使用 BigQuery Data Transfer Service 远程 MCP 服务器

本文档介绍了如何使用 BigQuery Data Transfer Service 远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器连接到 AI 应用，包括 Gemini CLI、ChatGPT、Claude 以及您正在开发的自定义应用。BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器提供了一组全面的功能，可让您向 AI 应用发送自然语言提示，以执行一系列与数据传输相关的任务，包括：

• 列出可用数据源并获取其详细信息。
• 创建、管理和列出数据转移作业配置。
• 列出并获取有关数据传输运行作业的详细信息。
• 检查数据源的有效凭证。

Model Context Protocol (MCP) 规范了大语言模型 (LLM) 以及 AI 应用或智能体与外部数据源的连接方式。借助 MCP 服务器，您可以使用其工具、资源和提示来执行操作，并从其后端服务获取更新后的数据。

本地 MCP 服务器和远程 MCP 服务器有何区别？

本地 MCP 服务器

通常在本地机器上运行，并使用标准输入和输出流 (stdio) 在同一设备上的服务之间进行通信。

远程 MCP 服务器

在服务的基础设施上运行，并向 AI 应用提供 HTTP 端点，以便在 AI MCP 客户端和 MCP 服务器之间进行通信。如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 架构。

无状态核心

从 MCP 版本 2026-07-28 开始，MCP 从双向有状态协议更改为无状态协议。每个 MCP 请求都是自描述的，可以使用标头进行路由。不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id，因为每个请求都包含 HTTP 标头或 _meta 参数中所需的所有信息。MCP 服务器可以通过多轮请求 (MRTR) 请求工具所需的其他信息。

为了在不解析请求正文的情况下帮助路由和处理请求，需要一些 MCP 标头，包括：

• MCP 规范要求的标头，例如协议版本标头和标准请求标头。
• 由 MCP 服务器定义的自定义标头。这些标头会使用 x-mcp-header 属性从工具的输入架构镜像到 HTTP 标头中。例如，MCP 服务器可能会定义一个自定义标头，用于指定 Cloud de Confiance by S3NS 区域或项目 ID。

如需详细了解 MCP 架构，请参阅 MCP 版本 2026-07-28 规范和主要变更。

Google 和 Cloud de Confiance by S3NS 远程 MCP 服务器

• 简化、集中的发现
• 托管式全球或区域 HTTP 端点
• 细粒度授权
• 可选的提示和回答安全功能，由 Model Armor 提供保护
• 集中式审核日志记录

如需了解其他 MCP 服务器以及 Google Cloud MCP 服务器可用的安全和治理控制措施，请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览。

准备工作

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. 启用 BigQuery Data Transfer Service API（如果尚未启用）。

   启用 API 所需的角色

   如需启用 API，您需要拥有 serviceusage.services.enable 权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 拥有此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。

   启用 API

   对于新项目，BigQuery Data Transfer Service API 会自动启用。

所需的角色

如需获得使用 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器所需的权限，请让管理员向您授予要在其中使用 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器的项目上的以下 IAM 角色：

• 进行 MCP 工具调用： MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

这些预定义角色包含使用 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：

您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

BigQuery Data Transfer Service 使用服务代理来访问和管理资源。在您启用 BigQuery Data Transfer Service 并首次使用 API 后，系统会自动代表您创建服务代理。创建服务代理后，Google 会自动授予预定义的服务代理角色。

如需了解 BigQuery Data Transfer Service 权限，请参阅 BigQuery Data Transfer Service IAM 角色和权限。

身份验证和授权

BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器不接受 API 密钥。我们建议您为使用 MCP 工具的智能体创建单独的身份，以便控制和监控对资源的访问。如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。

BigQuery Data Transfer Service MCP OAuth 范围

OAuth 2.0 使用范围和凭证来确定经过身份验证的主账号是否有权对资源执行特定操作。如需详细了解 Google 的 OAuth 2.0 范围，请参阅使用 OAuth 2.0 访问 Google API。

BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器使用 OAuth 2.0 协议和 IAM 进行身份验证和授权。支持所有 Cloud de Confiance by S3NS 身份用于向 MCP 服务器进行身份验证。

BigQuery Data Transfer Service 支持以下 BigQuery MCP 工具 OAuth 范围：

在工具调用期间访问的资源可能需要额外的范围。如需查看 BigQuery Data Transfer Service 所需的范围列表，请参阅 BigQuery Data Transfer Service API。

配置 MCP 客户端以使用 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器

Claude 或 Antigravity 等 AI 应用和智能体可以实例化连接到单个 MCP 服务器的 MCP 客户端。一个 AI 应用可以有多个连接到不同 MCP 服务器的客户端。如果您的应用未在客户端专用指南中列出，则可以使用以下信息从大多数应用进行连接。

在 AI 应用中，寻找添加或连接到远程 MCP 服务器的方式。 对于 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器，请根据需要输入以下信息：

• 服务器名称：BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器
• 服务器网址或端点：https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/mcp
• 传输：可流式传输的 HTTP
• 身份验证详细信息：您可以根据所需的身份验证方式，输入 Cloud de Confiance by S3NS 凭证、OAuth 客户端 ID 和密钥，或代理身份和凭证。如需详细了解身份验证，请参阅向 MCP 服务器进行身份验证。

重定向 URI

对于基于 Web 的应用和某些桌面应用，您必须在创建用于身份验证的客户端 ID 和密钥时将重定向 URI 列入许可清单。授权服务器使用重定向 URI 向您的应用发送令牌。应用的文档应指定您必须使用的重定向 URI。不支持自定义重定向 URI。

如需了解有关设置和连接到 MCP 服务器的应用专属指南，请参阅客户端专属指南。

如需了解更一般的指南，请参阅以下资源：

• 连接到远程 MCP 服务器。
• 在 AI 应用中配置 MCP。

可用工具

如需查看 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器的可用 MCP 工具的详细信息及其说明，请参阅 BigQuery Data Transfer Service MCP 参考文档。

列出工具

使用 MCP 检查器列出工具，或直接向 BigQuery Data Transfer Service 远程 MCP 服务器发送 tools/list HTTP 请求。tools/list 方法不需要进行身份验证。

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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

替换以下内容：

• TOOLSET_ENDPOINT：服务名称后面的 MCP 端点的其余部分。对于 BigQuery Data Transfer Service，此值为 mcp。
• MCP_PROTOCOL_VERSION：MCP 协议版本。例如 2026-07-28。

应用场景示例

以下是 BigQuery Data Transfer Service MCP 服务器的一些示例应用场景：

• 发现支持的数据源，检查所需的配置参数，并验证数据源是否存在有效凭证。
• 使用自然语言提示创建、更新、检查和删除数据传输配置。
• 针对单个日期启动手动转移作业运行，或触发跨日期范围的回填。
• 监控转移作业运行状态并检查转移作业运行日志，以排查失败的转移作业。

示例提示

您可以使用以下示例提示来发现数据源、管理转移作业配置以及排查转移作业运行问题：

• “列出项目 PROJECT_ID 和位置 LOCATION 中的所有可用数据源，并检查我是否拥有 DATA_SOURCE_ID 数据源的有效凭证。”
• “列出 LOCATION 区域中项目 PROJECT_ID 的所有数据传输配置。”
• “为项目 PROJECT_ID 和位置 LOCATION 中的转移作业配置 TRANSFER_CONFIG_ID 启动手动转移作业运行，日期范围为 2026-01-01 到 2026-01-07。”
• “检查项目 PROJECT_ID 中配置 TRANSFER_CONFIG_ID 的最新转移作业运行的状态。如果有任何运行失败，请向我显示转移日志并解释出了什么问题。”

在提示中，替换以下内容：

• PROJECT_ID： Cloud de Confiance 项目 ID。
• LOCATION：转移作业配置或数据源的位置。
• DATA_SOURCE_ID：数据源 ID，例如 google_ads 或 scheduled_query。
• TRANSFER_CONFIG_ID：转移作业配置 ID。

可选的安全和防护配置

由于 MCP 工具可执行各种操作，因此 MCP 会引发新的安全风险和注意事项。为了最大限度地降低这些风险并进行管理，Cloud de Confiance by S3NS 提供了默认设置和可自定义的政策，用于控制 MCP 工具在 Cloud de Confiance by S3NS组织或项目中的使用。

如需详细了解 MCP 安全性和治理，请参阅 AI 安全性。

使用 Model Armor

Model Armor 是一项Cloud de Confiance by S3NS 服务，旨在增强 AI 应用的安全性。它通过主动筛选 LLM 提示和回答来防范各种风险，并支持 Responsible AI 实践。无论您是在云环境还是外部云服务提供商中部署 AI，Model Armor 都能帮助您防止恶意输入、验证内容安全性、保护敏感数据、保持合规性，并在各种 AI 环境中以一致的方式实施 AI 安全政策。

在 Model Armor 启用日志记录的情况下，Model Armor 会记录整个载荷。这可能会在日志中泄露敏感信息。

MCP 请求路由到 Model Armor

启用 Model Armor

您必须先启用 Model Armor API，然后才能使用 Model Armor。

为 Google 和 Cloud de Confiance by S3NS 远程 MCP 服务器配置保护措施

为了帮助保护 MCP 工具调用和响应，您可以使用 Model Armor 下限设置。下限设置用于定义适用于整个项目的最低安全过滤条件。此配置会将一组一致的过滤条件应用于项目中的所有 MCP 工具调用和响应。

设置 Model Armor 下限设置，并启用 MCP 清理功能。如需了解详情，请参阅配置 Model Armor 下限设置。

请参阅以下示例命令：

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"}]'

请将 PROJECT_ID 替换为您的 Cloud de Confiance 项目 ID。

请注意以下设置：

• INSPECT_AND_BLOCK：一种强制执行类型，用于检查 Google MCP 服务器的内容，并屏蔽与过滤条件匹配的提示和回答。
• ENABLED：用于启用过滤条件或强制执行的设置。
• MEDIUM_AND_ABOVE：Responsible AI - 危险过滤器设置的置信度。您可以修改此设置，但较低的值可能会导致更多假正例。如需了解详情，请参阅 Model Armor 置信度。

禁止使用 Model Armor 扫描 MCP 流量

如需阻止 Model Armor 根据项目的下限设置自动扫描进出 Google MCP 服务器的流量，请运行以下命令：

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

将 PROJECT_ID 替换为 Cloud de Confiance 项目 ID。Model Armor 不会自动将此项目的下限设置中定义的规则应用于任何 Google MCP 服务器流量。

Model Armor 下限设置和常规配置不仅会影响 MCP，还会影响其他方面。由于 Model Armor 与 Vertex AI 等服务集成，因此您对下限设置所做的任何更改都可能会影响所有集成服务（而不仅仅是 MCP）的流量扫描和安全行为。

使用 IAM 政策控制 MCP 的使用

Identity and Access Management (IAM) 拒绝政策和允许政策可帮助您保护 Cloud de Confiance by S3NS 和 Google MCP 服务器。

您可以组合使用多个条件，根据以下条件允许或拒绝访问，从而构建自定义安全和治理政策：

• 主账号。
• 工具属性，例如只读属性。
• 服务名称或工具名称。
• 应用的 OAuth 客户端 ID。

如需了解详情，请参阅使用 Identity and Access Management 控制 MCP 的使用。

后续步骤

• 阅读 BigQuery Data Transfer Service MCP 参考文档。
• 详细了解 Google Cloud MCP 服务器。