הגדרת אבטחה לשרתי MCP של Google Workspace

בדף הזה מוסבר איך לקבוע את הגדרות האבטחה של שרתי MCP של Google Workspace.

אתם צריכים לסנן פרומפטים ותשובות כדי לזהות תוכן זדוני או מתקפות של החדרת פרומפטים. אתם יכולים להשתמש ב-Model Armor של Google, או בפתרון משלכם, בתנאי שתתעדו אותו כדי שהמשתמשים יוכלו לאשר את הסיכון. מידע נוסף זמין במאמר מדיניות המפתחים ונתוני המשתמשים של Google Workspace.

דרישות מוקדמות

הגדרות אופציונליות של אבטחה ובטיחות

בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי MCP, יש סיכוני אבטחה ושיקולים חדשים שצריך להביא בחשבון. כדי לצמצם ולנהל את הסיכונים האלה, Google Cloud מציעה הגדרות ברירת מחדל וכללי מדיניות שניתנים להתאמה אישית, שמאפשרים לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט ב-Google Cloud.

מידע נוסף על אבטחה ופיקוח ב-MCP זמין במאמר אבטחה ובטיחות ב-AI.

שימוש ב-Model Armor

הגנה מוגברת על המודל הוא שירות של Google Cloud שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. הוא פועל באופן יזום כדי לסנן הנחיות ותשובות של מודלי LLM, להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות לפיתוח אחראי של AI. לא משנה אם אתם פורסים את ה-AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, אתם יכולים להשתמש ב"הגנה מוגברת על המודל" כדי למנוע קלט זדוני, לוודא שהתוכן בטוח, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בכל סביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשהתכונה "הגנה מוגברת על המודל" מופעלת עם רישום ביומן, היא מתעדת את כל המטען הייעודי (payload). זה עלול לחשוף מידע רגיש ביומנים.

ניתוב בקשות של MCP ל-Model Armor

התכונה "הגנה מוגברת על המודל" זמינה באזורים מסוימים. אם אתם מפעילים את Model Armor ומשתמשים בשרת MCP בסמכות שיפוט שלא נתמכת על ידי Model Armor, יכול להיות שההתנהגות של ניתוב הקריאה תהיה שונה בשרתי MCP שונים, ושהיא תפר את התאימות של מיקום אחסון הנתונים לנתונים שנמצאים בשימוש ובמעבר. מידע נוסף על ההתנהגות של שרתי MCP ספציפיים זמין במאמר המוצרים שנתמכים ב-Model Armor.

הפעלת Model Armor

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את ממשקי ה-API של Model Armor.

המסוף

  1. מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

  2. בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, פועלים לפי השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

  1. התקינו את ה-CLI של Google Cloud ואז היכנסו ל-gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם. אחרי שנכנסתם לחשבון, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה: 

    gcloud init

  2. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת הקצה ל-API של שירות Model Armor.

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

    מחליפים את LOCATION באזור שבו רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת הגנה על שרתי MCP מרוחקים של Google ו-Google Cloud

כדי להגן על הקריאות והתשובות של כלי ה-MCP, אתם יכולים להשתמש בהגדרות האבטחה המינימליות של Model Armor. הגדרת אבטחה מינימלית קובעת את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על כל הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתגובות של כלי ה-MCP בפרויקט.

מגדירים את ההגנה המוגברת על המודל עם הסרת תוכן זדוני או רגיש ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר קביעת הגדרות האבטחה המינימליות של Model Armor.

דוגמה לפקודה:

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"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה של הפרויקט ב-Google Cloud.

שימו לב להגדרות הבאות:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
  • ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה סינון או אכיפה.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת הסמך של הגדרות הסינון של Responsible AI - Dangerous. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים לגרום ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר רמות הסמך של Model Armor.

השבתת הסריקה של תנועת MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של הגנה מוגברת על המודל לתעבורת נתונים אל שרתי MCP וממנה, על סמך הגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

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

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב-Google Cloud. התכונה "הגנה מוגברת על המודל" לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות המינימום של הפרויקט הזה על תנועה בשרת MCP של Google.

הגדרות האבטחה המינימליות וההגדרות הכלליות של "הגנה מוגברת על המודל" יכולות להשפיע על יותר מאשר רק MCP. מכיוון שהגנה מוגברת על המודל משתלבת עם שירותים כמו Vertex AI, כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמות הסינון יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.