Menggunakan server MCP jarak jauh Cloud Monitoring

Model Context Protocol (MCP) menstandarkan cara model bahasa besar (LLM) dan aplikasi atau agen AI terhubung ke sumber data eksternal. Server MCP memungkinkan Anda menggunakan alat, resource, dan perintahnya untuk melakukan tindakan dan mendapatkan data terbaru dari layanan backend-nya.

Apa perbedaan antara server MCP lokal dan jarak jauh?

Server MCP lokal

Biasanya berjalan di komputer lokal Anda dan menggunakan input dan output stream standar (stdio) untuk komunikasi antar-layanan di perangkat yang sama.

Server MCP jarak jauh

Berjalan di infrastruktur layanan dan menawarkan endpoint HTTP ke aplikasi AI untuk komunikasi antara klien MCP AI dan server MCP. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur MCP, lihat Arsitektur MCP.

Stateless core

Dengan MCP versi 2026-07-28, MCP berubah dari protokol stateful dua arah menjadi protokol stateless. Setiap permintaan MCP menjelaskan dirinya sendiri dan dapat dirutekan menggunakan header. Tidak ada kebutuhan untuk handshake initialize/initialized atau Mcp-Session-Id karena setiap permintaan menyertakan semua informasi yang diperlukan di header HTTP atau parameter _meta. Server MCP dapat meminta informasi tambahan yang diperlukan oleh alat melalui permintaan perjalanan pulang pergi multi-putaran (MRTR).

Untuk membantu merutekan dan memproses permintaan tanpa mengurai isi permintaan, beberapa header MCP diperlukan, termasuk yang berikut:

• Header yang diperlukan oleh spesifikasi MCP seperti header versi protokol dan header permintaan standar.
• Header kustom yang ditentukan oleh server MCP. Header ini dicerminkan ke dalam header HTTP dari skema input alat menggunakan properti x-mcp-header. Misalnya, server MCP dapat menentukan header kustom untuk menentukan Cloud de Confiance by S3NS ID project atau region.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur MCP, lihat spesifikasi MCP versi 2026-07-28 dan perubahan utama.

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lokal Cloud Monitoring, lihat repositori Server MCP gcloud yang menghosting server MCP Google Cloud Observability, termasuk Cloud Monitoring.

Server MCP jarak jauh dan Cloud de Confiance by S3NS Google

• Penemuan yang disederhanakan dan terpusat
• Endpoint HTTP global atau regional yang dikelola
• Otorisasi terperinci
• Keamanan perintah dan respons opsional dengan perlindungan Model Armor
• Logging audit terpusat

Untuk mengetahui informasi tentang server MCP lainnya dan informasi tentang kontrol keamanan dan tata kelola yang tersedia untuk server MCP Google Cloud, lihat Ringkasan server MCP Google Cloud.

Anda mungkin ingin menggunakan server MCP lokal Cloud Monitoring karena alasan berikut:

• Pengembangan dan pengujian lokal
• Penggunaan MCP offline

Bagian berikut hanya berlaku untuk server MCP jarak jauh Cloud Monitoring.

Sebelum memulai

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. Aktifkan Cloud Monitoring API.

   Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

   Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Admin Penggunaan Layanan (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.

   Mengaktifkan API

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Cloud Monitoring, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project tempat Anda ingin menggunakan server MCP Cloud Monitoring:

• Lakukan panggilan alat MCP: Pengguna Alat MCP (roles/mcp.toolUser)
• Menggunakan alat MCP Monitoring: Admin Monitoring (roles/monitoring.admin)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk menggunakan server MCP Cloud Monitoring. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Autentikasi dan otorisasi

Server MCP jarak jauh Cloud Monitoring menerima kunci API.

Sebaiknya Anda membuat identitas terpisah untuk agen yang menggunakan alat MCP agar akses ke resource dapat dikontrol dan dipantau. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang autentikasi, lihat Mengautentikasi ke server MCP.

Cakupan OAuth MCP Cloud Monitoring

OAuth 2.0 menggunakan cakupan dan kredensial untuk menentukan apakah akun utama terautentikasi diizinkan untuk melakukan tindakan tertentu pada resource. Untuk informasi selengkapnya tentang cakupan OAuth 2.0 di Google, baca Menggunakan OAuth 2.0 untuk mengakses Google API.

Cloud Monitoring memiliki cakupan OAuth alat MCP berikut:

Cakupan tambahan mungkin diperlukan pada resource yang diakses selama panggilan alat. Untuk melihat daftar cakupan yang diperlukan untuk Cloud Monitoring, lihat Cakupan OAuth untuk Cloud Monitoring API.

Mengonfigurasi klien MCP untuk menggunakan server MCP Cloud Monitoring

Aplikasi dan agen AI, seperti Claude atau Antigravity, dapat membuat instance klien MCP yang terhubung ke satu server MCP. Aplikasi AI dapat memiliki beberapa klien yang terhubung ke server MCP yang berbeda. Jika aplikasi Anda tidak tercantum dalam panduan khusus klien, Anda dapat menggunakan informasi berikut untuk terhubung dari sebagian besar aplikasi.

Di aplikasi AI Anda, cari cara untuk menambahkan atau menghubungkan ke server MCP jarak jauh. Untuk server MCP Cloud Monitoring, masukkan informasi berikut sesuai kebutuhan:

Untuk panduan khusus aplikasi tentang cara menyiapkan dan terhubung ke server MCP, lihat Panduan khusus klien.

Untuk panduan umum lainnya, lihat referensi berikut:

• Terhubung ke server MCP jarak jauh.
• Mengonfigurasi MCP di aplikasi AI.

Alat yang tersedia

Untuk melihat detail tentang alat MCP yang tersedia dan deskripsinya untuk server MCP Cloud Monitoring, lihat Referensi MCP Cloud Monitoring.

Alat daftar

Gunakan pemeriksa MCP untuk mencantumkan alat, atau kirim permintaan HTTP tools/list langsung ke server MCP jarak jauh Cloud Monitoring. Metode tools/list tidak memerlukan autentikasi.

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

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

Contoh perintah

Berikut adalah perintah yang dapat Anda gunakan untuk server MCP Cloud Monitoring:

• "Buat daftar semua dasbor yang tersedia di project saya."
• "Apakah ada pelanggaran peringatan aktif saat ini? Buat daftar lima insiden terakhir."
• "Tampilkan deret waktu pemakaian CPU untuk instance VM saya selama dua jam terakhir".

Konfigurasi keamanan dan keselamatan opsional

MCP memperkenalkan risiko dan pertimbangan keamanan baru karena berbagai tindakan yang dapat Anda lakukan dengan alat MCP. Untuk meminimalkan dan mengelola risiko ini,Cloud de Confiance by S3NS menawarkan setelan default dan kebijakan yang dapat disesuaikan untuk mengontrol penggunaan alat MCP di organisasi atau project Cloud de Confiance by S3NSAnda.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang keamanan dan tata kelola MCP, lihat Keamanan dan keselamatan AI.

Menggunakan Model Armor

Model Armor adalah layanan Cloud de Confiance by S3NS yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan aplikasi AI Anda. Layanan ini bekerja dengan menyaring perintah dan respons LLM secara proaktif, melindungi dari berbagai risiko, dan mendukung praktik AI yang bertanggung jawab. Baik Anda men-deploy AI di lingkungan cloud Anda, atau di penyedia cloud eksternal, Model Armor dapat membantu Anda mencegah input berbahaya, memverifikasi keamanan konten, melindungi data sensitif, menjaga kepatuhan, dan menerapkan kebijakan keamanan dan keselamatan AI Anda secara konsisten di seluruh lanskap AI Anda yang beragam.

Jika Model Armor diaktifkan dengan logging diaktifkan, Model Armor akan mencatat seluruh payload. Hal ini dapat mengekspos informasi sensitif dalam log Anda.

Perutean permintaan MCP ke Model Armor

Mengaktifkan Model Armor

Anda harus mengaktifkan API Model Armor sebelum dapat menggunakan Model Armor.

Mengonfigurasi perlindungan untuk server MCP jarak jauh dan Cloud de Confiance by S3NS Google

Untuk membantu melindungi panggilan dan respons alat MCP, Anda dapat menggunakan setelan tingkat Model Armor. Setelan minimum menentukan filter keamanan minimum yang berlaku di seluruh project. Konfigurasi ini menerapkan serangkaian filter yang konsisten ke semua panggilan dan respons alat MCP dalam project.

Menyiapkan setelan tingkat Model Armor dengan pengamanan MCP diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi setelan batas bawah Model Armor.

Lihat contoh perintah berikut:

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"}]'

Ganti PROJECT_ID dengan project ID Cloud de Confiance Anda.

Perhatikan setelan berikut:

• INSPECT_AND_BLOCK: Jenis penegakan yang memeriksa konten untuk server MCP Google dan memblokir perintah dan respons yang cocok dengan filter.
• ENABLED: Setelan yang mengaktifkan filter atau penerapan.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Tingkat keyakinan untuk setelan filter AI yang bertanggung jawab - Berbahaya. Anda dapat mengubah setelan ini, meskipun nilai yang lebih rendah dapat menghasilkan lebih banyak positif palsu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tingkat keyakinan Model Armor.

Menonaktifkan pemindaian traffic MCP dengan Model Armor

Untuk menghentikan Model Armor memindai traffic secara otomatis ke dan dari server MCP Google berdasarkan setelan tingkat project, jalankan perintah berikut:

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

Ganti PROJECT_ID dengan ID project Cloud de Confiance . Model Armor tidak otomatis menerapkan aturan yang ditentukan dalam setelan tingkat project ini ke traffic server MCP Google.

Setelan tingkat Model Armor dan konfigurasi umum dapat memengaruhi lebih dari sekadar MCP. Karena Model Armor terintegrasi dengan layanan seperti Vertex AI, setiap perubahan yang Anda lakukan pada setelan tingkat dapat memengaruhi pemindaian traffic dan perilaku keamanan di semua layanan terintegrasi, bukan hanya MCP.

Mengontrol penggunaan MCP dengan kebijakan IAM

Kebijakan penolakan dan kebijakan izin Identity and Access Management (IAM) membantu Anda mengamankan Cloud de Confiance by S3NS server Google MCP.

Anda dapat menggabungkan beberapa kriteria untuk membuat kebijakan keamanan dan tata kelola yang disesuaikan dengan mengizinkan atau menolak akses berdasarkan hal berikut:

• Entitas utama.
• Properti alat seperti atribut hanya baca.
• Nama layanan atau nama alat.
• Client ID klien OAuth aplikasi.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengontrol penggunaan MCP dengan Identity and Access Management.

Langkah berikutnya

• Baca dokumentasi referensi MCP Cloud Monitoring.
• Pelajari lebih lanjut server MCP Google Cloud.