble de données BigQuery ou un bucket Cloud Storage spécifié | "Exporter cette analyse vers la table BigQuery audit-project:iam_analysis.bq_deleters Veillez à développer les appartenances aux groupes pour lesquels je dispose d'autorisations d'affichage." |
Configurations de sécurité facultatives
Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques, Google Cloud propose des paramètres par défaut et des stratégies personnalisables afin de contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre Google Cloud organisation ou votre projet.
Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance du MCP, consultez la section Sécurité de l'IA.
Utiliser Model Armor
Model Armor est un Google Cloud service conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il fonctionne en analysant de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, en protégeant contre divers risques et en favorisant les pratiques d'IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou chez des fournisseurs de cloud externes, Model Armor peut vous aider à éviter les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à assurer la conformité et à appliquer vos stratégies de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre environnement d'IA diversifié.
Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation, il enregistre l'intégralité de la charge utile. Cela peut exposer des informations sensibles dans vos journaux.
Routage des requêtes MCP vers Model Armor
Le serveur MCP de Policy Intelligence utilise le routage interjuridictionnel. Lorsque vous activez Model Armor, le serveur MCP envoie toutes les requêtes à Model Armor pour analyse. Le routage interjuridictionnel peut enfreindre les engagements de conformité existants en matière de résidence des données pour les données en cours d'utilisation et en transit. Pour en savoir plus sur le comportement des autres serveurs MCP, consultez la section Produits compatibles avec Model Armor.
Activer Model Armor
Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.
Console
Activez l'API Model Armor.
Rôles requis pour activer les API
Pour activer les API, vous avez besoin de l'autorisation
serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez obtenir cette autorisation via le rôle Administrateur d'utilisation du service (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.
gcloud
Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :
Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à la gcloud CLI avec votre identité fédérée. Après vous être connecté, initialisez la Google Cloud CLI en exécutant la commande suivante :
gcloud init-
Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Remplacez
LOCATIONpar la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.
Configurer la protection pour les serveurs MCP Google et Google Cloud distants
Pour protéger vos appels et réponses d'outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble cohérent de filtres à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.
Configurez un paramètre de plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez la section Configurer les paramètres de plancher Model Armor settings.
Consultez l'exemple de commande suivant :
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"}]'
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.
Notez les paramètres suivants :
INSPECT_AND_BLOCK: type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les prompts et les réponses qui correspondent aux filtres.ENABLED: paramètre qui active un filtre ou une application.MEDIUM_AND_ABOVE: niveau de confiance pour les paramètres de filtre IA responsable - Dangereux. Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez la section Niveaux de confiance de Model Armor.
Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor
Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de plancher du projet, exécutez la commande suivante :
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Remplacez PROJECT_ID par l' Google Cloud ID du projet. Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de plancher de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.
Les paramètres de plancher et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur plus que le MCP. Étant donné que Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de plancher peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans le MCP.
Contrôler l'utilisation du MCP avec les stratégies de refus du Identity and Access Management
Les stratégies de refus et d'autorisation du Identity and Access Management (IAM) vous aident à sécuriser Google Cloud les serveurs MCP et Google.
Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des stratégies de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :
- Le compte principal.
- Les propriétés de l'outil, telles que l'attribut en lecture seule.
- Le nom du service ou de l'outil.
- L'ID client OAuth de l'application.
Pour en savoir plus, consultez la section Contrôler l'utilisation du MCP avec la gestion de l'authentification et des accès.
Étape suivante
- Consultez la documentation de référence du MCP de Policy Analyzer.
- En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud.