Remote-MCP-Server für den Agent Retrieval-Vorgang verwenden, um eine Verbindung zu KI- und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) der Gemini Enterprise Agent Platform verwenden, um eine Verbindung zu KI-Anwendungen wie Antigravity, ChatGPT, Claude und benutzerdefinierten Anwendungen herzustellen, die Sie entwickeln. Mit dem Remote-MCP-Server für Agent Retrieval können Sie auf Agent Retrieval-Tools zugreifen und diese ausführen, um Sammlungen und Indexe zu prüfen und Vektor-, semantische, hybride und Textsuchen in Ihren Daten aus Ihren KI-fähigen Entwicklungsumgebungen und KI-Agentenplattformen durchzuführen. Der Remote-MCP-Server der Gemini Enterprise Agent Platform wird aktiviert, wenn Sie die Gemini Enterprise Agent Platform API aktivieren.

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

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

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

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

Remote-MCP-Server von Google und Cloud de Confiance by S3NS bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:

  • Vereinfachte, zentrale Erkennung
  • Verwaltete globale oder regionale HTTP-Endpunkte
  • Detaillierte Autorisierung
  • Optionale Sicherheit für Prompts und Antworten mit Model Armor-Schutz
  • Zentralisiertes 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 Agent Retrieval 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

Erforderliche Rollen

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

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 für den Agentenabruf erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um den MCP-Server für den Agentenabruf zu verwenden:

  • MCP-Toolaufrufe ausführen: mcp.tools.call
  • Sammlungen und Indexe auflisten und prüfen: vectorsearch.collections.list, vectorsearch.collections.get, vectorsearch.indexes.list, vectorsearch.indexes.get
  • Datenobjekte lesen und durchsuchen: vectorsearch.dataObjects.get, vectorsearch.dataObjects.query, vectorsearch.dataObjects.search

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

Der MCP-Server für den Agentenabruf stellt nur schreibgeschützte Tools bereit. Es sind keine Schreibberechtigungen erforderlich.

Authentifizierung und Autorisierung

Der MCP-Server für den Agentenabruf verwendet 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.

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.

OAuth-Bereiche für Agent Retrieval-MCP

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.

Der MCP-Server für den Agentenabruf akzeptiert den folgenden OAuth-Bereich:

Bereichs-URI Beschreibung
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform Gewährt umfassenden Zugriff auf alle Cloud de Confiance by S3NS -Dienste, einschließlich aller Agent Retrieval-Funktionen.

MCP-Client für die Verwendung des MCP-Servers für den Agentenabruf 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 für den Agentenabruf die folgenden Informationen ein:

  • Servername: Agent Retrieval MCP-Server

  • Server-URL oder Endpunkt: https://vectorsearch.googleapis.com/mcp

    Dieser einzelne Endpunkt stellt alle neun MCP-Tools für den Datenabruf durch Agenten bereit. Toolaufrufe werden über Header-basiertes Routing an das richtige Backend weitergeleitet.

  • Transport: Streamable HTTP

  • Authentifizierungsdetails: Ihre Cloud de Confiance by S3NS -Anmeldedaten, Ihre OAuth-Client-ID und Ihr OAuth-Secret oder eine Agent-Identität und Anmeldedaten. Weitere Informationen zur Authentifizierung finden Sie unter Bei MCP-Servern authentifizieren.

Header-basiertes Routing und Anforderungen an das Clientprotokoll

Der MCP-Server für den Agentenabruf leitet jede tools/call am Netzwerkrand basierend auf zwei HTTP-Headern weiter:

  • Mcp-Name: muss mit dem Toolnamen im Anfragetext (params.name) übereinstimmen.
  • Mcp-Param-Region: Muss mit der location-Komponente des Ressourcenpfads im Anfragetext übereinstimmen (z. B. us-central1 für eine Sammlung unter projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/collections/COLLECTION_ID).

Wenn einer der Header fehlt oder nicht mit dem Text übereinstimmt, wird die Anfrage mit HTTP 400 Bad Request abgelehnt.

Ihr MCP-Client muss diese Header dynamisch pro tools/call ausgeben. Dieses Verhalten ist in der MCP-Protokollversion 2026-07-28 und höher standardisiert. Achten Sie darauf, dass Ihre MCP-Clientbibliothek während des initialize-Handshakes mindestens diese Protokollversion angibt. Clients, die an frühere Protokollversionen oder SDK-Versionen gebunden sind, die die dynamische Header-Ausgabe nicht unterstützen, können den MCP-Server für den Agentenabruf nicht über den einheitlichen /mcp-Endpunkt verwenden.

Weiterleitungs-URIs

Für webbasierte Anwendungen und einige 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:

Verfügbare Tools

Der MCP-Server für den Agentenabruf stellt neun Tools mit Lesezugriff bereit:

Tool Beschreibung
list_collections Listet die Abrufsammlungen von KI-Agenten in einem Projekt und an einem Standort auf.
get_collection Schema und Metadaten einer bestimmten Sammlung abrufen.
list_indexes Für eine Sammlung definierte Indexe auflisten
get_index Konfiguration eines bestimmten Index abrufen
get_data_object Datenobjekt anhand der ID aus einer Sammlung abrufen.
search_data_objects Vektor-, semantische oder Textsuche für eine Sammlung ausführen.
query_data_objects Datenobjekte auflisten, die einem Filterausdruck entsprechen.
batch_search_data_objects Führen Sie mehrere Suchanfragen parallel aus und führen Sie die Ergebnisse mit Reciprocal Rank Fusion (RRF) oder der Vertex Ranking API zusammen.
aggregate_data_objects Aggregierte Datenobjekte, die einem Filterausdruck entsprechen (z. B. Zählungen).

Alle Tools verfügen über Lesezugriff. Der MCP-Server stellt keine Schreib-, Aktualisierungs- oder Löschvorgänge für Agent Retrieval-Ressourcen bereit.

Tools auflisten

Verwenden Sie den MCP-Inspector, um Tools aufzulisten, oder senden Sie eine tools/list-HTTP-Anfrage direkt an den MCP-Server für den Agentenabruf. Für die Methode tools/list ist keine Authentifizierung erforderlich.

Der MCP-Server für den Agentenabruf unterstützt das zustandslose MCP-Protokoll 2026-07-28. Daher ist jede zustandslose Anfrage selbstbeschreibend und muss die Protokollversion sowohl im HTTP-Header MCP-Protocol-Version als auch im Textfeld _meta.io.modelcontextprotocol/protocolVersion zusammen mit einem _meta.io.modelcontextprotocol/clientCapabilities-Objekt deklarieren (ein leeres Objekt wird akzeptiert). Der HTTP-Header Mcp-Method muss außerdem mit dem method im Text übereinstimmen.

curl -X POST 'https://vectorsearch.googleapis.com/mcp' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json' \
  -H 'MCP-Protocol-Version: 2026-07-28' \
  -H 'Mcp-Method: tools/list' \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list",
    "params": {
      "_meta": {
        "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28",
        "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {}
      }
    }
  }'

Beispiele für Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie Beispielanwendungsfälle für den MCP-Server für den Datenabruf durch Agenten:

  • Ressourcenprüfung: Sammlungen und Indexe in einem Projekt auflisten und ihre Schemas und Metadaten prüfen.
  • Vektor- und semantische Suche: Führen Sie eine Vektor- oder semantische Suche in einer Sammlung aus, um die relevantesten Datenobjekte für eine Abfrage zu finden.
  • Hybridabruf: Kombinieren Sie semantische, Text- und Vektorsuchen in einem einzigen Batchaufruf und führen Sie die Ergebnisse mit Reciprocal Rank Fusion (RRF) oder der Vertex Ranking API zusammen.
  • Datenobjektabruf: Einzelne Datenobjekte nach ID abrufen oder eine Sammlung nach Filter abfragen, um aufgenommene Datensätze zu prüfen.

Beispiel-Prompts

  • „Listen Sie die Abrufsammlungen des KI-Agenten im Projekt PROJECT_ID in REGION auf.“
  • „Zeige das Schema der Sammlung COLLECTION_ID in der Region REGION.“
  • „Führe eine semantische Suche in der Sammlung COLLECTION_ID nach QUERY_TEXT aus und gib die fünf nächsten Nachbarn zurück.“
  • „Führe eine Hybridsuche in der Sammlung COLLECTION_ID nach QUERY_TEXT durch, die semantische und Textsuche kombiniert, und ordne dann die Top 50 mit semantic-ranker-fast@latest neu an.“
  • „Rufe das Datenobjekt mit der ID DATA_OBJECT_ID aus der Sammlung COLLECTION_ID ab.“

Ersetzen Sie in den Prompts Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID von Cloud de Confiance
  • REGION: die Region Ihrer Sammlung, z. B. us-central1
  • COLLECTION_ID: die ID der Agent Retrieval-Sammlung
  • DATA_OBJECT_ID: die ID eines Datenobjekts in der Sammlung
  • QUERY_TEXT: der Text der Abfrage in natürlicher Sprache

Kontingente und Limits

Der MCP-Server für den Agentenabruf hat keine eigenen Kontingente. Die Anzahl der Aufrufe, die an den MCP-Server gesendet werden können, ist nicht begrenzt. Sie unterliegen weiterhin den Kontingenten, die von der Agent Retrieval API erzwungen werden, die von den MCP-Servertools in Ihrem Namen aufgerufen wird. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingente für den Datenabruf durch Agenten.

Nächste Schritte