Google Workspace MCP sunucuları için güvenliği yapılandırma

Bu sayfada, Google Workspace MCP sunucuları için güvenlik ayarlarının nasıl yapılandırılacağı açıklanmaktadır.

İstemleri ve yanıtları kötü amaçlı içerik veya istem enjeksiyonu saldırılarına karşı taramanız gerekir. Google tarafından sağlanan Model Armor'ı kullanabilir veya kullanıcıların bu riski kabul etmesi için belgelediğiniz kendi çözümünüzü kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için Google Workspace kullanıcı verileri ve geliştirici politikası başlıklı makaleyi inceleyin.

Ön koşullar

İsteğe bağlı güvenlik yapılandırmaları

MCP, MCP araçlarıyla yapabileceğiniz çok çeşitli işlemler nedeniyle yeni güvenlik riskleri ve dikkat edilmesi gereken noktalar ortaya çıkarır. Google Cloud, bu riskleri en aza indirmek ve yönetmek için Google Cloud kuruluşunuzda veya projenizde MCP araçlarının kullanımını kontrol etmenize olanak tanıyan varsayılan ayarlar ve özelleştirilebilir politikalar sunar.

MCP güvenliği ve yönetimi hakkında daha fazla bilgi için Yapay zeka güvenliği ve emniyeti başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor'ı kullanma

Model Armor, yapay zeka uygulamalarınızın güvenliğini artırmak için tasarlanmış bir Google Cloud hizmetidir. LLM istemlerini ve yanıtlarını proaktif olarak tarayarak çeşitli risklere karşı koruma sağlar ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını destekler. Yapay zekayı ister bulut ortamınızda ister harici bulut sağlayıcılarda dağıtın, Model Armor kötü amaçlı girişleri önlemenize, içerik güvenliğini doğrulamanıza, hassas verileri korumanıza, uyumluluğu sürdürmenize ve yapay zeka güvenliği ve güvenlik politikalarınızı çeşitli yapay zeka ortamınızda tutarlı bir şekilde uygulamanıza yardımcı olabilir.

Model Armor, günlük kaydı etkinleştirilmiş şekilde etkinleştirildiğinde tüm yükü günlüğe kaydeder. Bu durum, günlüklerinizdeki hassas bilgilerin açığa çıkmasına neden olabilir.

MCP isteği Model Armor'a yönlendiriliyor

Model Armor, belirli bölgelerde kullanılabilir. Model Armor etkinleştirildiğinde ve Model Armor'un desteklemediği bir yargı alanında MCP sunucusu kullandığınızda, çağrının yönlendirme davranışı farklı MCP sunucuları için farklı olabilir ve kullanımda olan ve aktarılan veriler için veri yerleşimi uygunluğunu bozabilir. Ayrı ayrı MCP sunucularının davranışı hakkında daha fazla bilgi için Model Armor tarafından desteklenen ürünler başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor'ı etkinleştirme

Model Armor'ı kullanabilmek için Model Armor API'lerini etkinleştirmeniz gerekir.

Console

  1. Model Armor API'yi etkinleştirin (etkin değilse).

    API'leri etkinleştirmek için gereken roller

    API'leri etkinleştirmek için serviceusage.services.enable iznine sahip olmanız gerekir. Projeyi siz oluşturduysanız muhtemelen Sahip rolü (roles/owner) aracılığıyla bu izne zaten sahipsinizdir. Aksi takdirde bu izni Service Usage Yöneticisi rolü (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) aracılığıyla alabilirsiniz. Rolleri nasıl vereceğinizi öğrenin.

    API'yi etkinleştirme

  2. Model Armor'ı etkinleştirmek istediğiniz projeyi seçin.

gcloud

Başlamadan önce Model Armor API ile Google Cloud KSA'yı kullanarak aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. Google Cloud CLI'yi yükleyin ve ardından birleşik kimliğinizle gcloud'da oturum açın. Oturum açtıktan sonra aşağıdaki komutu çalıştırarak Google Cloud KSA'yı ilk kullanıma hazırlayın: 

    gcloud init

  2. Model Armor hizmetinin API uç noktasını ayarlamak için aşağıdaki komutu çalıştırın.

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

    LOCATION ifadesini, Model Armor'ı kullanmak istediğiniz bölgeyle değiştirin.

Google ve Google Cloud uzak MCP sunucuları için korumayı yapılandırma

MCP araç çağrılarınızı ve yanıtlarınızı korumak için Model Armor taban ayarlarını kullanabilirsiniz. Alt sınır ayarı, proje genelinde geçerli olan minimum güvenlik filtrelerini tanımlar. Bu yapılandırma, projedeki tüm MCP aracı çağrılarına ve yanıtlarına tutarlı bir filtre grubu uygular.

MCP temizleme etkinleştirilmiş bir Model Armor taban ayarı oluşturun. Daha fazla bilgi için Model Armor alt sınır ayarlarını yapılandırma başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki örnek komuta bakın:

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"}]'

PROJECT_ID yerine Google Cloud proje kimliğinizi yazın.

Aşağıdaki ayarları göz önünde bulundurun:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP sunucusunun içeriğini inceleyen ve filtrelere uyan istemleri ve yanıtları engelleyen yaptırım türü.
  • ENABLED: Bir filtreyi veya yaptırımı etkinleştiren ayar.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Sorumlu Yapay Zeka - Tehlikeli filtre ayarları için güven düzeyi. Bu ayarı değiştirebilirsiniz ancak daha düşük değerler daha fazla yanlış pozitif sonuca yol açabilir. Daha fazla bilgi için Model Armor güven düzeyleri başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor ile MCP trafiğini taramayı devre dışı bırakma

Model Armor'ın, projenin taban ayarlarına göre Google MCP sunucularına gelen ve bu sunuculardan giden trafiği otomatik olarak taramasını durdurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

PROJECT_ID yerine Google Cloud proje kimliğini yazın. Model Armor, bu projenin taban ayarlarında tanımlanan kuralları Google MCP sunucu trafiğine otomatik olarak uygulamaz.

Model Armor taban ayarları ve genel yapılandırma, MCP'den daha fazlasını etkileyebilir. Model Armor, Vertex AI gibi hizmetlerle entegre olduğundan, taban ayarlarında yaptığınız değişiklikler yalnızca MCP'yi değil, tüm entegre hizmetlerdeki trafik tarama ve güvenlik davranışlarını etkileyebilir.