Usar o servidor MCP remoto do serviço de transferência de dados do BigQuery

Neste documento, mostramos como usar o servidor remoto do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) do serviço de transferência de dados do BigQuery para se conectar a aplicativos de IA, incluindo a CLI do Gemini, o ChatGPT, o Claude e aplicativos personalizados que você está desenvolvendo. O servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery oferece um conjunto abrangente de recursos que permitem enviar comandos de linguagem natural para seu aplicativo de IA para realizar uma série de tarefas relacionadas à transferência de dados, incluindo as seguintes:

• Listar e acessar detalhes sobre as fontes de dados disponíveis.
• Criar, gerenciar e listar configurações de transferência de dados.
• Listar e ver detalhes sobre as execuções de transferência de dados.
• Verifique se as credenciais de uma fonte de dados são válidas.

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Os servidores MCP permitem que você use as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais

Normalmente, são executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.

Servidores MCP remotos

São executados na infraestrutura do serviço e oferecem um endpoint HTTP para que os aplicativos de IA se comuniquem entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Núcleo sem estado

Com a versão 2026-07-28 do MCP, o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado. Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser roteada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de ida e volta (MRTR, na sigla em inglês).

Para ajudar a rotear e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:

• Cabeçalhos exigidos pela especificação do MCP, como o cabeçalho da versão do protocolo e os cabeçalhos da solicitação padrão.
• Cabeçalhos personalizados definidos pelo servidor MCP. Esses cabeçalhos são espelhados em cabeçalhos HTTP do esquema de entrada da ferramenta usando a propriedade x-mcp-header. Por exemplo, um servidor MCP pode definir um cabeçalho personalizado para especificar a região do Cloud de Confiance by S3NS ou o ID do projeto.

Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.

Servidores MCP remotos do Google e do Cloud de Confiance by S3NS

• Descoberta simplificada e centralizada
• Endpoints HTTP globais ou regionais gerenciados
• Autorização detalhada
• Segurança opcional de comandos e respostas com a proteção do Model Armor
• Geração de registros de auditoria centralizada

Para informações sobre outros servidores MCP e sobre os controles de segurança e governança disponíveis para servidores MCP do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

Antes de começar

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. Ative a API do serviço de transferência de dados do BigQuery, caso ainda não esteja ativada.

   Funções necessárias para ativar APIs

   Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão pelo papel de proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível conseguir essa permissão pelo papel de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.

   Ativar a API

   Para novos projetos, a API do serviço de transferência de dados do BigQuery é ativada automaticamente.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery:

• Fazer chamadas de ferramenta do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

O serviço de transferência de dados do BigQuery usa um agente de serviço para acessar e gerenciar os recursos. Ele será criado automaticamente no seu nome depois que você ativar o serviço de transferência de dados do BigQuery e usar a API pela primeira vez. Após a criação do agente de serviço, o Google concede automaticamente o papel predefinido de agente de serviço.

Para informações sobre as permissões do serviço de transferência de dados do BigQuery, consulte Papéis e permissões do IAM do serviço de transferência de dados do BigQuery.

Autenticação e autorização

O servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery não aceita chaves de API. Recomendamos que você crie uma identidade separada para os agentes que usam ferramentas do MCP para que o acesso aos recursos possa ser controlado e monitorado. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.

Escopos OAuth do MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado tem autorização para realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, leia Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

Os servidores MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery usam o protocolo OAuth 2.0 com o IAM para autenticação e autorização. Todas as identidades doCloud de Confiance by S3NS são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O serviço de transferência de dados do BigQuery é compatível com os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP do BigQuery:

Escopos adicionais podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para ver uma lista de escopos necessários para o serviço de transferência de dados do BigQuery, consulte API BigQuery Data Transfer Service.

Configurar um cliente MCP para usar o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery

Os aplicativos e agentes de IA, como o Claude ou o Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery, insira as seguintes informações, conforme necessário:

• Nome do servidor: servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery
• URL do servidor ou Endpoint: https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
• Transporte: HTTP com streaming
• Detalhes de autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas credenciais do Cloud de Confiance by S3NS , o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais de agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário incluir um URI de redirecionamento na lista de permissões ao criar um ID do cliente e uma chave secreta para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são compatíveis.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas para clientes.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

• Conexão com servidores MCP remotos.
• Configurar o MCP em um aplicativo de IA.

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery, consulte a referência do MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery.

Listar ferramentas

Use o inspetor do MCP para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente para o servidor MCP remoto do serviço de transferência de dados do BigQuery. O método tools/list não requer autenticação.

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Substitua:

• TOOLSET_ENDPOINT: o restante do endpoint do MCP após o nome do serviço. Para o serviço de transferência de dados do BigQuery, é mcp.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: a versão do protocolo MCP. Por exemplo, 2026-07-28.

Exemplos de casos de uso

Confira a seguir exemplos de casos de uso do servidor MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery:

• Descubra fontes de dados compatíveis, inspecione os parâmetros de configuração necessários e verifique se há credenciais válidas para uma fonte de dados.
• Criar, atualizar, inspecionar e excluir configurações de transferência de dados usando comandos em linguagem natural.
• Inicie execuções de transferência manual para uma única data ou acione preenchimentos em um período.
• Monitorar o status das execuções de transferência e inspecionar os registros de execução de transferência para resolver problemas de transferências com falha.

Comandos de amostra

Use os seguintes comandos de exemplo para descobrir fontes de dados, gerenciar configurações de transferência e resolver problemas de execuções de transferência:

• "Liste todas as fontes de dados disponíveis no projeto PROJECT_ID e no local LOCATION e verifique se tenho credenciais válidas para a fonte de dados DATA_SOURCE_ID."
• "Listar todas as configurações de transferência de dados no projeto PROJECT_ID na região LOCATION."
• "Inicie uma execução de transferência manual para a configuração de transferência TRANSFER_CONFIG_ID no projeto PROJECT_ID e no local LOCATION para o período de 2026-01-01 a 2026-01-07."
• "Verifique o status das execuções de transferência mais recentes para a configuração TRANSFER_CONFIG_ID no projeto PROJECT_ID. Se alguma execução falhou, mostre os registros de transferência e explique o que deu errado."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto do Cloud de Confiance .
• LOCATION: o local da configuração de transferência ou da fonte de dados.
• DATA_SOURCE_ID: o ID da fonte de dados, por exemplo, google_ads ou scheduled_query.
• TRANSFER_CONFIG_ID: o ID da configuração de transferência.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, oCloud de Confiance by S3NS oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso de ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Cloud de Confiance by S3NS.

Para mais informações sobre a segurança e a governança do MCP, consulte Segurança e proteção da IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um serviço doCloud de Confiance by S3NS projetado para aprimorar a segurança dos seus aplicativos com a IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores de nuvem externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos registros.

Encaminhamento de solicitações do MCP para o Model Armor

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usá-lo.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos do Google e do Cloud de Confiance by S3NS

Para ajudar a proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam ao projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Defina uma configuração mínima do Model Armor com a sanitização do MCP ativada. Para mais informações, consulte Definir as configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Cloud de Confiance .

Observe as seguintes configurações:

• INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de restrição que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia comandos e respostas que correspondem aos filtros.
• ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
• MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações do filtro de IA responsável - Perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores MCP do Google com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto do Cloud de Confiance . O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas desse projeto a nenhum tráfego do servidor MCP do Google.

As configurações mínimas e gerais do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, qualquer alteração feita nas configurações mínimas pode afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas do IAM

As políticas de negação e as políticas de permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger o Cloud de Confiance by S3NS e os servidores MCP do Google.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

• O principal.
• Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
• O nome do serviço ou da ferramenta.
• O ID do cliente OAuth do aplicativo.

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir

• Leia a documentação de referência do MCP do serviço de transferência de dados do BigQuery.
• Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.