หน้านี้จะอธิบายวิธีกำหนดการตั้งค่าความปลอดภัยสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google Workspace
คุณต้องคัดกรองพรอมต์และคำตอบเพื่อหาเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือการโจมตีแบบแทรกพรอมต์ คุณสามารถใช้ Model Armor ที่ Google มีให้ หรือจะใช้โซลูชันของคุณเองก็ได้หากคุณจัดทำเอกสารเพื่อให้ผู้ใช้ยอมรับความเสี่ยงนั้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นโยบายข้อมูลผู้ใช้และนโยบายสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google Workspace
ข้อกำหนดเบื้องต้น
การเป็นสมาชิกในโปรแกรมเวอร์ชันตัวอย่างสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Google Workspace
โปรเจ็กต์ Google Cloud หากต้องการสร้างโปรเจ็กต์ โปรดดูหัวข้อสร้างโปรเจ็กต์
รหัสไคลเอ็นต์ OAuth 2.0 ที่เลือกใช้ไคลเอ็นต์นี้สำหรับ Agent ที่ทำงานด้วยระบบ AI ในแพลตฟอร์มการตรวจสอบสิทธิ์ของ Google > ไคลเอ็นต์ หากต้องการสร้างรหัสไคลเอ็นต์ OAuth โปรดดูหัวข้อสร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบรหัสไคลเอ็นต์ OAuth
การกำหนดค่าความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยที่ไม่บังคับ
MCP ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและข้อควรพิจารณาใหม่ๆ เนื่องจากมีการดำเนินการที่หลากหลายซึ่งคุณทำได้ด้วยเครื่องมือ MCP Google Cloud มีการตั้งค่าเริ่มต้นและนโยบายที่ปรับแต่งได้เพื่อควบคุมการใช้เครื่องมือ MCP ในองค์กรหรือโปรเจ็กต์ Google Cloud ของคุณ เพื่อลดและจัดการความเสี่ยงเหล่านี้
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแล MCP ได้ที่การรักษาความปลอดภัยและความปลอดภัยของ AI
ใช้ Model Armor
Model Armor เป็นบริการของ Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับแอปพลิเคชัน AI ของคุณ โดยจะทำงานด้วยการคัดกรองพรอมต์และคำตอบของ LLM ในเชิงรุก เพื่อป้องกันความเสี่ยงต่างๆ และสนับสนุนแนวทางปฏิบัติสำหรับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ไม่ว่าคุณจะติดตั้งใช้งาน AI ในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์หรือในผู้ให้บริการคลาวด์ภายนอก Model Armor จะช่วยป้องกันอินพุตที่เป็นอันตราย ตรวจสอบความปลอดภัยของเนื้อหา ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด และบังคับใช้นโยบายความปลอดภัยของ AI อย่างสม่ำเสมอในสภาพแวดล้อม AI ที่หลากหลาย
เมื่อเปิดใช้ Model Armor โดยเปิดใช้การบันทึก Model Armor จะบันทึกเพย์โหลดทั้งหมด ซึ่งอาจเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในบันทึก
การกำหนดเส้นทางคำขอ MCP ไปยัง Model Armor
Model Armor พร้อมให้บริการในบางภูมิภาค เมื่อเปิดใช้ Model Armor และคุณใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ในเขตอำนาจศาลที่ Model Armor ไม่รองรับ ลักษณะการกำหนดเส้นทางของการเรียกใช้อาจแตกต่างกันไปสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละเครื่อง และอาจละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านถิ่นที่อยู่ของข้อมูลสำหรับข้อมูลที่กำลังใช้งานและข้อมูลที่อยู่ระหว่างการส่ง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะการทำงานของเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละรายการได้ที่ผลิตภัณฑ์ที่ Model Armor รองรับเปิดใช้ Model Armor
คุณต้องเปิดใช้ Model Armor API ก่อนจึงจะใช้ Model Armor ได้
คอนโซล
เปิดใช้ Model Armor API หากยังไม่ได้เปิดใช้
บทบาทที่จำเป็นในการเปิดใช้ API
หากต้องการเปิดใช้ API คุณต้องมีสิทธิ์
serviceusage.services.enableหากคุณสร้างโปรเจ็กต์ คุณก็น่าจะมีสิทธิ์นี้อยู่แล้วผ่านบทบาทเจ้าของ (roles/owner) หรือไม่เช่นนั้น คุณจะได้รับสิทธิ์นี้ผ่านบทบาทผู้ดูแลระบบการใช้งานบริการ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) ดูวิธีให้สิทธิ์บทบาทเลือกโปรเจ็กต์ที่ต้องการเปิดใช้งาน Model Armor
gcloud
ก่อนเริ่มต้น ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้โดยใช้ Google Cloud CLI กับ Model Armor API
ติดตั้ง Google Cloud CLI แล้ว ลงชื่อเข้าใช้ gcloud ด้วยข้อมูลระบุตัวตนแบบรวม หลังจากลงชื่อเข้าใช้แล้ว ให้เริ่มต้น Google Cloud CLI โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
gcloud init-
เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าปลายทาง API สำหรับบริการ Model Armor
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
แทนที่
LOCATIONด้วยภูมิภาคที่คุณต้องการใช้ Model Armor
กำหนดค่าการป้องกันสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลของ Google และ Google Cloud
คุณสามารถใช้การตั้งค่าพื้นฐานของ Model Armor เพื่อช่วยปกป้องการเรียกใช้และการตอบกลับเครื่องมือ MCP ได้ การตั้งค่าพื้นจะกำหนดตัวกรองความปลอดภัยขั้นต่ำที่ใช้กับทั้งโปรเจ็กต์ การกำหนดค่านี้จะใช้ชุดตัวกรองที่สอดคล้องกันกับการเรียกใช้และการตอบกลับเครื่องมือ MCP ทั้งหมดภายในโปรเจ็กต์
ตั้งค่าพื้น Model Armor โดยเปิดใช้การล้างข้อมูล MCP ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่หัวข้อกำหนดการตั้งค่าพื้นฐานของ Model Armor
ดูตัวอย่างคำสั่งต่อไปนี้
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"}]'
แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ Google Cloud
โปรดทราบการตั้งค่าต่อไปนี้
INSPECT_AND_BLOCK: ประเภทการบังคับใช้ที่ตรวจสอบเนื้อหาสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google และบล็อกพรอมต์และคำตอบที่ตรงกับตัวกรองENABLED: การตั้งค่าที่เปิดใช้ตัวกรองหรือการบังคับใช้MEDIUM_AND_ABOVE: ระดับความมั่นใจสำหรับการตั้งค่าตัวกรอง AI ที่รับผิดชอบ - อันตราย คุณสามารถแก้ไขการตั้งค่านี้ได้ แต่ค่าที่ต่ำกว่าอาจส่งผลให้เกิดผลบวกลวงมากขึ้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ระดับความเชื่อมั่นของ Model Armor
ปิดใช้การสแกนการเข้าชม MCP ด้วย Model Armor
หากต้องการหยุดไม่ให้ Model Armor สแกนการเข้าชมไปยังและจากเซิร์ฟเวอร์ Google MCP โดยอัตโนมัติตามการตั้งค่าขั้นต่ำของโปรเจ็กต์ ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ที่อยู่ในระบบคลาวด์ของ Google Model Armor จะไม่ใช้กฎที่กำหนดไว้ในการตั้งค่าพื้นของโปรเจ็กต์นี้กับการเข้าชมเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google โดยอัตโนมัติ
การตั้งค่าพื้นและกำหนดค่าทั่วไปของ Model Armor อาจส่งผลกระทบมากกว่าแค่ MCP เนื่องจาก Model Armor ผสานรวมกับบริการต่างๆ เช่น Vertex AI การเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่คุณทำกับการตั้งค่าพื้นอาจส่งผลต่อการสแกนการเข้าชมและลักษณะการทำงานด้านความปลอดภัยในบริการที่ผสานรวมทั้งหมด ไม่ใช่แค่ MCP เท่านั้น