O Google usa tecnologia de IA na tradução de conteúdos para seu idioma de preferência. As traduções com IA podem ter erros.

Usar o servidor MCP remoto do Cloud Run

O servidor MCP remoto do Cloud Run é ativado quando você ativa a API Cloud Run Admin.

O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais: Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.
Servidores MCP remotos: Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Para informações sobre o servidor MCP local do Cloud Run, consulte Servidor MCP do Cloud Run no GitHub.

Servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Os servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud têm os seguintes recursos e benefícios:

Descoberta simplificada e centralizada
Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
Autorização detalhada
Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
Registro de auditoria centralizado

Para informações sobre outros servidores MCP e controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Talvez você queira usar o servidor MCP local do Cloud Run pelos seguintes motivos:

Desenvolvimento e teste locais
Uso off-line do MCP

Antes de começar

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.
ativar a API Cloud Run;
Funções necessárias para ativar APIs
Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.
Ativar a API

Instale e inicialize a CLI gcloud.
Atualize os componentes:
```
gcloud components update
```

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias a fim de usar o servidor MCP do Cloud Run, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Cloud Run:

Criar serviços do Cloud Run: Desenvolvedor do Cloud Run (roles/run.developer)
Executar operações como a conta de serviço: Usuário da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser)
Acesse o repositório do Artifact Registry da imagem de contêiner implantada: Leitor do Artifact Registry (roles/artifactregistry.reader)
Use uma conta de serviço entre projetos para implantar um serviço: Criador do token da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)
Fazer chamadas de ferramentas do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do Cloud Run. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para usar o servidor MCP do Cloud Run:

Faça chamadas de ferramentas do MCP: mcp.tools.call
Receber solicitações do Cloud Run: run.prompts.get
Liste os serviços do Cloud Run: run.services.list
Crie novos serviços do Cloud Run: run.services.create
Faça o download da imagem do contêiner do serviço do Cloud Run: artifactregistry.repositories.downloadArtifacts

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Para uma lista de papéis e permissões do IAM associados ao Cloud Run, consulte Papéis do IAM do Cloud Run e Permissões do IAM do Cloud Run. Se o serviço do Cloud Run interage com APIs doGoogle Cloud , como as bibliotecas de cliente do Cloud, consulte o guia de configuração de identidade de serviço. Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte permissões de implantação e gerenciar acesso.

Autenticação e autorização

O servidor MCP remoto do Cloud Run usa o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O servidor MCP remoto do Cloud Run não aceita chaves de API.

Recomendamos que você crie uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP para que o acesso aos recursos possa ser controlado e monitorado. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

Escopos do OAuth do MCP no Cloud Run

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Cloud Run tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

URI de escopo para a CLI gcloud	Descrição
`https://www.googleapis.com/auth/run.readonly`	Permite o acesso apenas para leitura de dados.
`https://www.googleapis.com/auth/run`	Permite acesso para ler e modificar dados.

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista dos escopos necessários para o Cloud Run, consulte a API Cloud Run Admin.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do Cloud Run

Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP do Cloud Run, insira as seguintes informações, conforme necessário:

Nome do servidor: servidor MCP do Cloud Run
URL do servidor ou Endpoint: https://run.googleapis.com/mcp ou https://run.REGION.rep.googleapis.com/mcp (prévia)
Transporte: HTTP
Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID do cliente e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário adicionar à lista de permissões um URI de redirecionamento ao criar um ID do cliente e um secret para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são aceitos.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas do cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Cloud Run, consulte a referência do MCP do Cloud Run.

Exemplos de casos de uso

Confira a seguir exemplos de casos de uso para o servidor MCP do Cloud Run:

Permitir que um agente implante um serviço do Cloud Run em um projeto.
Permita que um agente implante apps codificados com vibe no Cloud Run a partir do código fonte ou de um arquivo ZIP.
Confira uma lista de serviços e detalhes do serviço do Cloud Run por nome, projeto e região.
Implante um serviço da Web público ou privado do Cloud Run de uma imagem Docker pré-criada do Artifact Registry ou do Docker Hub com um conjunto de variáveis de ambiente específicas para um projeto e uma região.

Exemplos de comandos

Use os exemplos de comandos a seguir para receber informações sobre os serviços do Cloud Run e analisar os registros de serviço do Cloud Run:

Implante um serviço privado do Cloud Run chamado SERVICE_NAME da imagem Docker us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello no projeto PROJECT_ID.
"Liste os serviços no projeto PROJECT_ID."
"Encontre os detalhes de um serviço que implantei no projeto PROJECT_ID usando o servidor MCP na região REGION."

Nos comandos, substitua o seguinte:

SERVICE_NAME: o nome do serviço do Cloud Run
PROJECT_ID: o Google Cloud ID do projeto
REGION: o nome da região.

Usar o comando `/deploy`

Use o comando /deploy para implantar rapidamente um serviço do Cloud Run usando o servidor MCP do Cloud Run. Talvez seja necessário navegar pelo menu do chatbot para encontrar a ferramenta ou o comando necessário.

Para implantar o diretório de trabalho atual no Cloud Run, execute o comando /deploy a seguir:
```
/deploy SERVICE_NAME \
  --project PROJECT_ID \
  --region REGION \
```
Substitua:
- SERVICE_NAME: o nome do serviço do Cloud Run
- PROJECT_ID: o Google Cloud ID do projeto
- REGION: o nome da região.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Console

Ative a API Model Armor.
Funções necessárias para ativar APIs
Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.
Ativar a API
Selecione o projeto em que você quer ativar o Model Armor.

gcloud

Antes de começar, siga estas etapas usando a Google Cloud CLI com a API Model Armor:

Instale a Google Cloud CLI e faça login na CLI gcloud com sua identidade federada. Depois de fazer login, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando:
```
gcloud init
```
Execute o comando a seguir para definir o endpoint de API do serviço Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Substitua LOCATION pela região em que você quer usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos e do Google Google Cloud

Para ajudar a proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a limpeza da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma restrição.
MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores do Google MCP com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas deste projeto ao tráfego de qualquer servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações mínimas podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores Google Cloud e do Google MCP.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

O principal.
Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
O nome do serviço ou da ferramenta.
O ID do cliente OAuth do aplicativo.

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir

Leia a documentação de referência do MCP do Cloud Run.
Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.