Utilizza il server MCP remoto Cloud Run

Il server MCP remoto di Cloud Run viene abilitato quando abiliti l'API Cloud Run Admin.

Il Model Context Protocol (MCP) standardizza il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni o agenti AI si connettono a origini dati esterne. I server MCP ti consentono di utilizzare i loro strumenti, risorse e prompt per eseguire azioni e ottenere dati aggiornati dal loro servizio di backend.

Qual è la differenza tra i server MCP locali e remoti?

Server MCP locali

In genere vengono eseguiti sulla macchina locale e utilizzano i flussi di input e output standard (stdio) per la comunicazione tra i servizi sullo stesso dispositivo.

Server MCP remoti

Vengono eseguiti sull'infrastruttura del servizio e offrono un endpoint HTTP alle applicazioni di AI per la comunicazione tra il client MCP di AI e il server MCP. Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta Architettura MCP.

Stateless core

Con la versione MCP 2026-07-28, MCP passa da un protocollo bidirezionale con stato a un protocollo stateless. Ogni richiesta MCP è autodescrittiva e può essere indirizzata utilizzando le intestazioni. Non è necessario l'handshake initialize/initialized o Mcp-Session-Id perché ogni richiesta include tutte le informazioni necessarie nelle intestazioni HTTP o nel parametro _meta. I server MCP possono richiedere ulteriori informazioni richieste da uno strumento tramite richieste multi-round-trip (MRTR).

Per facilitare l'instradamento e l'elaborazione delle richieste senza analizzare il corpo della richiesta, sono necessarie alcune intestazioni MCP, tra cui le seguenti:

• Intestazioni richieste dalla specifica MCP, ad esempio l'intestazione della versione del protocollo e le intestazioni della richiesta standard.
• Intestazioni personalizzate definite dal server MCP. Queste intestazioni vengono replicate nelle intestazioni HTTP dallo schema di input dello strumento utilizzando la proprietà x-mcp-header. Ad esempio, un server MCP potrebbe definire un'intestazione personalizzata per specificare l'ID progetto o Cloud de Confiance by S3NS regione.

Per saperne di più sull'architettura MCP, consulta le specifiche e le modifiche principali della versione MCP 2026-07-28.

Per informazioni sul server MCP locale di Cloud Run, consulta la pagina Server MCP di Cloud Run su GitHub.

Google e server MCP Cloud de Confiance by S3NS remoti

• Rilevamento semplificato e centralizzato
• Endpoint HTTP globali o regionali gestiti
• Autorizzazione granulare
• Sicurezza facoltativa di prompt e risposte con la protezione Model Armor
• Audit logging centralizzato

Per informazioni su altri server MCP e sui controlli di sicurezza e governance disponibili per i server MCP di Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.

Potresti voler utilizzare il server MCP locale di Cloud Run per i seguenti motivi:

• Sviluppo e test locali
• Utilizzo offline di MCP

Prima di iniziare

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. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

3. Abilita l'API Cloud Run, se non è già abilitata.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

4. Installa e inizializza gcloud CLI.
5. Aggiorna i componenti:

   gcloud components update

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP Cloud Run, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto in cui vuoi utilizzare il server MCP Cloud Run:

• Creare servizi Cloud Run: Cloud Run Developer (roles/run.developer)
• Esegui operazioni come account di servizio: Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)
• Accedere al repository Artifact Registry dell'immagine container di cui è stato eseguito il deployment: Artifact Registry Reader (roles/artifactregistry.reader)
• Utilizza un account di servizio cross-project per eseguire il deployment di un servizio: Creatore token service account (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)
• Effettua chiamate allo strumento MCP: MCP Tool User (roles/mcp.toolUser)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare il server MCP di Cloud Run. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Per un elenco di ruoli e autorizzazioni IAM associati a Cloud Run, consulta Ruoli IAM di Cloud Run e Autorizzazioni IAM di Cloud Run. Se il tuo servizio Cloud Run interagisce con le APICloud de Confiance , come le librerie client Cloud, consulta la guida alla configurazione dell'identità del servizio. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Autorizzazioni di deployment e Gestisci l'accesso.

Autenticazione e autorizzazione

Il server MCP remoto Cloud Run non accetta chiavi API.

Ti consigliamo di creare un'identità separata per gli agenti che utilizzano gli strumenti MCP in modo che l'accesso alle risorse possa essere controllato e monitorato. Per saperne di più sull'autenticazione, vedi Eseguire l'autenticazione nei server MCP.

Ambiti OAuth MCP di Cloud Run

OAuth 2.0 utilizza ambiti e credenziali per determinare se un'entità autenticata è autorizzata a eseguire un'azione specifica su una risorsa. Per ulteriori informazioni sugli ambiti OAuth 2.0 in Google, leggi Utilizzare OAuth 2.0 per accedere alle API di Google.

Cloud Run ha i seguenti ambiti OAuth dello strumento MCP:

Potrebbero essere necessari ambiti aggiuntivi per le risorse a cui si accede durante una chiamata allo strumento. Per visualizzare un elenco degli ambiti richiesti per Cloud Run, consulta API Cloud Run Admin.

Configura un client MCP per utilizzare il server MCP Cloud Run

Le applicazioni e gli agenti AI, come Claude o Antigravity, possono istanziare un client MCP che si connette a un singolo server MCP. Un'applicazione AI può avere più client che si connettono a server MCP diversi. Se la tua applicazione non è elencata nelle indicazioni specifiche per il client, puoi utilizzare le seguenti informazioni per connetterti dalla maggior parte delle applicazioni.

Nella tua applicazione AI, cerca un modo per aggiungere o connetterti a un server MCP remoto. Per il server MCP Cloud Run, inserisci le seguenti informazioni in base alle esigenze:

• Nome server: server MCP Cloud Run
• URL server o Endpoint: https://run.googleapis.com/mcp o https://run.REGION.rep.googleapis.com/mcp (anteprima)
• Trasporto: HTTP trasmissibile
• Dettagli di autenticazione: a seconda di come vuoi autenticarti, puoi inserire le tue Cloud de Confiance by S3NS credenziali, l'ID client e il client secret OAuth oppure un'identità e le credenziali dell'agente. Per saperne di più sull'autenticazione, consulta Autenticarsi sui server MCP.
• Ambito OAuth: l'ambito OAuth 2.0 che vuoi utilizzare per connetterti al server MCP di Cloud Run.

URI di reindirizzamento

Per le applicazioni basate sul web e alcune applicazioni desktop, devi inserire nell'allowlist un URI di reindirizzamento quando crei un ID client e un client secret per l'autenticazione. Gli URI di reindirizzamento vengono utilizzati dal server di autorizzazione per inviare token alla tua applicazione. La documentazione dell'applicazione deve specificare l'URI di reindirizzamento da utilizzare. Gli URI di reindirizzamento personalizzati non sono supportati.

Per indicazioni specifiche per l'applicazione sulla configurazione e la connessione al server MCP, vedi Indicazioni specifiche per il client.

Per indicazioni più generali, consulta le seguenti risorse:

• Connettiti ai server MCP remoti.
• Configura l'MCP in un'applicazione di AI.

Strumenti disponibili

Per visualizzare i dettagli degli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per il server MCP Cloud Run, consulta il riferimento a MCP Cloud Run.

Strumenti per gli elenchi

Utilizza lo strumento di ispezione MCP per elencare gli strumenti o invia una richiesta HTTP tools/list direttamente al server MCP remoto Cloud Run. Il metodo tools/list non richiede l'autenticazione.

curl -X POST https://run.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"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

Sostituisci quanto segue:

• TOOLSET_ENDPOINT: la parte rimanente dell'endpoint MCP dopo il nome del servizio. Ad esempio, per Cloud Run, potrebbe essere mcp/toolset-name.
• MCP_PROTOCOL_VERSION: la versione del protocollo MCP. Ad esempio, 2026-07-28.

Esempi di casi d'uso

Di seguito sono riportati esempi di casi d'uso per il server MCP di Cloud Run:

• Consente a un agente di eseguire il deployment di un servizio Cloud Run in un progetto.

• Consenti a un agente di eseguire il deployment di app create con vibe coding su Cloud Run dal codice sorgente o da un file ZIP.

• Visualizza un elenco dei servizi Cloud Run e dei dettagli del servizio per nome, progetto e regione.

• Esegui il deployment di un servizio web Cloud Run pubblico o cloud privato da un'immagine Docker predefinita di Artifact Registry o Docker Hub con un insieme di variabili di ambiente specifiche in un progetto e una regione.

Prompt di esempio

Puoi utilizzare i seguenti prompt di esempio per ottenere informazioni sui servizi Cloud Run e analizzare i log dei servizi Cloud Run:

• "Esegui il deployment di un servizio Cloud Run privato denominato SERVICE_NAME dall'immagine Docker us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello al progetto PROJECT_ID."
• "Elenca i servizi nel progetto PROJECT_ID."
• "Trova i dettagli di un servizio di cui ho eseguito il deployment nel progetto PROJECT_ID utilizzando il server MCP nella regione REGION."

Nei prompt, sostituisci quanto segue:

• SERVICE_NAME: il nome del servizio Cloud Run
• PROJECT_ID: l'ID progetto Cloud de Confiance
• REGION: il nome della regione

Utilizza il prompt /deploy

Puoi utilizzare il prompt /deploy per eseguire rapidamente il deployment di un servizio Cloud Run utilizzando il server MCP Cloud Run. Potresti dover navigare nel menu del chatbot per trovare lo strumento o il prompt necessario.

• Per eseguire il deployment della directory di lavoro attuale su Cloud Run, esegui il seguente prompt /deploy:

  /deploy SERVICE_NAME \
    --project PROJECT_ID \
    --region REGION \
  

  Sostituisci quanto segue:

  • SERVICE_NAME: il nome del servizio Cloud Run
  • PROJECT_ID: l' Cloud de Confiance ID progetto
  • REGION: il nome della regione

Configurazioni di sicurezza e protezione facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Cloud de Confiance by S3NS offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Cloud de Confiance by S3NS.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un servizioCloud de Confiance by S3NS progettato per migliorare la sicurezza delle tue applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia implementando l'AI nel tuo ambiente cloud o su provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare le tue norme di sicurezza dell'AI in modo coerente nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.

Routing delle richieste MCP a Model Armor

Abilita Model Armor

Devi abilitare le API Model Armor prima di poter utilizzare Model Armor.

Configura la protezione per i server MCP Google e Cloud de Confiance by S3NS remoti

Per proteggere le chiamate e le risposte allo strumento MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che vengono applicati a tutto il progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.

Vedi il seguente comando di esempio:

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"}]'

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Cloud de Confiance .

Tieni presente le seguenti impostazioni:

• INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
• ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o un'applicazione.
• MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.

Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Cloud de Confiance . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto a nessun traffico del server Google MCP.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire non solo su MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.

Controllare l'utilizzo di MCP con i criteri IAM

Le policy di negazione e le policy di autorizzazione di Identity and Access Management (IAM) ti aiutano a proteggere Cloud de Confiance by S3NS i server Google MCP.

Puoi combinare più criteri per creare policy di sicurezza e governance personalizzate consentendo o negando l'accesso in base a quanto segue:

• Il soggetto.
• Proprietà dello strumento come l'attributo di sola lettura.
• Il nome del servizio o dello strumento.
• L'ID client OAuth dell'applicazione.

Per saperne di più, consulta Controllare l'utilizzo di MCP con Identity and Access Management.

Passaggi successivi

• Leggi la documentazione di riferimento su MCP per Cloud Run.
• Scopri di più sui server MCP di Google Cloud.