Spanner-Remote-MCP-Server verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von Spanner verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Antigravity, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Spanner-MCP-Server können Sie auf Spanner-Tools zugreifen und diese ausführen, um Spanner-Ressourcen in Ihren KI-gestützten Entwicklungsumgebungen und KI-Agentenplattformen zu erstellen, zu verwalten und abzufragen. Der Remote-MCP-Server von Spanner wird aktiviert, wenn Sie die Spanner API aktivieren.

Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agenten mit externen Datenquellen verbunden werden. Mit MCP-Servern können Sie deren Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Backend-Dienst abzurufen.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und Remote-MCP-Servern?

Lokale MCP-Server
Werden in der Regel auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt und verwenden die Standardeingabe- und ‑ausgabestreams (stdio) für die Kommunikation zwischen Diensten auf demselben Gerät.
Remote-MCP-Server
Werden in der Infrastruktur des Dienstes ausgeführt und bieten KI-Anwendungen einen HTTP-Endpunkt für die Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

Zustandsloser Kern

Mit der MCP-Version 2026-07-28 wird MCP von einem bidirektionalen, zustandsorientierten Protokoll zu einem zustandslosen Protokoll geändert. Jede MCP-Anfrage ist selbsterklärend und kann über Header weitergeleitet werden. Der initialize/initialized-Handshake oder Mcp-Session-Id ist nicht erforderlich, da jede Anfrage alle erforderlichen Informationen in HTTP-Headern oder im Parameter _meta enthält. MCP-Server können über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) zusätzliche Informationen anfordern, die von einem Tool benötigt werden.

Damit Anfragen ohne Parsen des Anfragetexts weitergeleitet und verarbeitet werden können, sind einige MCP-Header erforderlich, darunter die folgenden:

  • Header, die gemäß der MCP-Spezifikation erforderlich sind, z. B. der Header für die Protokollversion und Standardanfrageheader.
  • Benutzerdefinierte Header, die vom MCP-Server definiert werden. Diese Header werden mithilfe des Attributs x-mcp-header aus dem Eingabeschema des Tools in HTTP-Header gespiegelt. Ein MCP-Server kann beispielsweise einen benutzerdefinierten Header definieren, um die Google Cloud -Region oder Projekt-ID anzugeben.

Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie in der Spezifikation und den wichtigsten Änderungen für die MCP-Version 2026-07-28.

Informationen zum lokalen MCP-Server von Spanner finden Sie unter MCP Toolbox for Databases.

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud

Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

  • Vereinfachte, zentrale Erkennung
  • Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
  • Detaillierte Autorisierung
  • Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
  • Zentralisiertes Audit-Logging

Informationen zu anderen MCP-Servern sowie zu den Sicherheits- und Governance-Steuerelementen für Google Cloud-MCP-Server finden Sie in der Übersicht über Google Cloud-MCP-Server.

Hinweis

  1. 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.

    Go to project selector

  2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  3. Aktivieren Sie die Spanner API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

    Bei neuen Projekten ist die Spanner API automatisch aktiviert.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem Sie den Spanner-MCP-Server verwenden möchten, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung des Spanner-MCP-Servers benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die Verwendung des Spanner-MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den Spanner-MCP-Server zu verwenden:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
  • Spanner-MCP-Tools verwenden:
    • spanner.instances.create
    • spanner.instances.get
    • spanner.databases.create
    • spanner.databases.update
    • spanner.sessions.create
    • spanner.instanceOperations.get
    • spanner.databases.getDdl
    • spanner.databases.select
    • spanner.databases.write

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Authentifizierung und Autorisierung

Spanner-MCP-Server verwenden das OAuth 2.0-Protokoll mit Identity and Access Management (IAM) für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Google Cloud -Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

Der Remote-MCP-Server von Spanner akzeptiert keine API-Schlüssel.

Wir empfehlen, für Agenten, die MCP-Tools verwenden, eine separate Identität zu erstellen, damit der Zugriff auf Ressourcen gesteuert und überwacht werden kann. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Spanner-MCP-OAuth-Bereiche

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu bestimmen, ob ein authentifiziertes Hauptkonto berechtigt ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter Mit OAuth 2.0 auf Google APIs zugreifen.

Cloud Spanner hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Bereichs-URI für die gcloud CLI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/spanner.admin Ermöglicht den Zugriff zum Verwalten Ihrer Spanner-Instanzen und -Datenbanken.
https://www.googleapis.com/auth/spanner.data Ermöglicht den Zugriff zum Aufrufen und Verwalten von Daten in einer Spanner-Datenbank.

Weitere Informationen zu diesen Bereichen finden Sie unter Spanner API.

MCP-Client für die Verwendung des Spanner-MCP-Servers konfigurieren

Hostprogramme wie Claude oder die Gemini CLI können MCP-Clients instanziieren, die eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellen. Ein Hostprogramm kann mehrere Clients haben, die sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Um eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen, muss der MCP-Client mindestens die URL des Remote-MCP-Servers kennen.

Folgen Sie der Anleitung unten, um MCP-Clients für die Verbindung mit Ihrem Remote-Spanner-MCP-Server zu konfigurieren.

Gemini CLI

Wenn Sie Ihrer Gemini CLI einen Remote-MCP-Server für Spanner hinzufügen möchten, konfigurieren Sie ihn als Erweiterung.

  1. Erstellen Sie eine Erweiterungsdatei am folgenden Speicherort: ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json, wobei ~/ Ihr Basisverzeichnis und EXT_NAME der Name ist, den Sie der Erweiterung geben möchten.

  2. Fügen Sie der Erweiterungsdatei den folgenden Inhalt hinzu:

            {
          "name": "EXT_NAME",
          "version": "1.0.0",
          "mcpServers": {
            "Spanner MCP Server": {
              "httpUrl": "https://spanner.googleapis.com/mcp",
              "authProviderType": "google_credentials",
              "oauth": {
                "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
              },
              "timeout": 30000,
              "headers": {
                "x-goog-user-project": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

  3. Speichern Sie die Erweiterungsdatei.

  4. Starten Sie die Gemini CLI:

            gemini

  5. Führen Sie /mcp in der Befehlszeile aus, um den konfigurierten MCP-Server und seine Tools aufzurufen.

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

            Configured MCP servers:
        🟢 Spanner MCP Server (from spanner )
          - get_database_ddl
          - get_instance
          - get_operation
          - create_database
          - create_instance
          - create_session
          - commit
          - execute_sql
          - list_databases
          - list_instances

Der Remote-MCP-Server ist jetzt in der Gemini CLI einsatzbereit.

Claude.ai

Sie benötigen ein Claude Enterprise-, Pro-, Max- oder Team-Abo, um Google- und Google Cloud MCP-Server in Claude.ai zu konfigurieren. Preisinformationen finden Sie unter Claude-Preise.

Wenn Sie Claude.ai einen Remote-MCP-Server von Spanner hinzufügen möchten, konfigurieren Sie einen benutzerdefinierten Connector mit einer OAuth-Client-ID und einem OAuth-Clientschlüssel:

OAuth 2.0-Client-ID und -Secret erstellen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console Google Auth Platform > Clients > Client erstellen auf.

    Zur Seite „Client erstellen“

    Wenn Sie kein Projekt ausgewählt haben, werden Sie aufgefordert, eines zu erstellen.

  2. Wählen Sie in der Liste Anwendungstyp die Option Webanwendung aus.

  3. Geben Sie im Feld Name einen Namen für die Anwendung ein.

  4. Klicken Sie im Abschnitt Autorisierte Weiterleitungs-URIs auf + URI hinzufügen und fügen Sie dann https://claude.ai/api/mcp/auth_callback im Feld URIs hinzu.

  5. Klicken Sie auf Erstellen. Der Client ist erstellt. Rufen Sie in der Google Cloud Console Google Auth Platform > Clients auf, um auf die Client-ID zuzugreifen.

  6. Wählen Sie in der Liste OAuth 2.0-Client-IDs den Clientnamen aus.

  7. Kopieren Sie im Abschnitt Clientschlüssel den Clientschlüssel und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Sie können ihn nur einmal kopieren. Wenn Sie ihn verlieren, löschen Sie den Secret und erstellen Sie einen neuen.

Benutzerdefinierten Connector in Claude.ai erstellen

  1. Rufen Sie in Claude.ai die Connector-Einstellungen für Ihr Abo auf:

    • Rufen Sie für das Enterprise- oder Team-Abo Administratoreinstellungen > Connectors auf.
    • Wenn Sie das Pro- oder Max-Abo haben, rufen Sie Einstellungen > Connectors auf.

  2. Klicken Sie auf Benutzerdefinierten Connector hinzufügen.

  3. Geben Sie im Dialogfeld Benutzerdefinierten Connector hinzufügen Folgendes ein:

    • Servername: ein menschenlesbarer Name für den Server.
    • Remote-MCP-Server-URL: https://spanner.googleapis.com/mcp

  4. Maximieren Sie das Menü Erweiterte Einstellungen und geben Sie Folgendes ein:

    • OAuth-Client-ID: die von Ihnen erstellte OAuth 2.0-Client-ID.
    • OAuth-Clientschlüssel (nur Pro- und Max-Tarife): Der Schlüssel für Ihren OAuth 2.0-Client. Um das Secret abzurufen, rufen Sie Google Auth Platform > Clients auf und wählen Sie die von Ihnen erstellte OAuth-Client-ID aus. Klicken Sie im Abschnitt Clientschlüssel auf den Clientschlüssel, um ihn zu kopieren.

  5. Klicken Sie auf Hinzufügen.

    Der benutzerdefinierte Connector wird erstellt.

  6. Öffnen Sie das Menü Tools und aktivieren Sie den Connector.

    Claude.ai kann den MCP-Server verwenden.

ChatGPT

Sie benötigen ein ChatGPT Business-Abo, um Google- und Spanner-MCP-Server mit ChatGPT zu verwenden.

Wenn Sie ChatGPT einen Remote-MCP-Server für Spanner hinzufügen möchten, erstellen Sie eine Google OAuth 2.0-Client-ID und einen Clientschlüssel und fügen Sie den MCP-Server dann als App in ChatGPT hinzu.

OAuth 2.0-Client-ID und -Secret erstellen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console Google Auth Platform > Clients > Client erstellen auf.

    Zur Seite „Client erstellen“

    Wenn Sie kein Projekt ausgewählt haben, werden Sie aufgefordert, eines zu erstellen.

  2. Wählen Sie in der Liste Anwendungstyp die Option Webanwendung aus.

  3. Geben Sie im Feld Name einen Namen für die Anwendung ein.

  4. Klicken Sie im Abschnitt Autorisierte JavaScript-Quellen auf + URI hinzufügen und fügen Sie dann https://chatgpt.com im Feld URIs hinzu.

  5. Klicken Sie im Abschnitt Autorisierte Weiterleitungs-URIs auf + URI hinzufügen und fügen Sie dann https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect im Feld URIs hinzu.

  6. Klicken Sie auf Erstellen. Der Client ist erstellt. Rufen Sie in der Google Cloud Console Google Auth Platform > Clients auf, um auf die Client-ID zuzugreifen.

  7. Wählen Sie in der Liste OAuth 2.0-Client-IDs den Clientnamen aus.

  8. Kopieren Sie im Abschnitt Clientschlüssel den Clientschlüssel und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Sie können ihn nur einmal kopieren. Wenn Sie ihn verlieren, löschen Sie den Secret und erstellen Sie einen neuen.

MCP-Server als App in ChatGPT hinzufügen

  1. Melden Sie sich in ChatGPT an.
  2. Aktivieren Sie den Entwicklermodus:
    1. Klicken Sie in ChatGPT auf Ihren Nutzernamen, um das Profilmenü zu öffnen, und wählen Sie dann Einstellungen aus.
    2. Wählen Sie im Menü „Einstellungen“ die Option Apps aus und klicken Sie dann auf Erweiterte Einstellungen.
    3. Klicken Sie in den Erweiterten Einstellungen auf die Ein/Aus-Schaltfläche Entwicklermodus, um den Modus zu aktivieren.
  3. Klicken Sie unter Einstellungen > Apps auf den Button App erstellen.
  4. Geben Sie im Dialogfeld Neue Anwendung die folgenden Informationen ein:
    • Name: der Name des MCP-Servers.
    • Beschreibung: Eine optionale Beschreibung des MCP-Servers.
    • MCP-Server-URL: https://spanner.googleapis.com/mcp
    • Authentifizierung:
      • Wählen Sie im Menü Authentifizierung die Option OAuth aus.
      • Geben Sie im Feld OAuth-Client-ID Ihre Google OAuth-Client-ID ein.
      • Geben Sie im Feld OAuth-Geheimnis Ihren Google OAuth-Clientschlüssel ein.
    • Bestätigen Sie, dass Sie die mit der Verwendung von MCP-Servern verbundenen Risiken verstanden haben, und klicken Sie dann auf Erstellen.

Der MCP-Server wird im Menü Apps angezeigt und kann über Chat-Prompts verwendet werden.

Allgemeine Anleitung für MCP-Clients

Wenn für Ihren MCP-Client keine spezifischen Anleitungen unter MCP-Client für die Verwendung des Spanner-MCP-Servers konfigurieren aufgeführt sind, verwenden Sie die folgenden Informationen, um in Ihrem Hostprogramm oder Ihrer KI-Anwendung eine Verbindung zu einem Remote-MCP-Server herzustellen. Sie werden aufgefordert, Details zum Server einzugeben, z. B. den Namen und die URL.

Geben Sie für den Remote-MCP-Server von Spanner die folgenden Informationen ein:

  • Servername: Spanner-MCP-Server
  • Server-URL oder Endpunkt: https://spanner.googleapis.com/mcp
  • Transport: Streamable HTTP
  • Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Google Cloud -Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agentenidentität und Anmeldedaten eingeben. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
  • OAuth-Bereich: Der OAuth 2.0-Bereich, den Sie für die Verbindung mit dem Spanner-MCP-Server verwenden möchten.

Weiterleitungs-URIs

Für webbasierte Anwendungen und einige Desktopanwendungen müssen Sie einen Weiterleitungs-URI auf die Zulassungsliste setzen, wenn Sie eine Client-ID und einen Clientschlüssel für die Authentifizierung erstellen. Weiterleitungs-URIs werden vom Autorisierungsserver verwendet, um Tokens an Ihre Anwendung zu senden. In der Dokumentation Ihrer Anwendung sollte der Weiterleitungs-URI angegeben sein, den Sie verwenden müssen. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt.

Anwendungsspezifische Anleitungen zum Einrichten und Verbinden mit einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Verfügbare Tools

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Spanner-MCP-Server finden Sie in der Spanner-MCP-Referenz.

Tools auflisten

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den Remote-MCP-Server von Spanner. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

curl -X POST https://spanner.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Ersetzen Sie Folgendes:

  • TOOLSET_ENDPOINT: der Rest des MCP-Endpunkts nach dem Dienstnamen. Für Cloud Spanner könnte dies beispielsweise mcp/toolset-name sein.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beobachtbarkeit

Der Spanner-MCP-Server unterstützt Spanner-Introspektions- und Beobachtbarkeitstools.

Anfrage-Tags

Die Abfragen, die mit dem Spanner-MCP-Server ausgeführt werden, oder die Transaktionen, die mit ihm festgeschrieben werden, werden automatisch mit bestimmten Anfrage-Tags versehen. Sie können diese Tags zum Debuggen von Abfragen und Transaktionen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei Anfrage- und Transaktions-Tags.

Toolname Anfrage-Tag
execute_sql mcp_execute_sql
execute_sql_readonly mcp_execute_sql_readonly
commit mcp_commit

Beispiele für Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den Spanner-MCP-Server.

Anwendungsentwicklung mit Spanner

Anwendungsentwickler können den Spanner-MCP-Server verwenden, um Ressourcen bereitzustellen, Datenbanken zu erstellen und Beispieldaten einzufügen.

Beispiel-Prompt: „Erstelle eine regionale Spanner-Instanz im Projekt PROJECT_ID in der regionalen Instanzkonfiguration us-central1. Erstelle eine Datenbank für die Bestandsverfolgung und füge 5 Beispielprodukte hinzu.“

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID in Google Cloud .

Workflow:

Der Workflow für die Entwicklung einer Anwendung könnte so aussehen:

  • Der Agent ruft das Tool create_instance auf, um eine neue Spanner-Instanz mit der angegebenen Instanzkonfiguration bereitzustellen. Der Agent kann das Tool get_operation aufrufen, um zu prüfen, ob die Instanz einsatzbereit ist.

  • Der KI-Agent ruft das Tool create_database auf, um eine neue Datenbank mit dem erforderlichen Schema zu erstellen. Der Agent kann das Tool get_operation aufrufen, um den Status des Vorgangs zur Datenbankerstellung zu prüfen.

  • Der Agent kann eine Kombination aus den Tools create_session, execute_sql und commit verwenden, um Beispieldaten einzufügen.

  • Optional kann der Agent das Tool execute_sql aufrufen, um die Erstellung der Beispieldaten abzufragen und zu validieren.

Betriebliche Informationen und Konfigurationsverwaltung der Datenbank

Spanner-Administratoren können den Spanner-MCP-Server verwenden, um Informationen zu Spanner-Instanzen und ‑Datenbanken mit Tools wie list_instances, get_instance, list_databases und get_database_ddl zu erfassen.

Beispiel-Prompts:

  • „Alle Spanner-Instanzen im aktuellen Projekt auflisten.“
  • „Listen Sie alle Datenbanken in der aktuellen Spanner-Instanz auf.“
  • „Zeige das Schema für die aktuelle Spanner-Datenbank.“

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietetGoogle Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Organisation oder Ihrem Projekt in Google Cloudsteuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Dienst vonGoogle Cloud , der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Model Armor prüft proaktiv LLM-Prompts und ‑Antworten, schützt vor verschiedenen Risiken und unterstützt eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Inhaltssicherheit zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch könnten vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragenrouting zu Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung von Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und Daten während der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.

Console

  1. Aktivieren Sie die Model Armor API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

  2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.

gcloud

Führen Sie die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus, bevor Sie beginnen:

  1. Installieren Sie die Google Cloud CLI und melden Sie sich dann mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI an. Nach der Anmeldung initialisieren Sie die Google Cloud CLI mit dem folgenden Befehl: 

    gcloud init

  2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    Ersetzen Sie LOCATION durch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.

Schutz für Google- und Google Cloud Remote-MCP-Server konfigurieren

Zum Schutz Ihrer MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Mindesteinstellungen konfigurieren.

Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:

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"}]'

Ersetzen Sie dabei PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts in Google Cloud .

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
  • ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder eine Maßnahme aktiviert wird.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, wobei niedrigere Werte zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen können. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzniveaus.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu verhindern, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern basierend auf den Mindesteinstellungen des Projekts automatisch scannt:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID in Google Cloud . Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google-MCP-Servern an.

Die Model Armor-Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration können sich nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten in allen eingebundenen Diensten auswirken, nicht nur in MCP.

MCP-Nutzung mit IAM-Richtlinien steuern

Mit Ablehnungsrichtlinien und Zulassungsrichtlinien von Identity and Access Management (IAM) können Sie Google Cloud und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen. Dazu können Sie den Zugriff anhand der folgenden Kriterien zulassen oder verweigern:

  • Das Hauptkonto.
  • Toolattribute wie das Attribut „read-only“.
  • Der Name des Dienstes oder Tools.
  • Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Nutzung mit Identity and Access Management steuern.

Nächste Schritte