Remote-MCP-Server von Bigtable verwenden

Model Context Protocol (MCP) standardisiert, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen oder -Agents eine Verbindung zu externen Datenquellen herstellen. Mit MCP-Servern können Sie ihre Tools, Ressourcen und Prompts verwenden, um Aktionen auszuführen und aktualisierte Daten von ihrem Back-End-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 einen HTTP-Endpunkt für KI-Anwendungen zur Kommunikation zwischen dem KI-MCP-Client und dem MCP-Server. Weitere Informationen zur MCP-Architektur finden Sie unter MCP-Architektur.

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. Enable the Bigtable Admin API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die cbt Befehlszeile zu installieren:

   gcloud components install cbt

Erforderliche Rollen

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

• MCP-Toolaufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)
• Vollständiger Zugriff auf Bigtable-Ressourcen: Bigtable-Administrator (roles/bigtable.admin)

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

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Verwenden des Bigtable-MCP-Servers erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen , um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen, die erforderlich sind:

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

Authentifizierung und Autorisierung

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

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

Wir empfehlen, eine separate Identität für Agents zu erstellen, die MCP-Tools verwenden, damit Sie den Zugriff auf Ressourcen steuern und überwachen können. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Bigtable-MCP-OAuth-Bereiche

OAuth 2.0 verwendet Bereiche und Anmeldedaten, um zu ermitteln, ob ein authentifizierter Prinzipal berechtigt ist, eine bestimmte Aktion für eine Ressource auszuführen. Weitere Informationen zu OAuth 2.0-Bereichen bei Google finden Sie unter OAuth 2.0 für den Zugriff auf Google APIs verwenden.

Bigtable hat die folgenden OAuth-Bereiche für MCP-Tools:

Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für Bigtable erforderlichen Bereiche finden Sie unter OAuth 2.0-Bereiche für die Bigtable Admin API v2.

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

KI-Anwendungen und -Agents wie Claude oder Antigravity können einen MCP-Client instanziieren, der eine Verbindung zu einem einzelnen MCP-Server herstellt. Eine KI-Anwendung kann mehrere Clients haben, die eine Verbindung zu verschiedenen MCP-Servern herstellen. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen aus herzustellen.

Suchen Sie in Ihrer KI-Anwendung nach einer Möglichkeit, einen Remote-MCP-Server hinzuzufügen oder eine Verbindung zu ihm herzustellen. Geben Sie für den Bigtable-MCP-Server die folgenden Informationen ein:

• Servername: Bigtable-MCP-Server
• Server-URL oder Endpunkt: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
• Transport: HTTP
• Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihren Clientschlüssel oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten eingeben. Google Cloud Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.
• OAuth-Bereich: der OAuth 2.0-Bereich, den Sie verwenden möchten, wenn Sie eine Verbindung zum Bigtable MCP-Server herstellen.

Weiterleitungs-URIs

Bei webbasierten Anwendungen und einigen 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 Herstellen einer Verbindung zu einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitung.

Allgemeinere Anleitungen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Mit Remote-MCP-Servern verbinden.
• MCP in einer KI-Anwendung konfigurieren.

Verfügbare Tools

Details zu verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den Bigtable-MCP-Server finden Sie in der Bigtable-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 Bigtable. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: bigtableadmin.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
}

Beispiel-Prompts

Mit den folgenden Beispiel-Prompts können Sie Bigtable-Ressourcen erstellen oder löschen und Informationen dazu abrufen:

• „Erstelle eine Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID in der Zone ZONE_ID mit NODES Knoten.“
• „Liste Instanzen im Projekt PROJECT_ID auf.“
• „Rufe Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID ab.“
• „Lösche Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID.“
• „Erstelle eine Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID.“
• „Liste Tabellen in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID auf.“
• „Rufe Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID ab.“
• „Lösche Tabelle TABLE_ID in der Instanz INSTANCE_ID im Projekt PROJECT_ID.“

Ersetzen Sie in den Prompts Folgendes:

• PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud Projekt-ID.
• INSTANCE_ID durch die Bigtable-Instanz-ID.
• ZONE_ID durch die Zone, in der der Cluster ausgeführt wird.
• TABLE_ID durch die Bigtable-Tabellen-ID.
• Wenn Sie die Anzahl der Knoten in einem Cluster steuern möchten, ersetzen Sie NODES durch die gewünschte Anzahl der Knoten im Cluster. Wenn nichts angegeben ist, wird standardmäßig 1 verwendet.

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da Sie mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen ausführen können. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, Google Cloud bietet Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud Organisation oder Ihrem Projekt steuern können.

Weitere Informationen zu MCP-Sicherheit und ‑Governance finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Google Cloud Dienst, der die Sicherheit und Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dazu werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv geprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und verantwortungsbewusste KI-Praktiken zu unterstützen. Ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen: Mit Model Armor können Sie schädliche Eingaben verhindern, die Sicherheit von Inhalten überprüfen, sensible Daten schützen, die Compliance aufrechterhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchsetzen.

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

Model Armor aktivieren

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

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

Um Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten zu schützen, können Sie die Mindesteinstellungen für Model Armor verwenden. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird eine einheitliche Reihe 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 Mindesteinstellungen für Model Armor konfigurieren.

Hier ist ein Beispielbefehl:

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 PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud Projekt-ID.

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 Erzwingung aktiviert wird.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filter für verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich. Sie können diese Einstellung ändern, niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfidenzniveaus von Model Armor.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor Traffic zu und von Google-MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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 Google Cloud Projekt ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf Google-MCP-Server-Traffic an.

Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich alle Änderungen, die Sie an den Mindesteinstellungen vornehmen, auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

MCP-Verwendung mit IAM-Ablehnungsrichtlinien steuern

Mit IAM-Ablehnungsrichtlinien (Identity and Access Management) können Sie Google Cloud Remote-MCP-Server schützen. Konfigurieren Sie diese Richtlinien, um den unerwünschten Zugriff auf MCP-Tools zu blockieren.

Sie können den Zugriff beispielsweise anhand der folgenden Kriterien ablehnen oder zulassen:

• Prinzipal
• Toolattribute wie „Schreibgeschützt“
• OAuth-Client-ID der Anwendung

Weitere Informationen finden Sie unter MCP-Verwendung mit IAM steuern.

Nächste Schritte

• Lesen Sie die Referenzdokumentation zu Bigtable-MCP.
• Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern
• Best Practices für die Sicherung von Agent-Interaktionen mit dem Model Context Protocol.