Usa el servidor de MCP remoto de Bigtable

En este documento, se muestra cómo usar el servidor remoto del Protocolo de contexto del modelo (MCP) de Bigtable para conectarse con aplicaciones de IA, incluidas la CLI de Gemini, ChatGPT, Claude y las aplicaciones personalizadas que desarrolles. Los servidores del MCP remotos de Bigtable te permiten administrar instancias y tablas de Bigtable, y consultar tus datos. Usa el servidor de MCP de administrador para las tareas de administración y el servidor de MCP de datos para consultar tus tablas desde tu aplicación de IA. El servidor de MCP remoto de Bigtable se habilita cuando habilitas las APIs de Bigtable.

El estándar del Protocolo de contexto del modelo (MCP) estandariza la forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las aplicaciones o los agentes de IA se conectan a fuentes de datos externas. Los servidores de MCP te permiten usar sus herramientas, recursos y mensajes para realizar acciones y obtener datos actualizados de su servicio de backend.

¿Cuál es la diferencia entre los servidores de MCP locales y remotos?

Servidores de MCP locales
Por lo general, se ejecutan en tu máquina local y usan los flujos de entrada y salida estándar (stdio) para la comunicación entre servicios en el mismo dispositivo.
Servidores de MCP remotos
Se ejecutan en la infraestructura del servicio y ofrecen un extremo HTTP a las aplicaciones de IA para la comunicación entre el cliente de MCP de IA y el servidor de MCP. Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta Arquitectura de MCP.

Núcleo sin estado

Con la versión 2026-07-28 del MCP, el MCP cambia de un protocolo bidireccional con estado a un protocolo sin estado. Cada solicitud de MCP se describe por sí misma y se puede enrutar con encabezados. No es necesario el handshake initialize/initialized ni Mcp-Session-Id porque cada solicitud incluye toda la información necesaria en los encabezados HTTP o el parámetro _meta. Los servidores de MCP pueden solicitar información adicional que requiere una herramienta a través de solicitudes de varios viajes de ida y vuelta (MRTR).

Para ayudar a enrutar y procesar solicitudes sin analizar el cuerpo de la solicitud, se requieren algunos encabezados de MCP, incluidos los siguientes:

Para obtener más información sobre la arquitectura de MCP, consulta la especificación y los cambios clave de la versión 2026-07-28 de MCP.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs, if any are not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud 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

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs, if any are not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

    8.
  8. Ejecuta el siguiente comando para instalar la CLI de cbt: 
    gcloud components install cbt

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar los servidores de MCP de Bigtable, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto en el que deseas usar el servidor de MCP de Bigtable:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar los servidores de MCP de Bigtable. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para usar los servidores de MCP de Bigtable:

  • Realiza llamadas a herramientas de MCP: mcp.tools.call
  • Usa el servidor de MCP de administrador:
    • bigtable.instances.create
    • bigtable.instances.delete
    • bigtable.instances.get
    • bigtable.instances.list
    • bigtable.tables.create
    • bigtable.tables.delete
    • bigtable.tables.get
    • bigtable.tables.list
  • Usa el servidor de MCP de datos: bigtable.instances.executeQuery

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Autenticación y autorización

Los servidores de MCP de Bigtable usan el protocolo OAuth 2.0 con Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización. Se admiten todas las Google Cloud identidades para la autenticación en los servidores de MCP.

El servidor MCP remoto de Bigtable no acepta claves de API.

Te recomendamos que crees una identidad independiente para los agentes que usan herramientas de MCP, de modo que puedas controlar y supervisar el acceso a los recursos. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.

Permisos de OAuth del MCP de Bigtable

OAuth 2.0 usa permisos y credenciales para determinar si un principal autenticado está autorizado a realizar una acción específica en un recurso. Si deseas obtener más información sobre los permisos de OAuth 2.0 en Google, consulta Usa OAuth 2.0 para acceder a las APIs de Google.

Bigtable tiene los siguientes permisos de OAuth de la herramienta de MCP:

URI del alcance para gcloud CLI Descripción
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.admin Otorga acceso completo a los recursos de Bigtable y te permite asignar roles de IAM de Bigtable.
https://www.googleapis.com/auth/bigtable.data Habilita el acceso de lectura y escritura a los datos almacenados en tablas de Bigtable.

Es posible que se requieran alcances adicionales en los recursos a los que se accede durante una llamada a la herramienta. Para ver una lista de los permisos necesarios para Bigtable, consulta Permisos de OAuth de Bigtable.

Configura un cliente de MCP para que use los servidores de MCP de Bigtable

Las aplicaciones y los agentes de IA, como Claude o Antigravity, pueden crear instancias de un cliente de MCP que se conecta a un solo servidor de MCP. Una aplicación de IA puede tener varios clientes que se conectan a diferentes servidores de MCP. Si tu aplicación no aparece en la guía específica para el cliente, puedes usar la siguiente información para conectarte desde la mayoría de las aplicaciones.

En tu aplicación de IA, busca una forma de agregar o conectarte a un servidor de MCP remoto. Para los servidores de MCP de Bigtable, ingresa la siguiente información según sea necesario:

  • Nombre del servidor:
    • Servidor de MCP de administrador de Bigtable
    • Servidor de MCP de datos de Bigtable
  • URL del servidor o Extremo:
    • API de Admin: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
    • API de Data: https://bigtable.googleapis.com/mcp
  • Transporte: HTTP con transmisión
  • Detalles de autenticación: Según cómo desees autenticarte, puedes ingresar tus Google Cloud credenciales, tu ID y secreto de cliente de OAuth, o bien la identidad y las credenciales de un agente. Para obtener más información sobre la autenticación, consulta Cómo autenticarse en los servidores de MCP.
  • Permiso de OAuth: El permiso de OAuth de Bigtable que deseas usar cuando te conectes a los servidores de MCP de Bigtable.

Redirecciona los URI

En el caso de las aplicaciones basadas en la Web y algunas aplicaciones de escritorio, debes incluir en la lista de entidades permitidas un URI de redireccionamiento cuando crees un ID de cliente y un secreto para la autenticación. El servidor de autorización usa los URIs de redireccionamiento para enviar tokens a tu aplicación. La documentación de tu aplicación debe especificar el URI de redireccionamiento que debes usar. No se admiten los URIs de redireccionamiento personalizados.

Para obtener orientación específica de la aplicación sobre cómo configurar y conectarse al servidor de MCP, consulta Orientación específica del cliente.

Para obtener orientación más general, consulta los siguientes recursos:

Herramientas disponibles

Para ver los detalles de las herramientas de MCP disponibles y sus descripciones para el servidor de MCP de Bigtable, consulta la referencia de MCP de Bigtable.

Herramientas de lista

Usa el inspector de MCP para enumerar herramientas o envía una solicitud HTTP tools/list directamente a un servidor de MCP remoto de Bigtable. El método tools/list no requiere autenticación.

En el caso del servidor de MCP de administrador, envía la solicitud a la siguiente dirección:

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

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

En el caso del servidor de Data MCP, envía la solicitud a la siguiente dirección:

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

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

Ejemplos de instrucciones

Puedes usar las siguientes instrucciones de ejemplo para crear o borrar recursos de Bigtable y obtener información sobre ellos.

Ejemplos de instrucciones administrativas

  • "Crea una instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID en la zona ZONE_ID con nodos NODES".
  • "Enumera las instancias del proyecto PROJECT_ID".
  • "Obtén la instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID".
  • "Borra la instancia INSTANCE_ID en el proyecto PROJECT_ID".
  • "Crea una tabla TABLE_ID en la instancia INSTANCE_ID del proyecto PROJECT_ID".
  • "Enumera las tablas en el proyecto PROJECT_ID de la instancia INSTANCE_ID".
  • "Obtén la tabla TABLE_ID en el proyecto PROJECT_ID de INSTANCE_ID".
  • "Borra la tabla TABLE_ID en el proyecto PROJECT_ID de la instancia INSTANCE_ID".

En las instrucciones, reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud .
  • INSTANCE_ID por el ID de la instancia de Bigtable.
  • ZONE_ID por la zona en la que se ejecuta el clúster.
  • TABLE_ID con el ID de la tabla de Bigtable
  • Si deseas controlar la cantidad de nodos en un clúster, reemplaza NODES por la cantidad de nodos que deseas incluir en el clúster. Si no se especifica, el valor predeterminado es 1.

Ejemplos de instrucciones para consultar datos

  • "Ejecuta una consulta para recuperar hasta 10 filas de la tabla TABLE_ID en la instancia INSTANCE_ID del proyecto PROJECT_ID".
  • "Ejecuta una consulta en SQL en la instancia INSTANCE_ID del proyecto PROJECT_ID: SELECT _key, column_family, value FROM TABLE_ID WHERE row_key LIKE USER_ID".
  • "Recupera datos de la instancia INSTANCE_ID de Bigtable, el proyecto PROJECT_ID con el perfil de la aplicación APP_PROFILE_ID y la consulta: SELECT * FROM TABLE_ID WHERE cf1['status'] = 'ERROR'".

En las instrucciones, reemplaza lo siguiente:

  • TABLE_ID con el ID de la tabla de Bigtable
  • INSTANCE_ID por el ID de la instancia de Bigtable.
  • PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud .
  • USER_ID con el patrón o la clave de fila del usuario que deseas consultar.
  • APP_PROFILE_ID con el ID del perfil de la app.

Configuraciones opcionales de seguridad

El MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos,Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu organización o proyecto de Google Cloud.

Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de la MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es unGoogle Cloud servicio diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

Model Armor está disponible en ciertas regiones. Cuando Model Armor está habilitado y usas un servidor de MCP en una jurisdicción que Model Armor no admite, el comportamiento de enrutamiento de la llamada podría ser diferente para los distintos servidores de MCP y podría incumplir la residencia de datos para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de los servidores de MCP individuales, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Habilita Model Armor

Para poder usar las APIs de Model Armor, debes habilitarlas.

Console

  1. Habilita la API de Model Armor si aún no está habilitada.

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

    Habilitar la API

  2. Elige el proyecto en el que quieres activar Model Armor.

gcloud

Antes de empezar, sigue estos pasos a través de la Google Cloud CLI con la API de Model Armor:

  1. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

    En la parte inferior de la consola de Google Cloud , se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

  2. Ejecuta el siguiente comando para configurar el endpoint de API del servicio de Model Armor.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    Reemplaza LOCATION por la región en la que quieres usar Model Armor.

Configura la protección para los servidores de MCP remotos y de Google Cloud Google

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de herramientas de MCP dentro del proyecto.

Configura un parámetro de configuración mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros mínimos de Model Armor.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

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"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
  • ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

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

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto Google Cloud . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

La configuración general y la configuración mínima de Model Armor pueden afectar a más que solo el MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.

Controla el uso del MCP con políticas de IAM

Las políticas de denegación y las políticas de permisos de Identity and Access Management (IAM) te ayudan a proteger los servidores de Google Cloud y de Google MCP.

Puedes combinar varios criterios para crear políticas de seguridad y administración personalizadas, ya que puedes permitir o denegar el acceso según lo siguiente:

  • Es el principal.
  • Propiedades de la herramienta, como el atributo de solo lectura
  • Es el nombre del servicio o la herramienta.
  • Es el ID de cliente de OAuth de la aplicación.

Para obtener más información, consulta Controla el uso de MCP con Identity and Access Management.

¿Qué sigue?