Remote-MCP-Server von BigQuery Data Transfer Service verwenden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) von BigQuery Data Transfer Service verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Gemini CLI, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Der MCP-Server des BigQuery Data Transfer Service bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, mit denen Sie Prompts in natürlicher Sprache an Ihre KI-Anwendung senden können, um eine Reihe von Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenübertragung auszuführen, darunter:

• Verfügbare Datenquellen auflisten und Details dazu abrufen.
• Datenübertragungskonfigurationen erstellen, verwalten und auflisten.
• Datenübertragungsausführungen auflisten und Details dazu abrufen.
• Prüfen Sie, ob die Anmeldedaten für eine Datenquelle gültig sind.

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 zusätzliche Informationen, die von einem Tool benötigt werden, über Multi-Round-Trip-Anfragen (MRTR) anfordern.

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 Region oder Projekt-ID von Cloud de Confiance by S3NS anzugeben.

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

Remote-MCP-Server von Google und Cloud de Confiance by S3NS

• Vereinfachte, zentrale Erkennung
• Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
• Detaillierte Autorisierung
• Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
• Zentrales 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 Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance 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. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

3. Aktivieren Sie die BigQuery Data Transfer Service 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 BigQuery Data Transfer Service API automatisch aktiviert.

Erforderliche Rollen

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

• MCP-Toolaufrufe ausführen: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

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 MCP-Servers von BigQuery Data Transfer Service erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

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

BigQuery Data Transfer Service verwendet einen Dienst-Agent, um auf Ihre Ressourcen zuzugreifen und sie zu verwalten. Der Dienst-Agent wird automatisch in Ihrem Namen erstellt, wenn Sie BigQuery Data Transfer Service aktivieren und die API zum ersten Mal verwenden. Bei der Erstellung des Dienst-Agents gewährt Google automatisch die vordefinierte Dienst-Agent-Rolle.

Informationen zu BigQuery Data Transfer Service-Berechtigungen finden Sie unter IAM-Rollen und -Berechtigungen für BigQuery Data Transfer Service.

Authentifizierung und Autorisierung

Der MCP-Server des BigQuery Data Transfer Service 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.

BigQuery Data Transfer Service 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.

BigQuery Data Transfer Service-MCP-Server verwenden das OAuth 2.0-Protokoll mit IAM für die Authentifizierung und Autorisierung. Alle Cloud de Confiance by S3NS -Identitäten werden für die Authentifizierung bei MCP-Servern unterstützt.

BigQuery Data Transfer Service unterstützt die folgenden OAuth-Bereiche des BigQuery MCP-Tools:

Für die Ressourcen, auf die während eines Toolaufrufs zugegriffen wird, sind möglicherweise zusätzliche Bereiche erforderlich. Eine Liste der für den BigQuery Data Transfer Service erforderlichen Bereiche finden Sie unter BigQuery Data Transfer Service API.

MCP-Client für die Verwendung des BigQuery Data Transfer Service-MCP-Servers konfigurieren

KI-Anwendungen und -Agenten 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 sich mit verschiedenen MCP-Servern verbinden. Wenn Ihre Anwendung nicht in der clientspezifischen Anleitung aufgeführt ist, können Sie die folgenden Informationen verwenden, um eine Verbindung von den meisten Anwendungen 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 MCP-Server des BigQuery Data Transfer Service die folgenden Informationen ein:

• Servername: BigQuery Data Transfer Service MCP-Server
• Server-URL oder Endpunkt: https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
• Transport: Streamable HTTP
• Authentifizierungsdetails: Je nachdem, wie Sie sich authentifizieren möchten, können Sie Ihre Cloud de Confiance by S3NS -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.

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 Verbinden mit einem MCP-Server finden Sie unter Clientspezifische Anleitungen.

Allgemeine Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

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

Verfügbare Tools

Details zu den verfügbaren MCP-Tools und deren Beschreibungen für den BigQuery Data Transfer Service-MCP-Server finden Sie in der BigQuery Data Transfer Service-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 des BigQuery Data Transfer Service. Die Methode tools/list erfordert keine Authentifizierung.

curl -X POST https://bigquerydatatransfer.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 BigQuery Data Transfer Service ist dies mcp.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: die MCP-Protokollversion. Beispiel: 2026-07-28.

Beispielanwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den MCP-Server des BigQuery Data Transfer Service:

• Unterstützte Datenquellen ermitteln, erforderliche Konfigurationsparameter prüfen und feststellen, ob gültige Anmeldedaten für eine Datenquelle vorhanden sind.
• Datenübertragungskonfigurationen mit Prompts in natürlicher Sprache erstellen, aktualisieren, prüfen und löschen.
• Manuelle Übertragungen für ein einzelnes Datum starten oder Backfills für einen Zeitraum auslösen.
• Überwachen Sie den Status von Übertragungsausführungen und prüfen Sie die entsprechenden Logs, um Fehler bei fehlgeschlagenen Übertragungen zu beheben.

Beispiel-Prompts

Mit den folgenden Beispiel-Prompts können Sie Datenquellen ermitteln, Übertragungskonfigurationen verwalten und Fehler bei Übertragungsausführungen beheben:

• „Listet alle verfügbaren Datenquellen im Projekt PROJECT_ID und am Standort LOCATION auf und prüft, ob ich gültige Anmeldedaten für die Datenquelle DATA_SOURCE_ID habe.“
• „Alle Datenübertragungskonfigurationen im Projekt PROJECT_ID in der Region LOCATION auflisten.“
• „Starten Sie eine manuelle Übertragungsausführung für die Übertragungskonfiguration TRANSFER_CONFIG_ID im Projekt PROJECT_ID und am Standort LOCATION für den Zeitraum von 2026-01-01 bis 2026-01-07.“
• "Prüfen Sie den Status der letzten Übertragungsausführungen für die Konfiguration TRANSFER_CONFIG_ID im Projekt PROJECT_ID. Wenn Ausführungen fehlgeschlagen sind, zeige mir die Übertragungsprotokolle und erkläre, was schiefgelaufen ist.“

Ersetzen Sie in den Prompts Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID von Cloud de Confiance .
• LOCATION: der Standort der Übertragungskonfiguration oder Datenquelle.
• DATA_SOURCE_ID: die Datenquellen-ID, z. B. google_ads oder scheduled_query.
• TRANSFER_CONFIG_ID: die ID der Übertragungskonfiguration.

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, bietetCloud de Confiance by S3NS Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Organisation oder Ihrem Projekt in Cloud de Confiance by S3NSsteuern können.

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

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Dienst vonCloud de Confiance by S3NS , 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-Anfragerouting zu Model Armor

Model Armor aktivieren

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

Schutz für Google- und Cloud de Confiance by S3NS 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 Cloud de Confiance .

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 Erzwingung aktiviert wird.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, aber niedrigere Werte können zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Konfidenzstufen.

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 automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts 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 Cloud de Confiance . Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google MCP-Servern an.

Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor 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 Cloud de Confiance by S3NS und Google MCP-Server schützen.

Sie können mehrere Kriterien kombinieren, um benutzerdefinierte Sicherheits- und Governance-Richtlinien zu erstellen, indem Sie den Zugriff basierend auf Folgendem zulassen oder verweigern:

• Das Hauptkonto.
• Toolattribute wie das schreibgeschützte Attribut.
• Der Dienst- oder Toolname.
• Die OAuth-Client-ID der Anwendung.

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

Nächste Schritte

• Lesen Sie die Referenzdokumentation zum BigQuery Data Transfer Service MCP.
• Weitere Informationen zu Google Cloud-MCP-Servern