שימוש בשרת MCP מרוחק של Cloud SQL

במאמר הזה נסביר איך משתמשים בשרת Model Context Protocol‏ (MCP) מרוחק של Cloud SQL ל-SQL Server כדי להתחבר לאפליקציות מבוססות-AI, כולל Antigravity, ‏ ChatGPT, ‏ Claude ואפליקציות בהתאמה אישית שאתם מפתחים. שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL מאפשר לכם לגשת לכלים של Cloud SQL ולהריץ אותם כדי ליצור, לנהל ולשלוח שאילתות למשאבים של Cloud SQL מסביבות פיתוח מבוססות-AI ומפלטפורמות של סוכני AI. שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL ל-SQL Server מופעל כשמפעילים את Cloud SQL ל-SQL Server API.

‫Model Context Protocol (MCP) הוא תקן שמגדיר איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכנים של AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים לכם להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות הקצה העורפי שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים?

שרתי MCP מקומיים
בדרך כלל פועלים במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) כדי לתקשר בין שירותים באותו מכשיר.
שרתי MCP מרוחקים
פועלים בתשתית של השירות ומציעים נקודת קצה (endpoint) מסוג HTTP לאפליקציות AI, כדי לאפשר תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP

ליבה ללא שמירת מצב

בגרסת MCP‏ 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב (stateful) לפרוטוקול ללא שמירת מצב (stateless). כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך בלחיצת היד של initialize/initialized או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע הנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש לכלי באמצעות בקשות הלוך ושוב (MRTR).

כדי לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, נדרשות כמה כותרות MCP, כולל:

למידע נוסף על הארכיטקטורה של MCP, קראו את המפרט של MCP בגרסה 2026-07-28 ואת השינויים העיקריים.

שרתי MCP של Google ושרתי MCP מרוחקים של Google Cloud

לשרתי MCP של Google ושל Google Cloud יש את התכונות והיתרונות הבאים:

  • חיפוש פשוט ומרוכז
  • נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP גלובלי או אזורי
  • הרשאה פרטנית
  • אבטחה אופציונלית של הנחיות ותשובות באמצעות הגנה מוגברת על המודל
  • רישום מרכזי ביומן הביקורת

במאמר סקירה כללית על שרתי Google Cloud MCP מוסבר על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי הבקרה לאבטחה ולמשילות שזמינים לשרתי Google Cloud MCP.

שרתי MCP מרוחקים מנוהלים על ידי Google ומציעים אמצעי אבטחה ופיקוח נוספים בהשוואה לשרתי MCP מקומיים שמסופקים על ידי Cloud SQL ל-SQL Server MCP Toolbox for Databases. מידע נוסף על שרתי MCP מרוחקים אחרים ועל אמצעי הבקרה לאבטחה ולממשל שזמינים ל-MCP, מופיע במאמר Google Cloud סקירה כללית על שרתי MCP.

הקטעים הבאים רלוונטיים רק לשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL ל-SQL Server.

לפני שמתחילים

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL, בקשו מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו אתם רוצים להשתמש בשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בשרת MCP מרוחק של Cloud SQL. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בשרת MCP מרוחק של Cloud SQL, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • להפעיל כלי MCP: mcp.tools.call
  • גישה לגרסת סוד ב-Secret Manager: secretmanager.secretVersions.access
  • שכפול מכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.clone
  • יוצרים מכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.create
  • יוצרים גיבוי ב-Cloud SQL: cloudsql.backupRuns.create
  • מריצים הצהרות SQL (כולל לקריאה בלבד) במכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.executeSql
  • מקבלים מכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.get
  • קבלת פעולה של מכונת Cloud SQL: cloudsql.instances.get
  • ייבוא נתונים למכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.import
  • הצגת רשימה של מכונות Cloud SQL בפרויקט: cloudsql.instances.list
  • רשימת המשתמשים ב-Cloud SQL: cloudsql.users.list
  • שחזור מגיבוי של Cloud SQL:
    • cloudsql.backupRuns.get
    • cloudsql.instances.restoreBackup
  • עדכון מכונה של Cloud SQL: cloudsql.instances.update
  • עדכון משתמש ב-Cloud SQL: cloudsql.users.update

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת Cloud SQL MCP

תוכנות מארחות, כמו Claude או Gemini CLI, יכולות ליצור לקוחות MCP שמתחברים לשרת MCP אחד. לתוכנה מארחת יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. כדי להתחבר לשרת MCP מרוחק, לקוח ה-MCP צריך לדעת לפחות את כתובת ה-URL של שרת ה-MCP המרוחק.

כדי להגדיר לקוחות MCP שיתחברו לשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL, פועלים לפי ההוראות הבאות.

Gemini CLI

כדי להוסיף שרת MCP מרוחק של Cloud SQL ל-Gemini CLI, צריך להגדיר אותו כתוסף.

  1. יוצרים קובץ תוסף במיקום הבא: ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json, כאשר ~/ היא ספריית הבית ו-EXT_NAME הוא השם שרוצים לתת לתוסף.

  2. שומרים את התוכן הבא בקובץ התוסף:

            {
          "name": "EXT_NAME",
          "version": "1.0.0",
          "mcpServers": {
            "Cloud SQL MCP Server": {
              "httpUrl": "https://sqladmin.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. שומרים את קובץ התוספים.

  4. מפעילים את Gemini CLI:

            gemini

  5. מריצים את /mcp כדי לראות את שרת ה-MCP שהגדרתם ואת הכלים שלו.

    התגובה אמורה להיראות כך:

            Configured MCP servers:
        🟢 Cloud SQL MCP Server (from sqladmin )
          - list_instances
          - get_instance
          - clone_instance
          - create_instance
          - update_instance
          - execute_sql
          - execute_sql_readonly
          - get_operation
          - create_user
          - update_user
          - list_users
          - create_backup
          - restore_backup
          - import_data
          - postgres_upgrade_precheck

שרת ה-MCP המרוחק מוכן לשימוש ב-Gemini CLI.

Antigravity

כדי להגדיר את שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL לשימוש עם Antigravity, משתמשים ב-Application Default Credentials ‏ (ADC).

אימות בפרויקט Google Cloud

  1. כדי להיכנס אל Google Cloud באמצעות ADC, מריצים את הפקודה הבאה: 
    gcloud auth application-default login
  2. מעתיקים את כתובת ה-URL והאסימון שנוצרו לחלון דפדפן.
  3. מסך הכניסה יופיע. בוחרים את החשבון שיש לו הרשאות להפעיל כלי MCP ולהשתמש בשרת ה-MCP המרוחק. אחרי שנכנסים, פרטי הכניסה נשמרים בקובץ פרטי הכניסה המקומי שמשמש את ADC.

הוספת שרת ה-MCP המרוחק ל-Antigravity

  1. פותחים את Antigravity.
  2. בחלונית Agent, לוחצים על כדי לפתוח את התפריט Additional options ובוחרים באפשרות שרתי MCP.
  3. בחלון MCP Store, לוחצים על ניהול שרתי MCP. בחלון העורך הראשי, מופיע החלונית ניהול שרתי MCP.
  4. בחלונית ניהול שרתי MCP, לוחצים על הצגת ההגדרות הגולמיות כדי לפתוח כרטיסייה עם הקובץ mcp_json.config.
  5. מוסיפים את ההגדרות הבאות לקובץ mcp_config.json: 
      {
     "mcpServers": {
        "cloud-sql": {
           "serverUrl": "https://sqladmin.googleapis.com/mcp",
            "authProviderType": "google_credentials",
            "disabled": false
      }
    }
  }
  6. חוזרים לחלונית ניהול שרתי MCP ולוחצים על רענון. מופיעה רשימה של הכלים הזמינים לשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL.
  7. בחלונית Agent, מזינים הנחיה לסוכן שמשתמש בשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL. לדוגמה: 
    List the Cloud SQL instances in the project.
  8. מוודאים שהנציג משתמש בכלי list_instances משרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL. בחלונית Agent, אתם יכולים לראות את העבודה של הנציג, כולל:

    MCP tool: cloud-sql/list_instance

Claude.ai

כדי להגדיר שרתי Google ו- Google Cloud MCP ב-Claude.ai, צריך מינוי לתוכנית Claude Enterprise, ‏ Pro, ‏ Max או Team. למידע על מחירים, ראו Claude Pricing.

כדי להוסיף שרת MCP של Google או שרת MCP מרוחק Google Cloud ל-Claude.ai, צריך להגדיר מחבר בהתאמה אישית עם מזהה לקוח OAuth וסוד לקוח OAuth:

יצירת מזהה לקוח וסוד ב-OAuth 2.0

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Google Auth Platform > Clients > Create client.

    כניסה לדף Create client

    אם לא בחרתם פרויקט, תתבקשו ליצור פרויקט.

  2. ברשימה Application type, בוחרים באפשרות אפליקציית אינטרנט.

  3. בשדה Name, מזינים שם לאפליקציה.

  4. בקטע Authorized redirect URIs, לוחצים על ‎+ Add URI ומוסיפים את https://claude.ai/api/mcp/auth_callback בשדה URIs.

  5. לוחצים על יצירה. הלקוח נוצר. כדי לגשת למזהה הלקוח, במסוף Google Cloud , עוברים אל Google Auth Platform > Clients.

  6. ברשימה מזהי לקוח ב-OAuth 2.0, בוחרים את שם הלקוח.

  7. בקטע סודות לקוח, מעתיקים את סוד לקוח ושומרים אותו במקום מאובטח. אפשר להעתיק אותו רק פעם אחת. אם איבדתם אותו, מחקו את הסוד וצרו סוד חדש.

יצירת מחבר בהתאמה אישית ב-Claude.ai

פועלים לפי ההוראות לתוכנית Claude שבה אתם משתמשים:

Enterprise ו-Team

  1. ב-Claude.ai, עוברים אל Admin settings > Connectors (הגדרות אדמין > מחברים).

  2. לוחצים על הוספת מחבר בהתאמה אישית.

  3. בתיבת הדו-שיח Add custom connector, מזינים את הפרטים הבאים:

    • שם השרת: שם קריא לאנשים של השרת.
    • כתובת ה-URL של שרת ה-MCP המרוחק: https://sqladmin.googleapis.com/mcp

  4. מרחיבים את התפריט הגדרות מתקדמות ומזינים את הפרטים הבאים:

    • מזהה לקוח OAuth: מזהה הלקוח ב-OAuth 2.0 שיצרתם.
    • סוד לקוח OAuth: הסוד של לקוח OAuth 2.0. כדי לאחזר את הסוד, עוברים אל Google Auth Platform > Clients ובוחרים את מזהה הלקוח ב-OAuth שיצרתם. בקטע Client secrets, לוחצים כדי להעתיק את Client secret.

  5. לוחצים על הוספה.

    המחבר בהתאמה אישית נוצר.

  6. פותחים את התפריט כלים ומפעילים את המחבר.

    ‫Claude.ai יכול להשתמש בשרת ה-MCP.

‫Pro ו-Max

  1. ב-Claude.ai, עוברים אל הגדרות > מחברים.

  2. לוחצים על הוספת מחבר בהתאמה אישית.

  3. בתיבת הדו-שיח Add custom connector, מזינים את הפרטים הבאים:

    • שם השרת: שם קריא לאנשים של השרת.
    • כתובת ה-URL של שרת ה-MCP המרוחק: https://sqladmin.googleapis.com/mcp

  4. מרחיבים את התפריט הגדרות מתקדמות ומזינים את הפרטים הבאים:

    • מזהה לקוח OAuth: מזהה הלקוח ב-OAuth 2.0 שיצרתם.
    • סוד לקוח OAuth: הסוד של לקוח OAuth 2.0. כדי לאחזר את הסוד, עוברים אל Google Auth Platform > Clients ובוחרים את מזהה הלקוח ב-OAuth שיצרתם. בקטע Client secrets, לוחצים כדי להעתיק את Client secret.

  5. לוחצים על הוספה.

    המחבר בהתאמה אישית נוצר.

  6. פותחים את התפריט כלים ומפעילים את המחבר.

    ‫Claude.ai יכול להשתמש בשרת ה-MCP.

ChatGPT

כדי להשתמש בשרתי MCP של Google ו-Cloud SQL עם ChatGPT, צריך מינוי ל-ChatGPT Business.

כדי להוסיף ל-ChatGPT שרת MCP מרוחק של Google או של Cloud SQL, צריך ליצור מזהה לקוח וסוד של Google OAuth 2.0, ואז להוסיף את שרת ה-MCP כאפליקציה ב-ChatGPT.

יצירת מזהה לקוח וסוד ב-OAuth 2.0

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Google Auth Platform > Clients > Create client.

    כניסה לדף Create client

    אם לא בחרתם פרויקט, תתבקשו ליצור פרויקט.

  2. ברשימה Application type, בוחרים באפשרות אפליקציית אינטרנט.

  3. בשדה Name, מזינים שם לאפליקציה.

  4. בקטע Authorized JavaScript origins, לוחצים על ‎+ Add URI ומוסיפים את https://chatgpt.com בשדה URIs.

  5. בקטע Authorized redirect URIs, לוחצים על ‎+ Add URI ומוסיפים את https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect בשדה URIs.

  6. לוחצים על יצירה. הלקוח נוצר. כדי לגשת למזהה הלקוח, במסוף Google Cloud , עוברים אל Google Auth Platform > Clients.

  7. ברשימה מזהי לקוח ב-OAuth 2.0, בוחרים את שם הלקוח.

  8. בקטע Client secrets, מעתיקים את Client secret ושומרים אותו במקום מאובטח. אפשר להעתיק אותו רק פעם אחת. אם איבדתם אותו, מחקו את הסוד וצרו סוד חדש.

מוסיפים את שרת ה-MCP כאפליקציה ב-ChatGPT.

  1. נכנסים לחשבון ב-ChatGPT.
  2. מפעילים את מצב פיתוח:
    1. ב-ChatGPT, לוחצים על שם המשתמש כדי לפתוח את תפריט הפרופיל, ואז בוחרים באפשרות הגדרות.
    2. בתפריט ההגדרות, לוחצים על אפליקציות ואז על הגדרות מתקדמות.
    3. בקטע Advanced settings, מעבירים את המתג מצב פיתוח למצב מופעל.
  3. בקטע הגדרות > אפליקציות, לוחצים על הכפתור יצירת אפליקציה.
  4. בתיבת הדו-שיח New app, מזינים את הפרטים הבאים:
    • שם: השם של שרת ה-MCP.
    • תיאור: תיאור אופציונלי של שרת ה-MCP.
    • כתובת ה-URL של שרת ה-MCP: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
    • אימות:
      • בתפריט Authentication, בוחרים באפשרות OAuth.
      • בשדה OAuth client ID, מזינים את מזהה הלקוח ב-Google OAuth.
      • בשדה OAuth secret, מזינים את סוד הלקוח של Google OAuth.
    • מאשרים שמבינים את הסיכון שקשור לשימוש בשרת MCP ולוחצים על יצירה.

שרת ה-MCP מופיע בתפריט אפליקציות, ואפשר להשתמש בו באמצעות הנחיות בצ'אט.

הנחיות כלליות ללקוחות MCP

אם לקוח ה-MCP שלכם לא מופיע ברשימה שבקטע הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת Cloud SQL MCP, אתם יכולים להשתמש במידע הבא כדי להתחבר לשרת MCP מרוחק בתוכנית המארחת או באפליקציית ה-AI. תתבקשו להזין פרטים על השרת, כמו השם וכתובת ה-URL שלו.

בשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

  • שם השרת: שרת Cloud SQL MCP
  • כתובת ה-URL של השרת או נקודת הקצה: https://sqladmin.googleapis.com/mcp (או כתובת URL של ערכת כלים ייעודית)
  • תעבורה: HTTP שניתן להעביר בסטרימינג
  • פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שאתם רוצים להשתמש בה, אתם יכולים להזין את פרטי הכניסה, את מזהה הלקוח והסוד של OAuth או את פרטי הכניסה והזהות של הנציג. Google Cloud מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.
  • היקף הרשאות OAuth: היקף ההרשאות של OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת ה-MCP של Cloud SQL.

אימות והרשאה

שרתי Cloud SQL MCP משתמשים בפרוטוקול OAuth 2.0 עם ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) לאימות ולהרשאה. כל Google Cloud הזהויות נתמכות לאימות בשרתי MCP.

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL לא מקבל מפתחות API.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שתוכלו לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות בשרתי MCP.

היקפי ההרשאות של Cloud SQL MCP OAuth

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לחשבון משתמש מאומת מסוים מותר לבצע פעולה מסוימת במשאב. למידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google, קראו את המאמר שימוש ב-OAuth 2.0 כדי לגשת אל Google APIs.

אלה היקפי ההרשאות של OAuth לכלי MCP ב-Cloud SQL:

URI של היקף ההרשאות ל-CLI של gcloud תיאור
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform ליצור, לעדכן ולפרט משאבים של Cloud SQL, כולל מכונות ומשתמשים במסדי נתונים. לייבא נתונים ולהריץ הצהרות SQL במכונות של Cloud SQL.
https://www.googleapis.com/auth/cloudsql ליצור, לעדכן ולפרט משאבים של Cloud SQL, כולל מכונות ומשתמשים במסדי נתונים. לייבא נתונים ולהריץ הצהרות SQL במכונות של Cloud SQL. אפשר להשתמש בהיקף הזה בנוסף להיקף הרחב יותר של כל הפלטפורמה, או במקומו.
https://www.googleapis.com/auth/cloudsql.readonly צפייה במשאבים של Cloud SQL ובנתונים במכונות של Cloud SQL. אפשר להשתמש בהיקף הזה כדי להריץ הצהרות SQL לקריאה בלבד.

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך קריאה לפונקציה. כדי לראות את רשימת ההיקפים שנדרשים ל-Cloud SQL, עיינו במאמר Cloud SQL Admin API.

ערכות הכלים הזמינות

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL מספק כתובות URL ייעודיות של נקודות קצה (ערכות כלים) שחושפות קבוצות משנה ספציפיות של כלים, בהתאם לדרישות האבטחה ותהליך העבודה שלכם. אתם יכולים להגדיר את לקוח ה-MCP כך שיתחבר לכל אחת מכתובות ה-URL הבאות של ערכת הכלים:

  • כל הכלים: https://sqladmin.googleapis.com/mcp חושף את כל הכלים שזמינים לשרת ה-MCP המרוחק.

  • קריאה בלבד: https://sqladmin.googleapis.com/mcp/readonly חשיפת כלים לקריאה בלבד:

    • get_instance
    • get_operation
    • list_instances
    • list_users
    • execute_sql_readonly

  • ניהול מכונות: https://sqladmin.googleapis.com/mcp/instance_manage כלים ליצירה, לשינוי ולניהול של מכונות Cloud SQL:

    • clone_instance
    • create_instance
    • get_instance
    • get_operation
    • list_instances
    • update_instance

  • הרצת שאילתות: https://sqladmin.googleapis.com/mcp/query_execution חושף כלים להרצת הצהרות SQL:

    • execute_sql
    • get_operation

באילו כלים אפשר להשתמש

  • ‫clone_instance: יצירת מכונה של Cloud SQL כשיבוט של מכונת המקור.
  • ‫create_backup: יצירת גיבוי של מכונה ב-Cloud SQL.
  • ‫create_instance: הפקודה שמתחילה את היצירה של מכונת Cloud SQL.
  • ‫execute_sql: מריץ הצהרות SQL תקינות (DDL, ‏ DCL, ‏ DQL, ‏ DML) במכונה של Cloud SQL.
  • execute_sql_readonly: מריץ כל הצהרת SQL תקינה לקריאה בלבד במכונה של Cloud SQL.
  • get_instance: קבלת הפרטים של מכונה ב-Cloud SQL.
  • ‫get_operation: קבלת הסטטוס של פעולה ממושכת ב-Cloud SQL.
  • import_data: ייבוא נתונים למופע של Cloud SQL מ-Cloud Storage.
  • list_instances: הצגת רשימה של כל המכונות של Cloud SQL בפרויקט.
  • list_users: הצגת רשימה של כל משתמשי מסד הנתונים במכונה של Cloud SQL.
  • restore_backup: שחזור גיבוי של מכונה ב-Cloud SQL.
  • ‫update_instance: עדכון ההגדרות הנתמכות של מכונה ב-Cloud SQL.
  • update_user: עדכון משתמש במסד נתונים של מכונה ב-Cloud SQL.

בחומר העזר של Cloud SQL MCP מפורטים כל הכלים הזמינים של MCP והתיאורים שלהם לשרת MCP מרוחק של Cloud SQL.

כלים לרשימות

משתמשים ב-MCP inspector כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP מסוג tools/list ישירות לשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL. השיטה tools/list לא דורשת אימות.

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-Cloud SQL זה יכול להיות mcp/toolset-name.
  • ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

יצירת מכונה

כברירת מחדל, כשיוצרים מכונה של Cloud SQL באמצעות הכלי create_instance, המכונה מוגדרת עם כתובת IP ציבורית.

כדי ליצור מכונה עם כתובת IP פרטית, אתם יכולים ליצור מכונה שמופעלת בה גישה לשירותים פרטיים או Private Service Connect. כשיוצרים מכונה עם כתובת IP פרטית, כתובת ה-IP הציבורית שלה מושבתת באופן אוטומטי.

כדי להפעיל גישה לשירותים פרטיים, צריך שחיבור לגישה לשירותים פרטיים כבר יהיה זמין לפרויקט שבו אתם יוצרים את המכונה של Cloud SQL. כדי להפעיל את Private Service Connect, צריך שכבר תהיה נקודת קצה של Private Service Connect בפרויקט שאפשר לגשת אליו ממכונת Cloud SQL שאתם יוצרים.

עדכון של מכונה

בעזרת הכלי update_instance אפשר לבצע את העדכונים הבאים במכונה של Cloud SQL:

הרצת הצהרות SQL

שרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL מספק שני כלים נפרדים להרצת הצהרות SQL. אתם יכולים להשתמש בכלי execute_sql כדי לנהל את מסד הנתונים ולבצע בו שינויים. כדי להריץ הצהרות SQL לקריאה בלבד, כמו שליחת שאילתות על נתונים, אתם יכולים להשתמש בכלי execute_sql_readonly.

בשני המקרים, כדי להריץ את הצהרות ה-SQL, המכונה של Cloud SQL צריכה לעמוד בדרישות הבאות:

  • הערך של הגדרת התצורה data_api_access במכונה צריך להיות ALLOW_DATA_API. כשיוצרים מכונה באמצעות הכלי create_instance, הגדרת התצורה data_api_access נקבעת באופן אוטומטי.
  • כדי לבצע אימות, משתמשים בחשבון של משתמש מובנה במסד הנתונים. מאחסנים את סיסמת המשתמש בסוד אזורי ב-Secret Manager באותו אזור של המכונה ב-Cloud SQL, ומציינים גם את user וגם את password_secret_version כשמפעילים את הכלי.

אם הגדרת התצורה data_api_access של המכונה לא מוגדרת ל-ALLOW_DATA_API, משתמשים בכלי update_instance כדי לעדכן את התצורה של המכונה.

תגי sqlcommenter

כשמריצים שאילתות באמצעות הכלי execute_sql או execute_sql_readonly, מגדירים את הפרמטר האופציונלי sql_commenter_enabled לערך true כדי להוסיף תגי sqlcommenter להצהרות ה-SQL לצורך ניראות וטלמטריה של מסד הנתונים. התגובה שנוספה כוללת את התגים הבאים:

  • ‫mcp.tool: השם של כלי ה-MCP שהופעל.
  • ‫mcp.server: הזהות של שרת ה-MCP המרוחק (Remote MCP Server).
  • ‫user.identity: זהות המשתמש המאומתת במסד הנתונים או ב-IAM שמריצה את השאילתה.
  • ‫mcp.client: הלקוח או סוכן האפליקציה של ה-AI שזוהה (לדוגמה, Claude,‏ Gemini או Antigravity).

אלה התגים היחידים שנתמכים, ואי אפשר להוסיף תגים אחרים.

אתם יכולים לראות את השאילתות שבוצעו ואת תגי sqlcommenter שנוספו להן ב-Cloud SQL Studio או ב-Logs Explorer, על ידי צפייה בשאילתות של מסד הנתונים וביומני הביקורת.

תרחישים לדוגמה

הנה כמה תרחישים לדוגמה לשימוש בשרת ה-MCP של Cloud SQL:

פיתוח אפליקציות אינטרנט

תרחיש לדוגמה יכול להיות פיתוח מהיר של אפליקציות אינטרנט והקצאת מכונות של Cloud SQL כמסד הנתונים שלהן. בתרחיש לדוגמה הזה, השימוש בשרת Cloud SQL MCP מאפשר לכם ליצור מסד נתונים חדש ולאכלס אותו בנתונים ראשוניים לפרויקט חדש באמצעות שפה טבעית.

הנחיה לדוגמה:

"Create a new SQL Server development instance and set up a table called products."

תהליך עבודה:

תהליך העבודה להגדרת אפליקציית אינטרנט יכול להיראות כך:

  • הקצאת משאבים: הנציג מפעיל את הכלי create_instance כדי ליצור מכונה חדשה של Cloud SQL עם מפרט שמתאים לסביבת פיתוח.

  • אימות: הנציג משתמש בכלי get_operation כדי לדגום את הסטטוס של פעולת יצירת המכונה.

  • חיבור: כשהפעולה מסתיימת, הנציג משתמש בכלי get_instance כדי לאחזר את המטא-נתונים של החיבור למכונה.

  • הגדרת הסכימה: כשהסוכן מוכן, הוא משתמש ב-execute_sql כדי להריץ את הצהרת ה-SQL ב-CREATE TABLE products.

  • הזנת נתונים: הנציג משתמש שוב ב-execute_sql כדי להוסיף נתוני הזנה ראשוניים (DML) לטבלה החדשה שנוצרה.

  • הזנת נתונים: כשהסוכן מוכן, הוא משתמש ב-import_data כדי לייבא קובץ נתונים של מוצרים מ-Cloud Storage.

שליחת שאילתה למסד נתונים באמצעות שפה טבעית

אתם יכולים לשלוח שאילתות למסד נתונים של Cloud SQL, לעדכן רשומות ולעדכן סכימות באמצעות שפה טבעית.

הנחיה לדוגמה:

"Add a `stock_count` column to the inventory table."

תהליך העבודה: תהליך העבודה לשליחת שאילתות למסד נתונים באמצעות שפה טבעית יכול להיראות כך.

  • העברת סכימה: הנציג קורא ל-execute_sql כדי להריץ הצהרת ALTER TABLE, ומוסיף את העמודה החדשה stock_count לסכימת מסד הנתונים.

  • אימות: הנציג משתמש ב-get_instance כדי לוודא שעדכון המכונה הושלם בהצלחה.

הנחיה לדוגמה:

"Show me a list of shoes that are priced above $100 from the inventory table."

תהליך עבודה:

  • הרצת השאילתה: הנציג קורא ל-execute_sql כדי להריץ את הצהרת ה-SQL שמאחזרת את הנתונים.

מגבלות

לשרת ה-MCP המרוחק של Cloud SQL יש את המגבלות הבאות:

  • אם הכלי execute_sql או execute_sql_readonly מחזיר תשובה שגדולה מ-10MB, התשובה תיחתך.
  • כשמשתמשים בכלי execute_sql או execute_sql_readonly, יכול להיות שהזמן הקצוב לתפוגה יסתיים בשאילתות שפועלות יותר מ-30 שניות.
  • ‫Cloud SQL ל-SQL Server לא תומך בכלי create_user.

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה,Google Cloud מציע הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלים של MCP בארגון או בפרויקט ב- Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

Model Armor

‫Model Armor הוא שירות שלGoogle Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor כדי למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת עם רישום ביומן, היא מתעדת את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שלא נתמכת על ידי Model Armor, יכול להיות שההתנהגות של ניתוב הקריאה תהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהיא תפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר מוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, מבצעים את השלבים הבאים באמצעות ה-CLI של gcloud עם Model Armor API:

  1. התקינו את ה-CLI של gcloud ואז היכנסו ל-CLI של gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם. אחרי שנכנסתם לחשבון, אתחלו את ה-CLI של gcloud באמצעות הפקודה הבאה: 

    gcloud init

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ו Google Cloud לשרתי MCP מרוחקים

כדי להגן על הקריאות והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות הבסיסיות של Model Armor. הגדרת רצפה קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP בפרויקט.

מגדירים את ההגנה המוגברת על המודל עם הסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת רמות הסינון של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה סינון או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף מופיע במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של הגנה מוגברת על המודל לתעבורת נתונים אל שרתי MCP וממנה, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud . התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות הסף וההגדרות הכלליות של Model Armor יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שהגנה מוגברת על המודל משתלבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את Google Cloud ואת שרתי Google MCP.

אפשר לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ופיקוח בהתאמה אישית, על ידי מתן גישה או דחיית גישה על סמך:

  • חשבון המשתמש.
  • מאפייני הכלי, כמו המאפיין "לקריאה בלבד".
  • שם השירות או שם הכלי.
  • מזהה הלקוח ב-OAuth של האפליקציה.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות והרשאות גישה.

המאמרים הבאים