Utilizzare il server MCP remoto di Spanner

Questo documento mostra come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Spanner per connetterti ad applicazioni AI, tra cui Antigravity, ChatGPT, Claude e applicazioni personalizzate che stai sviluppando. Il server MCP di Spanner ti consente di accedere ed eseguire gli strumenti Spanner per creare, gestire ed eseguire query sulle risorse Spanner dai tuoi ambienti di sviluppo abilitati per l'AI e dalle piattaforme degli agenti AI. Il server MCP remoto di Spanner viene attivato quando abiliti l'API Spanner.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o gli agenti AI si connettono alle origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, le loro risorse e i loro 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 tua macchina locale e utilizzano gli stream di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.
Server MCP remoti
Esegui l'applicazione sull'infrastruttura del servizio e offri un endpoint HTTP alle applicazioni AI per la comunicazione tra il client MCP AI e il server MCP. Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.

Core stateless

Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale stateful a un protocollo stateless. Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere instradata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'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 informazioni aggiuntive necessarie per uno strumento tramite richieste di andata e ritorno multiple (MRTR).

Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui:

Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta la specifica della versione 2026-07-28 di MCP e le modifiche principali.

Per informazioni sul server MCP locale di Spanner, consulta MCP Toolbox for Databases.

Server MCP Google e remoti ( Google Cloud )

I server MCP di Google e Google Cloud remoti offrono le seguenti funzionalità e i seguenti vantaggi:

  • Rilevamento semplificato e centralizzato
  • Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
  • Autorizzazione granulare
  • Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione di Model Armor
  • Audit logging 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.

Prima di iniziare

  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. Abilita l'API Spanner, se non è già abilitata.

    Ruoli richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

    Abilitare l'API

    Per i nuovi progetti, l'API Spanner viene abilitata automaticamente.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP Spanner, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP Spanner:

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 Spanner. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare il server MCP Spanner sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Effettua chiamate allo strumento MCP: mcp.tools.call
  • Utilizza gli strumenti MCP di Spanner:
    • 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

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Autenticazione e autorizzazione

I server MCP di Spanner utilizzano il protocollo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) per l'autenticazione e l'autorizzazione. Tutte le identitàGoogle Cloud sono supportate per l'autenticazione ai server MCP.

Il server MCP remoto di Spanner non accetta chiavi API.

Ti 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 Esegui l'autenticazione ai server MCP.

Ambiti OAuth MCP di Spanner

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per saperne di più sugli ambiti OAuth 2.0 di Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Spanner ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

URI dell'ambito per gcloud CLI Descrizione
https://www.googleapis.com/auth/spanner.admin Consente l'accesso per amministrare le istanze e i database Spanner.
https://www.googleapis.com/auth/spanner.data Consente l'accesso per visualizzare e gestire i dati in un database Spanner.

Per saperne di più su questi ambiti, consulta API Spanner.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP di Spanner

I programmi host, come Claude o l'interfaccia a riga di comando di Gemini, possono creare istanze di client MCP che si connettono a un singolo server MCP. Un programma host può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Per connettersi a un server MCP remoto, il client MCP deve conoscere almeno l'URL del server MCP remoto.

Segui queste istruzioni per configurare i client MCP in modo che si connettano al server MCP Spanner remoto.

Gemini CLI

Per aggiungere un server MCP remoto Spanner alla tua interfaccia a riga di comando Gemini, configuralo come estensione.

  1. Crea un file di estensione nella seguente posizione: ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json dove ~/ è la tua home directory e EXT_NAME è il nome che vuoi dare all'estensione.

  2. Aggiungi i seguenti contenuti al file dell'estensione:

            {
          "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. Salva il file delle estensioni.

  4. Avvia Gemini CLI:

            gemini

  5. Esegui /mcp nell'interfaccia a riga di comando per visualizzare il server MCP configurato e i relativi strumenti.

    La risposta è simile alla seguente:

            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

Il server MCP remoto è pronto per l'uso in Gemini CLI.

Claude.ai

Devi disporre del piano Claude Enterprise, Pro, Max o Team per configurare i server Google e Google Cloud server MCP in Claude.ai. Per informazioni sui prezzi, consulta Prezzi di Claude.

Per aggiungere un server MCP remoto Spanner a Claude.ai, configura un connettore personalizzato con un ID client OAuth e un client secret OAuth:

Crea un ID client e un secret OAuth 2.0

  1. Nella console Google Cloud , vai a Google Auth Platform > Client > Crea client.

    Vai a Crea client

    Se non hai selezionato un progetto, ti verrà chiesto di crearne uno.

  2. Nell'elenco Tipo di applicazione, seleziona Applicazione web.

  3. Nel campo Nome, inserisci un nome per l'applicazione.

  4. Nella sezione URI di reindirizzamento autorizzati, fai clic su + Aggiungi URI, quindi aggiungi https://claude.ai/api/mcp/auth_callback nel campo URI.

  5. Fai clic su Crea. Il client è stato creato. Per accedere all'ID client, nella console Google Cloud , vai a Google Auth Platform > Client.

  6. Nell'elenco ID client OAuth 2.0, seleziona il nome del client.

  7. Nella sezione Client secret, copia il Client secret e salvalo in un luogo sicuro. Puoi copiarlo una sola volta. Se lo perdi, elimina il secret e creane uno nuovo.

Crea un connettore personalizzato in Claude.ai

  1. In Claude.ai, vai alle impostazioni dei connettori per il tuo piano:

    • Per il piano Enterprise o Team, vai a Impostazioni amministratore > Connettori.
    • Per il piano Pro o Max, vai a Impostazioni > Connettori.

  2. Fai clic su Aggiungi connettore personalizzato.

  3. Nella finestra di dialogo Aggiungi connettore personalizzato, inserisci quanto segue:

    • Nome server: un nome leggibile per il server.
    • URL del server MCP remoto: https://spanner.googleapis.com/mcp

  4. Espandi il menu Impostazioni avanzate e inserisci quanto segue:

    • ID client OAuth: l'ID client OAuth 2.0 che hai creato.
    • Client secret OAuth (solo piani Pro e Max): il secret per il tuo client OAuth 2.0. Per recuperare il secret, vai a Piattaforma di autenticazione Google > Client e seleziona l'ID client OAuth che hai creato. Nella sezione Client secret, fai clic per copiare il client secret.

  5. Fai clic su Aggiungi.

    Il connettore personalizzato è stato creato.

  6. Apri il menu Strumenti e attiva il connettore.

    Claude.ai può utilizzare il server MCP.

ChatGPT

Devi disporre di un abbonamento a ChatGPT Business per utilizzare i server MCP di Google e Spanner con ChatGPT.

Per aggiungere un server MCP remoto Spanner a ChatGPT, crea un ID client e un secret Google OAuth 2.0, quindi aggiungi il server MCP come app in ChatGPT.

Crea un ID client e un secret OAuth 2.0

  1. Nella console Google Cloud , vai a Google Auth Platform > Client > Crea client.

    Vai a Crea client

    Se non hai selezionato un progetto, ti verrà chiesto di crearne uno.

  2. Nell'elenco Tipo di applicazione, seleziona Applicazione web.

  3. Nel campo Nome, inserisci un nome per l'applicazione.

  4. Nella sezione Origini JavaScript autorizzate, fai clic su + Aggiungi URI, quindi aggiungi https://chatgpt.com nel campo URI.

  5. Nella sezione URI di reindirizzamento autorizzati, fai clic su + Aggiungi URI, quindi aggiungi https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect nel campo URI.

  6. Fai clic su Crea. Il client è stato creato. Per accedere all'ID client, nella console Google Cloud , vai a Google Auth Platform > Client.

  7. Nell'elenco ID client OAuth 2.0, seleziona il nome del client.

  8. Nella sezione Client secret, copia il Client secret e salvalo in un luogo sicuro. Puoi copiarlo una sola volta. Se lo perdi, elimina il secret e creane uno nuovo.

Aggiungi il server MCP come app in ChatGPT

  1. Accedi a ChatGPT.
  2. Attiva la modalità sviluppatore:
    1. In ChatGPT, fai clic sul tuo nome utente per aprire il menu Profilo, quindi seleziona Impostazioni.
    2. Nel menu Impostazioni, seleziona App e poi fai clic su Impostazioni avanzate.
    3. Nelle Impostazioni avanzate, fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Modalità sviluppatore in modo che sia impostato su On.
  3. In Impostazioni > App, fai clic sul pulsante Crea app.
  4. Nella finestra di dialogo Nuova app, inserisci le seguenti informazioni:
    • Nome: il nome del server MCP.
    • Descrizione: una descrizione facoltativa del server MCP.
    • URL del server MCP: https://spanner.googleapis.com/mcp
    • Autenticazione:
      • Nel menu Authentication (Autenticazione), seleziona OAuth.
      • Nel campo ID client OAuth, inserisci il tuo ID client OAuth di Google.
      • Nel campo OAuth secret (Segreto OAuth), inserisci il client secret OAuth di Google.
    • Conferma di aver compreso il rischio associato all'utilizzo del server MCP, quindi fai clic su Crea.

Il server MCP viene visualizzato nel menu App ed è pronto per l'uso tramite i prompt della chat.

Indicazioni generali per i client MCP

Se le istruzioni specifiche per il tuo client MCP non sono incluse in Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Spanner, utilizza le seguenti informazioni per connetterti a un server MCP remoto nel tuo programma host o nella tua applicazione AI. Ti verrà chiesto di inserire i dettagli del server, ad esempio il nome e l'URL.

Per il server MCP remoto di Spanner, inserisci le seguenti informazioni:

  • Nome server: server MCP Spanner
  • URL server o Endpoint: https://spanner.googleapis.com/mcp
  • Trasporto: HTTP trasmissibile in streaming
  • Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi eseguire l'autenticazione, puoi inserire le tue credenziali Google Cloud , l'ID client e il secret OAuth o un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticati ai server MCP.
  • Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per la connessione al server MCP di Spanner.

URI di reindirizzamento

Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nella lista consentita un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.

Per indicazioni specifiche sull'applicazione per la configurazione e la connessione al server MCP, consulta Indicazioni specifiche per il client.

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

Strumenti disponibili

Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP Spanner, consulta il riferimento MCP Spanner.

Strumenti per gli elenchi

Utilizza lo strumento di controllo MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto di Spanner. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Sostituisci quanto segue:

  • TOOLSET_ENDPOINT: il resto dell'endpoint MCP dopo il nome del servizio. Ad esempio, per Spanner, potrebbe essere mcp/toolset-name.
  • MCP_PROTOCOL_VERSION: la versione del protocollo MCP. Ad esempio, 2026-07-28.

Osservabilità

Il server MCP di Spanner supporta gli strumenti di introspezione e osservabilità di Spanner.

Tag richiesta

Le query eseguite o le transazioni sottoposte a commit utilizzando il server MCP Spanner vengono taggate automaticamente con tag di richiesta specifici. Puoi utilizzare questi tag per eseguire il debug di query e transazioni. Per saperne di più, consulta Risolvi i problemi con i tag di richiesta e i tag di transazione.

Nome strumento Tag richiesta
execute_sql mcp_execute_sql
execute_sql_readonly mcp_execute_sql_readonly
commit mcp_commit

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso per il server MCP di Spanner.

Sviluppo di applicazioni con Spanner

Uno sviluppatore di applicazioni può utilizzare il server MCP di Spanner per eseguire il provisioning delle risorse, creare database e popolare dati campionati.

Prompt di esempio: "Crea un'istanza Spanner regionale nel progetto PROJECT_ID nella configurazione dell'istanza regionale us-central1. Crea un database per monitorare l'inventario e compila 5 prodotti di esempio."

Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud .

Workflow:

Il flusso di lavoro per lo sviluppo di un'applicazione potrebbe essere il seguente:

  • L'agente chiama lo strumento create_instance per eseguire il provisioning di una nuova istanza Spanner utilizzando la configurazione dell'istanza specificata. L'agente potrebbe richiamare lo strumento get_operation per verificare se l'istanza è pronta per essere utilizzata.

  • L'agente chiama lo strumento create_database per creare un nuovo database con lo schema richiesto. L'agente potrebbe chiamare lo strumento get_operation per verificare lo stato dell'operazione di creazione del database.

  • L'agente può utilizzare una combinazione di create_session, execute_sql e degli strumenti commit per inserire dati campionati.

  • Facoltativamente, l'agente può chiamare lo strumento execute_sql per eseguire query e convalidare la creazione dei dati campionati.

Insight operativi e gestione della configurazione del database

Gli amministratori di Spanner possono utilizzare il server MCP Spanner per raccogliere informazioni su istanze e database Spanner utilizzando strumenti come list_instances, get_instance, list_databases e get_database_ddl.

Prompt di esempio:

  • "Elenca tutte le istanze Spanner nel progetto attuale."
  • "Elenca tutti i database nell'istanza Spanner corrente."
  • "Mostra lo schema del database Spanner corrente."

Configurazioni di sicurezza e protezione 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.

Utilizza 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 eseguendo il deployment dell'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 policy di sicurezza e protezione dell'AI in modo coerente nel tuo panorama di 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 non supportata da Model Armor, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i vari server MCP e potrebbe violare la conformità della 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

Per poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

  1. Abilita l'API Model Armor, se non è già abilitata.

    Ruoli richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

    Abilitare l'API

  2. 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:

  1. 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

  2. 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 LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configura la protezione per i server MCP Google e Google Cloud remoti

Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanitizzazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configura 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 esamina 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 un'applicazione.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni dei filtri di 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 la scansione del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di scansionare 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 al traffico del server MCP di Google.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su altri aspetti oltre a 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.

Controlla l'utilizzo di MCP con le policy IAM

Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Google Cloud e i server MCP di Google.

Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:

  • L'entità.
  • 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 Controlla l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

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