Как настроить безопасность для серверов MCP Google Workspace

На этой странице рассказывается, как настроить параметры безопасности для серверов MCP Google Workspace.

Вы должны проверять запросы и ответы на наличие вредоносного контента или атак с внедрением запросов. Вы можете использовать Model Armor от Google или собственное решение, если задокументируете его, чтобы пользователи могли принять риск. Дополнительную информацию можно найти в правилах в отношении пользовательских данных Google Workspace и правилах для разработчиков.

Требования

Необязательные настройки безопасности

MCP создает новые риски и требует особого внимания к безопасности из-за широкого спектра действий, которые можно выполнять с помощью инструментов MCP. Чтобы свести к минимуму эти риски и управлять ими, Google Cloud предлагает настройки по умолчанию и настраиваемые правила для контроля использования инструментов MCP в организации или проекте Google Cloud.

Подробнее о безопасности и управлении ИИ…

Как использовать Model Armor

Model Armor – это сервис Google Cloud, предназначенный для повышения безопасности ваших приложений на основе ИИ. Она проверяет запросы и ответы LLM, защищая от различных рисков и поддерживая ответственное использование ИИ. Model Armor помогает предотвращать вредоносные входные данные, проверять безопасность контента, защищать данные деликатного характера, обеспечивать соответствие требованиям и последовательно применять политики безопасности ИИ в облачной среде и у сторонних поставщиков облачных услуг.

Если функция Model Armor включена и ведение журналов включено, Model Armor регистрирует всю полезную нагрузку. Это может привести к раскрытию конфиденциальной информации в ваших журналах.

Маршрутизация запросов MCP в Model Armor

Функция "Защита модели" доступна не во всех регионах. Если Model Armor включен и вы используете MCP-сервер в юрисдикции, которую Model Armor не поддерживает, маршрутизация вызова может отличаться для разных MCP-серверов и нарушать требования к хранению данных для используемых и передаваемых данных. Подробнее о поведении отдельных серверов MCP можно узнать в статье Продукты, поддерживаемые Model Armor.

Как включить Model Armor

Чтобы использовать Model Armor, необходимо включить Model Armor API.

Консоль

  1. Включите API Model Armor, если он ещё не включен.

    Роли, необходимые для включения API

    Чтобы включить API, вам нужно разрешение serviceusage.services.enable. Если вы создали проект, то, скорее всего, у вас уже есть это разрешение в рамках роли владельца (roles/owner). В противном случае вы можете получить это разрешение в рамках роли администратора Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Подробнее о том, как назначать роли…

    Включите API

  2. Выберите проект, в котором хотите активировать Model Armor.

gcloud

Прежде чем начать, выполните следующие действия, используя Google Cloud CLI с Model Armor API:

  1. Установите Google Cloud CLI, а затем войдите в gcloud, используя федеративную идентификацию. После входа в аккаунт инициализируйте интерфейс командной строки Google Cloud, выполнив следующую команду: 

    gcloud init

  2. Выполните следующую команду, чтобы задать конечную точку API для сервиса Model Armor.

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

    Замените LOCATION названием региона, в котором вы хотите использовать Model Armor.

Как настроить защиту для удаленных серверов MCP Google и Google Cloud

Чтобы защитить вызовы и ответы MCP-сервиса, вы можете использовать настройки Model Armor. Настройка минимального уровня безопасности определяет минимальные фильтры безопасности, которые применяются ко всему проекту. Эта конфигурация применяет к каждому вызову и ответу MCP в проекте одинаковый набор фильтров.

Настройте минимальную цену Model Armor с включенной очисткой MCP. Подробнее о том, как настроить параметры Model Armor…

Пример команды:

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"}]'

Замените PROJECT_ID идентификатором проекта Google Cloud.

Обратите внимание на следующие настройки:

  • INSPECT_AND_BLOCK – тип принудительного применения, который проверяет контент на сервере Google MCP и блокирует запросы и ответы, соответствующие фильтрам.
  • ENABLED – параметр, который включает фильтр или принудительное применение правила.
  • MEDIUM_AND_ABOVE – уровень достоверности для фильтра "Ответственный ИИ – Опасность". Вы можете изменить это значение, но помните, что при более низких значениях может быть больше ложноположительных результатов. Подробнее об уровнях достоверности Model Armor…

Как отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Чтобы запретить Model Armor автоматически сканировать трафик, поступающий на серверы Google MCP и исходящий от них, на основе настроек проекта, выполните следующую команду:

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

Замените PROJECT_ID на идентификатор облачного проекта Google Cloud. Model Armor не применяет автоматически правила, заданные в настройках этажа этого проекта, к трафику любого сервера Google MCP.

Настройки минимальной цены за тысячу показов и общие настройки Model Armor могут влиять не только на MCP. Поскольку Model Armor интегрирован с такими сервисами, как Vertex AI, любые изменения настроек минимальных значений могут повлиять на сканирование трафика и поведение безопасности во всех интегрированных сервисах, а не только в MCP.