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使用 Secure Source Manager MCP 服务器

本文档介绍了如何使用 Secure Source Manager 远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器连接到 AI 应用，包括 Antigravity、ChatGPT、Claude 以及您正在开发的自定义应用。借助 Secure Source Manager 远程 MCP 服务器，您的 AI 应用和编码辅助工具可以直接与源代码库、分支保护规则、问题和拉取请求进行交互。当您启用 Secure Source Manager API 时，Secure Source Manager 远程 MCP 服务器也会启用。

Model Context Protocol (MCP) 规范了大语言模型 (LLM) 以及 AI 应用或智能体与外部数据源的连接方式。借助 MCP 服务器，您可以使用其工具、资源和提示来执行操作，并从其后端服务获取更新后的数据。

本地 MCP 服务器和远程 MCP 服务器有何区别？

本地 MCP 服务器: 通常在本地机器上运行，并使用标准输入和输出流 (stdio) 在同一设备上的服务之间进行通信。
远程 MCP 服务器: 在服务的基础设施上运行，并向 AI 应用提供 HTTP 端点，以便 AI MCP 客户端与 MCP 服务器之间进行通信。如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 架构。

无状态核心

在 MCP 版本 2026-07-28 中，MCP 从双向有状态协议更改为无状态协议。每个 MCP 请求都是自描述的，可以使用标头进行路由。不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id，因为每个请求都包含 HTTP 标头或 _meta 参数中所需的所有信息。MCP 服务器可以通过多轮请求 (MRTR) 请求工具所需的其他信息。

为了在不解析请求正文的情况下帮助路由和处理请求，需要一些 MCP 标头，包括：

MCP 规范要求的标头，例如协议版本标头和标准请求标头。
由 MCP 服务器定义的自定义标头。这些标头会使用 x-mcp-header 属性从工具的输入架构镜像到 HTTP 标头。例如，MCP 服务器可能会定义一个自定义标头，用于指定 Google Cloud 区域或项目 ID。

如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 版本 2026-07-28 规范和主要变更。

Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器

Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器具有以下功能和优势：

简化、集中的发现
托管式全球或区域 HTTP 端点
细粒度授权
可选的提示和回答安全性，由 Model Armor 提供保护
集中式审核日志记录

如需了解其他 MCP 服务器以及 Google Cloud MCP 服务器可用的安全和治理控制措施，请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览。

准备工作

您必须先创建 Secure Source Manager 实例和代码库，然后才能使用 Secure Source Manager MCP 服务器。如需查看相关说明，请参阅创建实例和创建代码库。

所需的角色

如需获得使用 Secure Source Manager MCP 服务器所需的权限，请让管理员向您授予您要使用 Secure Source Manager MCP 服务器的项目、实例和代码库的以下 IAM 角色：

进行 MCP 工具调用：MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
访问实例：Secure Source Manager Instance Accessor (roles/securesourcemanager.instanceAccessor)
读取代码库和拉取请求：Secure Source Manager Repo Reader (roles/securesourcemanager.repoReader)
创建拉取请求和评论：Secure Source Manager Repo Writer (roles/securesourcemanager.repoWriter)
管理代码库和分支规则：Secure Source Manager Repo Admin (roles/securesourcemanager.repoAdmin)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

这些预定义角色包含使用 Secure Source Manager MCP 服务器所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：

所需权限

如需使用 Secure Source Manager MCP 服务器，您需要拥有以下权限：

进行 MCP 工具调用： mcp.tools.call

您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

身份验证和授权

Secure Source Manager 远程 MCP 服务器使用 OAuth 2.0 协议和 Identity and Access Management (IAM) 进行身份验证和授权。支持所有 Google Cloud 身份用于向 MCP 服务器进行身份验证。

Secure Source Manager MCP 服务器需要一个主账号来进行 Identity and Access Management (IAM) 控制，并且不接受 API 密钥。我们建议您为使用 MCP 工具的智能体创建单独的身份，以便控制和监控对资源的访问。

如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。

Secure Source Manager MCP OAuth 范围

OAuth 2.0 使用范围和凭证来确定经过身份验证的主账号是否有权对资源执行特定操作。如需详细了解 Google 的 OAuth 2.0 范围，请参阅使用 OAuth 2.0 访问 Google API。

Secure Source Manager 具有以下 MCP 工具 OAuth 范围：

Google Cloud CLI 的范围 URI	说明
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	拥有对所有 Google Cloud 资源的完整访问权限。

在工具调用期间访问的资源可能需要额外的权限。如需查看 Secure Source Manager 所需的角色和权限列表，请参阅使用 IAM 进行访问权限控制。

将 MCP 客户端配置为使用 Secure Source Manager MCP 服务器

Claude 或 Antigravity 等 AI 应用和智能体可以实例化连接到单个 MCP 服务器的 MCP 客户端。一个 AI 应用可以有多个连接到不同 MCP 服务器的客户端。如果您的应用未在客户端专用指南中列出，则可以使用以下信息从大多数应用进行连接。

服务器名称：Secure Source Manager MCP 服务器
服务器网址或端点：Secure Source Manager MCP 服务器仅支持区域级端点。使用实例位置的区域端点：https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp，其中 LOCATION 是实例所在的受支持区域。
传输：可流式传输的 HTTP
身份验证详细信息：您可以根据所需的身份验证方式，输入 Google Cloud 凭证、OAuth 客户端 ID 和密钥，或代理身份和凭证。如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。
OAuth 范围：连接到 Secure Source Manager MCP 服务器时要使用的 OAuth 2.0 范围。

工具集端点

Secure Source Manager MCP 服务器提供专用工具集端点，以便您限制向 AI 智能体公开的工具：

代码审核： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/code_review
拉取请求： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/pull_request
分支规则： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/branch_rule
代码库： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/repository
实例： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/instance
钩子： https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/hook

如需了解有关设置和连接到 MCP 服务器的应用专属指南，请参阅客户端专属指南。

如需了解更一般的指南，请参阅以下资源：

可用工具

如需查看 Secure Source Manager MCP 服务器的可用 MCP 工具的详细信息及其说明，请参阅 Secure Source Manager MCP 参考文档。

列出工具

使用 MCP 检查器列出工具，或直接向 Secure Source Manager 远程 MCP 服务器发送 tools/list HTTP 请求。tools/list 方法不需要进行身份验证。

curl -X POST https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

替换以下内容：

TOOLSET_ENDPOINT：服务名称后面的 MCP 端点的其余部分。例如，对于 Secure Source Manager，这可能是 mcp/toolset-name。
MCP_PROTOCOL_VERSION：MCP 协议版本。例如 2026-07-28。

应用场景示例

将 AI 智能体或 IDE 助理连接到 Secure Source Manager MCP 服务器后，您可以使用自然语言检查源代码库、自动执行拉取请求工作流以及管理治理规则。

您可以在以下应用场景中使用 Secure Source Manager MCP 服务器：

自动执行代码审核和管理拉取请求：让 AI 智能体检查开放的拉取请求、分析修改后的文件和差异，以及创建、解决或批量提交针对特定行的审核评论。
管理代码库和实例：检索代码库详细信息、检查 Secure Source Manager 实例，或在整个组织中创建和配置源代码库。
检查和配置分支治理和 webhook：查询、创建或更新分支保护规则，以在关键分支上强制执行安全政策，或管理用于 CI/CD 集成的代码库 webhook。

示例提示

以下是您可以与关联的 AI 应用搭配使用的示例提示：

查看拉取请求和差异：“列出代码库 my-repo 中的所有未完成拉取请求，并总结 PR #12 中修改的文件和差异。”
提交代码审核评论：“在拉取请求 #12 中 auth.go 的第 45 行添加一条审核评论，建议改进错误处理。”
检查分支保护：“显示代码库 my-repo 中 main 分支的分支保护规则。”
配置分支治理：“为代码库 my-repo 创建分支保护规则，要求在合并到 main 之前获得批准。”
检查代码库和实例：“列出实例 my-instance 中的所有 Secure Source Manager 代码库并显示其详细信息。”

可选的安全和防护配置

由于 MCP 工具可执行各种操作，因此 MCP 会引发新的安全风险和注意事项。为了最大限度地降低这些风险并进行管理，Google Cloud 提供了默认设置和可自定义的政策，用于控制 MCP 工具在 Google Cloud组织或项目中的使用。

如需详细了解 MCP 安全性和治理，请参阅 AI 安全性。

使用 Model Armor

Model Armor 是一项Google Cloud 服务，旨在增强 AI 应用的安全性。它通过主动筛选 LLM 提示和回答来防范各种风险，并支持 Responsible AI 实践。无论您是在云环境还是外部云服务提供商中部署 AI，Model Armor 都能帮助您防止恶意输入、验证内容安全性、保护敏感数据、保持合规性，并在各种 AI 环境中以一致的方式实施 AI 安全政策。

启用 Model Armor 并启用日志记录后，Model Armor 会记录整个载荷。这可能会在日志中泄露敏感信息。

MCP 请求路由到 Model Armor

Secure Source Manager MCP 服务器使用具有符合数据驻留要求的路由的区域级端点。启用 Model Armor 后，MCP 服务器会将所有请求发送到 Model Armor，因为 Secure Source Manager MCP 服务器仅在 Model Armor 可用的管辖区内可用。如需详细了解其他 MCP 服务器的行为，请参阅 Model Armor 支持的产品。

启用 Model Armor

您必须先启用 Model Armor API，然后才能使用 Model Armor。

控制台

启用 Model Armor API（如果尚未启用）。
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有 serviceusage.services.enable 权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 拥有此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。
启用 API
选择要启用 Model Armor 的项目。

gcloud

在开始之前，请使用 Google Cloud CLI 和 Model Armor API 按照以下步骤操作：

安装 Google Cloud CLI，然后使用联合身份登录 gcloud CLI。登录后，运行以下命令来初始化 Google Cloud CLI：
```
gcloud init
```
运行以下命令，为 Model Armor 服务设置 API 端点。
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
将 LOCATION 替换为您要使用 Model Armor 的区域。

为 MCP 服务器配置保护措施

为了帮助保护 MCP 工具调用和响应，您可以使用 Model Armor 下限设置。下限设置定义了适用于整个项目的最低安全过滤条件。此配置会将一组一致的过滤条件应用于项目中的所有 MCP 工具调用和响应。

设置 Model Armor 下限设置，并启用 MCP 清理功能。如需了解详情，请参阅配置 Model Armor 下限设置。

请参阅以下示例命令：

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"}]'

请将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID。

请注意以下设置：

INSPECT_AND_BLOCK：强制执行类型，用于检查 Google MCP 服务器的内容，并屏蔽与过滤条件匹配的提示和回答。
ENABLED：用于启用过滤条件或强制执行的设置。
MEDIUM_AND_ABOVE：Responsible AI - 危险过滤条件设置的置信度。您可以修改此设置，但较低的值可能会导致更多假正例。如需了解详情，请参阅 Model Armor 置信度。

禁止使用 Model Armor 扫描 MCP 流量

如需阻止 Model Armor 根据项目的下限设置自动扫描进出 Google MCP 服务器的流量，请运行以下命令：

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

将 PROJECT_ID 替换为 Google Cloud 项目 ID。Model Armor 不会自动将此项目的下限设置中定义的规则应用于任何 Google MCP 服务器流量。

Model Armor 底价设置和常规配置不仅会影响 MCP，还会影响其他方面。由于 Model Armor 与 Vertex AI 等服务集成，因此您对下限设置所做的任何更改都可能会影响所有集成服务（而不仅仅是 MCP）的流量扫描和安全行为。

使用 IAM 政策控制 MCP 的使用

Identity and Access Management (IAM) 拒绝政策和允许政策可帮助您保护 Google Cloud 和 Google MCP 服务器。

您可以组合使用多个条件，根据以下条件允许或拒绝访问，从而构建自定义安全和治理政策：

主账号。
工具属性，例如只读属性。
服务名称或工具名称。
应用的 OAuth 客户端 ID。

如需了解详情，请参阅使用 Identity and Access Management 控制 MCP 的使用。