Utiliser le serveur MCP distant Cloud Monitoring

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, ressources et invites 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

S'exécutent généralement sur votre machine locale 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'exécute sur l'infrastructure du service et propose un point de terminaison HTTP aux applications d'IA pour la communication entre le client AI MCP 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 protocole MCP, le protocole MCP passe d'un protocole bidirectionnel avec état à un protocole sans état. Chaque requête MCP est auto-descriptive et peut être routée à l'aide d'en-têtes. Il n'est pas nécessaire d'utiliser l'établissement de liaison initialize/initialized ni Mcp-Session-Id, car chaque requête inclut toutes les informations nécessaires dans les en-têtes HTTP ou le paramètre _meta. Les serveurs MCP peuvent demander des informations supplémentaires requises par un outil via des demandes MRTR (multi-round-trip requests).

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 Cloud de Confiance by S3NS ou l'ID du projet.

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

Pour en savoir plus sur le serveur MCP local Cloud Monitoring, consultez le dépôt du serveur MCP gcloud, qui héberge les serveurs MCP Google Cloud Observability, y compris Cloud Monitoring.

Serveurs MCP distants et Cloud de Confiance by S3NS

• Découverte simplifiée et centralisée
• Points de terminaison HTTP mondiaux ou régionaux gérés
• Autorisations précises
• Sécurité facultative des requêtes 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 Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Vous pouvez utiliser le serveur MCP local Cloud Monitoring pour les raisons suivantes :

• Développement et tests locaux
• Utilisation hors connexion de MCP

Les sections suivantes ne s'appliquent qu'au serveur MCP distant Cloud Monitoring.

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 Cloud Monitoring.

   Rôles requis pour activer les API

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

   Activer l'API

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le serveur MCP Cloud Monitoring, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet dans lequel vous souhaitez utiliser le serveur MCP Cloud Monitoring :

• Effectuer des appels d'outils MCP : Utilisateur de l'outil MCP (roles/mcp.toolUser)
• Utilisez les outils MCP de Monitoring : Administrateur Monitoring (roles/monitoring.admin)

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 Cloud Monitoring. 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.

Authentification et autorisation

Le serveur MCP distant Cloud Monitoring accepte les clés API.

Nous vous recommandons de créer une identité distincte pour les agents qui utilisent les 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 MCP Cloud Monitoring

OAuth 2.0 utilise des niveaux d'accès 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.

Cloud Monitoring dispose des champs d'application OAuth suivants pour l'outil MCP :

Des champs d'application supplémentaires peuvent être requis pour les ressources auxquelles vous accédez lors d'un appel d'outil. Pour afficher la liste des champs d'application requis pour Cloud Monitoring, consultez Champs d'application OAuth pour l'API Cloud Monitoring.

Configurer un client MCP pour utiliser le serveur MCP Cloud Monitoring

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 comporter plusieurs clients qui se connectent à différents serveurs MCP. Si votre application n'est pas listée dans les conseils spécifiques aux clients, vous pouvez utiliser les informations suivantes pour vous connecter depuis la plupart des applications.

Dans votre application d'IA, recherchez un moyen d'ajouter ou de vous connecter à un serveur MCP distant. Pour le serveur MCP Cloud Monitoring, saisissez les informations suivantes, si nécessaire :

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

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 des informations sur les outils MCP disponibles et leurs descriptions pour le serveur MCP Cloud Monitoring, consultez la documentation de référence sur le serveur MCP Cloud Monitoring.

Outils de liste

Utilisez l'inspecteur MCP pour lister les outils ou envoyez une requête HTTP tools/list directement au serveur MCP distant Cloud Monitoring. La méthode tools/list ne nécessite pas d'authentification.

POST /mcp HTTP/1.1
Host: monitoring.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
}

Exemples de prompts

Voici quelques exemples de requêtes que vous pouvez utiliser pour le serveur MCP Cloud Monitoring :

• "Liste tous les tableaux de bord disponibles dans mon projet."
• "Y a-t-il des cas actifs de non-respect des règles concernant les alertes en ce moment ? Liste les cinq derniers incidents."
• "Montre-moi la série temporelle de l'utilisation du processeur pour mes instances de VM au cours des deux dernières heures."

Configurations de sécurité et de protection 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 permettant de 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 fonctionne en analysant de manière proactive les requêtes et les réponses des LLM, en protégeant contre divers risques et en favorisant les pratiques d'IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou chez des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à prévenir les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à assurer 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 enregistre l'intégralité de la charge utile. Cela peut exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Routage des demandes 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 Google et Cloud de Confiance by S3NS MCP distants

Pour protéger les appels et les réponses de votre outil 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 cohérent de filtres à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre 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 application forcée.
• MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable – Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs plus faibles peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance 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 des serveurs MCP Google.

Les paramètres de base et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact au-delà du MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de seuil 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 les serveurs Cloud de Confiance by S3NS et Google MCP.

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 directeur.
• 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 les MCP Cloud Monitoring.
• En savoir plus sur les serveurs MCP Google Cloud