Usar o servidor MCP remoto do Bigtable

O padrão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) padroniza como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e os aplicativos ou agentes de IA se conectam a fontes de dados externas. Com os servidores MCP, você pode usar as ferramentas, os recursos e os comandos deles para realizar ações e receber dados atualizados do serviço de back-end.

Qual é a diferença entre servidores MCP locais e remotos?

Servidores MCP locais

Normalmente executados na máquina local e usam os fluxos de entrada e saída padrão (stdio) para comunicação entre serviços no mesmo dispositivo.

Servidores MCP remotos

Executar na infraestrutura do serviço e oferecer um endpoint HTTP para aplicativos de IA para comunicação entre o cliente MCP de IA e o servidor MCP. Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte Arquitetura do MCP.

Núcleo sem estado

Com a versão 2026-07-28 do MCP, o MCP muda de um protocolo bidirecional com estado para um protocolo sem estado. Cada solicitação do MCP é autodescritiva e pode ser encaminhada usando cabeçalhos. Não é necessário o handshake initialize/initialized ou Mcp-Session-Id porque cada solicitação inclui todas as informações necessárias nos cabeçalhos HTTP ou no parâmetro _meta. Os servidores MCP podem solicitar mais informações necessárias para uma ferramenta usando solicitações de várias viagens de ida e volta (MRTR).

Para ajudar a encaminhar e processar solicitações sem analisar o corpo da solicitação, alguns cabeçalhos do MCP são necessários, incluindo os seguintes:

• Cabeçalhos exigidos pela especificação do MCP, como o cabeçalho da versão do protocolo e os cabeçalhos de solicitação padrão.
• Cabeçalhos personalizados definidos pelo servidor MCP. Esses cabeçalhos são espelhados em cabeçalhos HTTP do esquema de entrada da ferramenta usando a propriedade x-mcp-header. Por exemplo, um servidor MCP pode definir um cabeçalho personalizado para especificar a região ou o ID do projeto Google Cloud .

Para mais informações sobre a arquitetura do MCP, consulte a especificação e as principais mudanças da versão 2026-07-28 do MCP.

Antes de começar

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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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs.

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

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• 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.

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Enable the APIs

1. Execute o seguinte comando para instalar a CLI cbt :

   gcloud components install cbt

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para usar os servidores MCP do Bigtable, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto em que você quer usar o servidor MCP do Bigtable:

• Fazer chamadas de ferramentas do MCP: Usuário da ferramenta MCP (roles/mcp.toolUser)
• Use o servidor MCP do administrador: Administrador do Bigtable (roles/bigtable.admin)
• Use o servidor MCP de dados: Leitor do Bigtable (roles/bigtable.reader)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esses papéis predefinidos contêm as permissões necessárias para usar os servidores MCP do Bigtable. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Autenticação e autorização

Os servidores MCP do Bigtable usam o protocolo OAuth 2.0 com o Identity and Access Management (IAM) para autenticação e autorização. Todas as Google Cloud identidades são compatíveis com a autenticação em servidores MCP.

O servidor MCP remoto do Bigtable não aceita chaves de API.

Recomendamos que você crie uma identidade separada para agentes que usam ferramentas do MCP. Assim, é possível controlar e monitorar o acesso aos recursos. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores MCP.

Escopos do OAuth do MCP do Bigtable

O OAuth 2.0 usa escopos e credenciais para determinar se um principal autenticado está autorizado a realizar uma ação específica em um recurso. Para mais informações sobre os escopos do OAuth 2.0 no Google, consulte Como usar o OAuth 2.0 para acessar as APIs do Google.

O Bigtable tem os seguintes escopos OAuth da ferramenta MCP:

Outros escopos podem ser necessários nos recursos acessados durante uma chamada de ferramenta. Para conferir uma lista de escopos necessários para o Bigtable, consulte Escopos do OAuth do Bigtable.

Configurar um cliente MCP para usar os servidores MCP do Bigtable

Aplicativos e agentes de IA, como Claude ou Antigravity, podem instanciar um cliente MCP que se conecta a um único servidor MCP. Um aplicativo de IA pode ter vários clientes que se conectam a diferentes servidores do MCP. Se o aplicativo não estiver listado nas orientações específicas do cliente, use as informações a seguir para se conectar na maioria dos aplicativos.

No seu aplicativo de IA, procure uma maneira de adicionar ou se conectar a um servidor MCP remoto. Para servidores MCP do Bigtable, insira as seguintes informações, conforme necessário:

• Nome do servidor:
  • Servidor MCP do administrador do Bigtable
  • Servidor MCP de dados do Bigtable
• URL do servidor ou Endpoint:
  • API Admin: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
  • API Data: https://bigtable.googleapis.com/mcp
• Transporte: HTTP transmitível
• Detalhes da autenticação: dependendo de como você quer autenticar, é possível inserir suas Google Cloud credenciais, o ID e a chave secreta do cliente OAuth ou uma identidade e credenciais do agente. Para mais informações sobre autenticação, consulte Autenticar em servidores do MCP.
• Escopo do OAuth: o escopo do OAuth do Bigtable que você quer usar ao se conectar aos servidores MCP do Bigtable.

URIs de redirecionamento

Para aplicativos baseados na Web e alguns aplicativos para computador, é necessário adicionar à lista de permissões um URI de redirecionamento ao criar um ID e uma chave secreta do cliente para autenticação. Os URIs de redirecionamento são usados pelo servidor de autorização para enviar tokens ao seu aplicativo. A documentação do aplicativo deve especificar o URI de redirecionamento que você precisa usar. URIs de redirecionamento personalizados não são aceitos.

Para orientações específicas sobre como configurar e se conectar ao servidor MCP, consulte Orientações específicas do cliente.

Para orientações mais gerais, consulte os seguintes recursos:

• Conecte-se a servidores MCP remotos.
• Configurar o MCP em um aplicativo de IA.

Ferramentas disponíveis

Para conferir detalhes das ferramentas do MCP disponíveis e as descrições delas para o servidor MCP do Bigtable, consulte a referência do MCP do Bigtable.

Ferramentas de lista

Use o MCP Inspector para listar ferramentas ou envie uma solicitação HTTP tools/list diretamente a um servidor MCP remoto do Bigtable. O método tools/list não requer autenticação.

Para o servidor MCP de administrador, envie a solicitação para:

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

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

Para o servidor MCP de dados, envie a solicitação para:

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

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

Comandos de amostra

Você pode usar os exemplos de comandos a seguir para criar ou excluir recursos do Bigtable e receber informações sobre eles.

Exemplos de comandos administrativos

• "Crie uma instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID na zona ZONE_ID com NODES nós."
• "Liste as instâncias no projeto PROJECT_ID."
• "Receba a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Exclua a instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Crie uma tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Liste as tabelas na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."
• "Extraia a tabela TABLE_ID no projeto INSTANCE_ID, PROJECT_ID."
• "Exclua a tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID do projeto PROJECT_ID."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• PROJECT_ID com o ID do seu projeto Google Cloud .
• INSTANCE_ID com o ID da instância do Bigtable.
• ZONE_ID com a zona em que o cluster é executado.
• TABLE_ID com o ID da tabela do Bigtable.
• Se você quiser controlar o número de nós em um cluster, substitua NODES pelo número de nós que você quer no cluster. Se não for especificado, o padrão será 1.

Exemplos de comandos para consultar dados

• "Execute uma consulta para recuperar até 10 linhas da tabela TABLE_ID na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID."
• "Execute uma consulta SQL na instância INSTANCE_ID no projeto PROJECT_ID: SELECT _key, column_family, value FROM TABLE_ID WHERE row_key LIKE USER_ID."
• "Recupere dados da instância do Bigtable INSTANCE_ID, projeto PROJECT_ID usando o perfil do app APP_PROFILE_ID com a consulta: SELECT * FROM TABLE_ID WHERE cf1['status'] = 'ERROR'."

Nos comandos, substitua o seguinte:

• TABLE_ID com o ID da tabela do Bigtable.
• INSTANCE_ID com o ID da instância do Bigtable.
• PROJECT_ID com o ID do seu projeto Google Cloud .
• USER_ID com o padrão ou a chave de linha do usuário que você quer consultar.
• APP_PROFILE_ID com o ID do perfil do app.

Configurações opcionais de segurança

O MCP apresenta novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser feitas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso das ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança e proteção de IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um Google Cloud serviço projetado para aumentar a segurança dos seus aplicativos de IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e apoiando práticas de IA responsável. Seja no seu ambiente de nuvem ou em provedores externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o seu cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos seus registros.

Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor

Ativar o Model Armor

É necessário ativar as APIs do Model Armor antes de usar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud

Para proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações de proteção do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam a todo o projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas de ferramentas do MCP no projeto.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a sanitização da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud .

Observe as seguintes configurações:

• INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia solicitações e respostas que correspondem aos filtros.
• ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou uma aplicação.
• MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, mas valores mais baixos podem resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para os servidores do Google MCP com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo Google Cloud ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de limite mínimo deste projeto ao tráfego de servidores MCP do Google.

As configurações mínimas e a configuração geral do Model Armor podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, as mudanças feitas nas configurações de restrição podem afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Controlar o uso do MCP com políticas do IAM

As políticas de negação e permissão do Identity and Access Management (IAM) ajudam a proteger os servidores Google Cloud e do Google MCP.

É possível combinar vários critérios para criar políticas personalizadas de segurança e governança, permitindo ou negando o acesso com base no seguinte:

• O principal.
• Propriedades da ferramenta, como o atributo somente leitura.
• O nome do serviço ou da ferramenta.
• O ID do cliente OAuth do aplicativo.

Para mais informações, consulte Controlar o uso do MCP com o Identity and Access Management.

A seguir

• Leia a documentação de referência do MCP do Bigtable.
• Saiba mais sobre os servidores MCP do Google Cloud.
• Práticas recomendadas para proteger as interações do agente com o Protocolo de Contexto de Modelo.