Utiliser le serveur MCP distant du service de transfert de données BigQuery

Ce document explique comment utiliser le serveur MCP (Model Context Protocol) distant du service de transfert de données BigQuery pour vous connecter à des applications d'IA, y compris la CLI Gemini, ChatGPT, Claude et les applications personnalisées que vous développez. Le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery fournit un ensemble complet de fonctionnalités qui vous permettent d'envoyer des requêtes en langage naturel à votre application d'IA pour effectuer diverses tâches liées au transfert de données, y compris les suivantes :

• Lister et obtenir des détails sur les sources de données disponibles.
• Créer, gérer et lister des configurations de transfert de données.
• Lister et obtenir des détails sur les exécutions de transfert de données.
• Vérifiez que les identifiants d'une source de données sont valides.

Le Model Context Protocol (MCP) standardise la façon dont les grands modèles de langage (LLM) et les applications ou agents d'IA se connectent à des sources de données externes. Les serveurs MCP vous permettent d'utiliser leurs outils, leurs ressources et leurs prompts pour effectuer des actions et obtenir des données à jour à partir de leur service de backend.

Quelle est la différence entre les serveurs MCP locaux et distants ?

Serveurs MCP locaux

Ils s'exécutent généralement sur votre ordinateur local et utilisent les flux d'entrée et de sortie standards (stdio) pour la communication entre les services sur le même appareil.

Serveurs MCP distants

S'exécutent sur l'infrastructure du service et offrent un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client MCP d'IA et le serveur MCP. Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez Architecture MCP.

Noyau sans état

Avec la version 2026-07-28 du MCP, le MCP passe d'un protocole bidirectionnel avec état à un protocole sans état. Chaque requête MCP est auto-descriptive et peut être acheminée à l'aide d'en-têtes. Le handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id n'est pas nécessaire, car chaque requête inclut toutes les informations requises dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des requêtes multi-aller-retour (MRTR).

Pour faciliter le routage et le traitement des requêtes sans analyser le corps de la requête, certains en-têtes MCP sont requis, y compris les suivants :

• En-têtes requis par la spécification MCP, tels que l'en-tête de version du protocole et les en-têtes de requête standards.
• En-têtes personnalisés définis par le serveur MCP. Ces en-têtes sont mis en miroir dans les en-têtes HTTP à partir du schéma d'entrée de l'outil à l'aide de la propriété x-mcp-header. Par exemple, un serveur MCP peut définir un en-tête personnalisé pour spécifier la région ou l'ID du projet Cloud de Confiance by S3NS .

Pour en savoir plus sur l'architecture MCP, consultez la spécification et les principaux changements de la version 2026-07-28 de MCP.

Serveurs MCP distants Google et Cloud de Confiance by S3NS

• Découverte simplifiée et centralisée
• Points de terminaison HTTP gérés mondiaux ou régionaux
• Autorisations précises
• Sécurité facultative des prompts et des réponses avec la protection Model Armor
• Journaux d'audit centralisés

Pour en savoir plus sur les autres serveurs MCP et sur les contrôles de sécurité et de gouvernance disponibles pour les serveurs MCP Google Cloud, consultez la présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Avant de commencer

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. Activez l'API BigQuery Data Transfer Service, si ce n'est pas déjà fait.

   Rôles requis pour activer les API

   Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

   Activer l'API

   Pour les nouveaux projets, l'API Service de transfert de données BigQuery est automatiquement activée.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery :

• Effectuer des appels d'outils MCP : Utilisateur de l'outil MCP (roles/mcp.toolUser)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour utiliser le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Le service de transfert de données BigQuery utilise un agent de service pour accéder à vos ressources et les gérer. L'agent de service est créé automatiquement en votre nom après l'activation du service de transfert de données BigQuery et la première utilisation de l'API. Lors de la création de l'agent de service, Google attribue automatiquement le rôle d'agent de service prédéfini.

Pour en savoir plus sur les autorisations du service de transfert de données BigQuery, consultez Rôles et autorisations IAM du service de transfert de données BigQuery.

Authentification et autorisation

Le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery n'accepte pas les clés API. Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent des outils MCP afin de pouvoir contrôler et surveiller l'accès aux ressources. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.

Champs d'application OAuth du service de transfert de données BigQuery pour les marchands multi-comptes

OAuth 2.0 utilise des champs d'application et des identifiants pour déterminer si un compte principal authentifié est autorisé à effectuer une action spécifique sur une ressource. Pour en savoir plus sur les champs d'application OAuth 2.0 chez Google, consultez Utiliser OAuth 2.0 pour accéder aux API Google.

Les serveurs MCP du service de transfert de données BigQuery utilisent le protocole OAuth 2.0 avec IAM pour l'authentification et l'autorisation. Toutes les identitésCloud de Confiance by S3NS sont compatibles avec l'authentification auprès des serveurs MCP.

Le service de transfert de données BigQuery est compatible avec les champs d'application OAuth de l'outil MCP BigQuery suivants :

Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis sur les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des champs d'application requis pour le service de transfert de données BigQuery, consultez la page API du service de transfert de données BigQuery.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery

Les applications et agents d'IA, tels que Claude ou Antigravity, peuvent instancier un client MCP qui se connecte à un seul serveur MCP. Une application d'IA peut avoir plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application ne figure pas dans les instructions spécifiques au client, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter à partir de la plupart des applications.

Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter un serveur MCP distant ou de vous y connecter. Pour le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery, saisissez les informations suivantes :

• Nom du serveur : serveur MCP du service de transfert de données BigQuery
• URL du serveur ou Point de terminaison : https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
• Transport : HTTP diffusable en streaming
• Détails de l'authentification : selon la méthode d'authentification que vous souhaitez utiliser, vous pouvez saisir vos identifiants Cloud de Confiance by S3NS , votre ID client et votre code secret OAuth, ou une identité et des identifiants d'agent. Pour en savoir plus sur l'authentification, consultez S'authentifier auprès des serveurs MCP.

URI de redirection

Pour les applications Web et certaines applications de bureau, vous devez ajouter un URI de redirection à la liste d'autorisation lorsque vous créez un ID client et un code secret pour l'authentification. Les URI de redirection sont utilisés par le serveur d'autorisation pour envoyer des jetons à votre application. La documentation de votre application doit spécifier l'URI de redirection que vous devez utiliser. Les URI de redirection personnalisés ne sont pas acceptés.

Pour obtenir des conseils spécifiques à une application sur la configuration et la connexion à un serveur MCP, consultez Conseils spécifiques au client.

Pour obtenir des conseils plus généraux, consultez les ressources suivantes :

• Se connecter à des serveurs MCP distants
• Configurer MCP dans une application d'IA

Outils disponibles

Pour afficher les détails des outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP du service de transfert de données BigQuery, consultez la documentation de référence sur le MCP du service de transfert de données BigQuery.

Lister les outils

Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant du service de transfert de données BigQuery. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Remplacez les éléments suivants :

• TOOLSET_ENDPOINT : le reste du point de terminaison MCP après le nom du service. Pour le service de transfert de données BigQuery, il s'agit de mcp.
• MCP_PROTOCOL_VERSION : version du protocole MCP. Exemple : 2026-07-28.

Exemples de cas d'utilisation

Voici des exemples de cas d'utilisation du serveur MCP du service de transfert de données BigQuery :

• Découvrez les sources de données compatibles, inspectez les paramètres de configuration requis et vérifiez si des identifiants valides existent pour une source de données.
• Créez, mettez à jour, inspectez et supprimez des configurations de transfert de données à l'aide de prompts en langage naturel.
• Démarrez manuellement des exécutions de transfert pour une seule date ou déclenchez des remplissages sur une plage de dates.
• Surveillez l'état des exécutions de transfert et inspectez les journaux d'exécution de transfert pour résoudre les problèmes d'échec de transfert.

Exemples de prompts

Vous pouvez utiliser les exemples de requêtes suivants pour découvrir des sources de données, gérer des configurations de transfert et résoudre les problèmes d'exécution de transfert :

• "Répertorie toutes les sources de données disponibles dans le projet PROJECT_ID et l'emplacement LOCATION, et vérifie si je dispose d'identifiants valides pour la source de données DATA_SOURCE_ID."
• "Répertorie toutes les configurations de transfert de données du projet PROJECT_ID dans la région LOCATION."
• "Démarrez une exécution de transfert manuelle pour la configuration de transfert TRANSFER_CONFIG_ID dans le projet PROJECT_ID et l'emplacement LOCATION pour la plage de dates du 2026-01-01 au 2026-01-07."
• "Vérifiez l'état des dernières exécutions de transfert pour la configuration TRANSFER_CONFIG_ID dans le projet PROJECT_ID. Si des exécutions ont échoué, montre-moi les journaux de transfert et explique-moi ce qui s'est mal passé."

Dans les prompts, remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud de Confiance .
• LOCATION : emplacement de la configuration de transfert ou de la source de données.
• DATA_SOURCE_ID : ID de la source de données, par exemple google_ads ou scheduled_query.
• TRANSFER_CONFIG_ID : ID de la configuration de transfert.

Configurations de sécurité facultatives

Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques,Cloud de Confiance by S3NS propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables pour contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou projet Cloud de Confiance by S3NS.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de MCP, consultez Sécurité et sûreté de l'IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un serviceCloud de Confiance by S3NS conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il analyse de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, protège contre divers risques et favorise les pratiques pour une IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou sur des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à empêcher les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.

Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il consigne l'intégralité de la charge utile. Cela pourrait exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Routage des requêtes MCP vers Model Armor

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Configurer la protection pour les serveurs MCP Google et Cloud de Confiance by S3NS distants

Pour protéger les appels et les réponses de vos outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble de filtres cohérent à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre de plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Cloud de Confiance .

Notez les paramètres suivants :

• INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.
• ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une mesure d'application.
• MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable – Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de plancher du projet, exécutez la commande suivante :

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

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Cloud de Confiance . Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de plancher de ce projet au trafic du serveur MCP Google.

Les paramètres de plancher et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur d'autres éléments que MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de plancher peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans MCP.

Contrôler l'utilisation de MCP avec des stratégies IAM

Les stratégies de refus et les stratégies d'autorisation IAM (Identity and Access Management) vous aident à sécuriser Cloud de Confiance by S3NS et les serveurs MCP Google.

Vous pouvez combiner plusieurs critères pour créer des règles de sécurité et de gouvernance personnalisées en autorisant ou en refusant l'accès en fonction des éléments suivants :

• Le principal.
• Propriétés de l'outil, comme l'attribut en lecture seule.
• Nom du service ou de l'outil.
• ID client OAuth de l'application.

Pour en savoir plus, consultez Contrôler l'utilisation de MCP avec Identity and Access Management.

Étapes suivantes

• Consultez la documentation de référence sur le service de transfert de données BigQuery pour MCP.
• En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud