Utilizzare il server MCP remoto di Database Center

Questo documento descrive come utilizzare il server Model Context Protocol (MCP) remoto di Database Center per connetterti a Database Center da applicazioni AI come Gemini CLI, ChatGPT, Claude o in applicazioni AI che stai sviluppando.

Il server MCP di Database Center ti consente di accedere ed eseguire gli strumenti di Database Center per creare, gestire ed eseguire query sulle risorse di Database Center dai tuoi ambienti di sviluppo abilitati all'AI e dalle piattaforme di agenti AI.

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 a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e 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 macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.

Server MCP remoti

Vengono eseguiti sull'infrastruttura del servizio e offrono 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.

Server MCP Google e remoti Google Cloud

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

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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.

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1. Abilita l'API Database Center.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che contiene l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

   Per i nuovi progetti, l'API Database Center non è abilitata automaticamente.

Ruoli obbligatori

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

• Esegui chiamate allo strumento MCP: Utente dello strumento MCP (roles/mcp.toolUser)
• Utilizza gli strumenti MCP di Database Center: Visualizzatore di Database Center (roles/databasecenter.viewer)

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

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

Autenticazione e autorizzazione

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

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 Autenticarsi ai server MCP.

Ambiti OAuth MCP di Database Center

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 in Google, consulta Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Database Center ha il seguente ambito OAuth dello strumento MCP:

Configurare un client MCP per utilizzare il server MCP di Database Center

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono creare un'istanza di un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.

Nell'applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP di Database Center, inserisci le seguenti informazioni, se necessario:

• Nome server: server MCP di Database Center
• URL server o endpoint: https://databasecenter.googleapis.com/mcp
• Trasporto: HTTP
• Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Google Cloud credenziali, l'ID client OAuth e il client secret o un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull' autenticazione, consulta Autenticarsi ai server MCP.
• Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare quando ti connetti al server MCP di Database Center. Per il server MCP di Database Center, è necessario l'ambito https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform.

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

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

• Connettersi ai server MCP remoti.
• Configurare MCP in un'applicazione AI.

Strumenti disponibili

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

Elencare gli strumenti

Utilizza l'ispettore MCP per elencare gli strumenti o invia una tools/list richiesta HTTP direttamente al server MCP remoto di Database Center. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

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

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

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso per il server MCP di Database Center:

• Esaminare lo stato del parco risorse: chiedi informazioni sui principali problemi di stato dell'intero parco risorse del database. Ad esempio: "Quali sono i principali problemi di stato nel mio parco risorse del database?"
• Inventario di audit: esegui query per prodotti o versioni di database specifici. Ad esempio: "Elenca tutti i database Spanner nel mio progetto."
• Controllare i problemi di sicurezza: identifica i database che potrebbero avere problemi di sicurezza. Ad esempio: "Mostrami le risorse nel mio parco risorse che presentano problemi di sicurezza, ad esempio l'audit non è abilitato."

Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa della vasta gamma 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 Google Cloud organizzazione o nel tuo progetto.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un Google Cloud servizio progettato per migliorare la sicurezza e la sicurezza delle applicazioni AI. Funziona controllando in modo proattivo i prompt e le risposte LLM, proteggendo da vari rischi e supportando le pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider di servizi 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 policy di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.

Abilitare Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Configurare 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 al progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte degli strumenti MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configurare 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 ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
• ENABLED: l'impostazione che abilita un filtro o un'applicazione.
• MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di attendibilità per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero comportare un maggior numero di falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di attendibilità di Model Armor.

Disabilitare la scansione del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di eseguire automaticamente la scansione del traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui il comando seguente:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l' Google Cloud ID progetto. 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 più di un solo 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.

Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri di rifiuto IAM

I criteri di rifiuto di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere i server MCP remoti. Google Cloud Configura questi criteri per bloccare l'accesso indesiderato agli strumenti MCP.

Ad esempio, puoi negare o consentire l'accesso in base a:

• L'entità
• Proprietà dello strumento come di sola lettura
• L'ID client OAuth dell'applicazione

Per saperne di più, consulta Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

Passaggi successivi

• Leggi la documentazione di riferimento MCP di Database Center.
• Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.